课程简介
统计学是一门有关数据的科学。随着大数据时代的来临，统计学作为一门应用十分广泛的科学越来越受到人们的重视。
统计学是研究如何搜集、整理和分析统计数据的学问。统计学在社会经济、自然科学领域都有广泛的应用。本次课程的主要内容有：统计学的基本概念、统计数据及其类型、统计数据的搜集与整理、统计数据特征的描述、时间序列分析与预测、统计指数及综合评价、抽样及抽样分布、参数估计、假设检验、相关与回归分析、方差分析与列联分析等。
课程大纲
绪论
1.1 什么是统计学
1.1.1 统计学的含义及其学科性质
1.1.2 统计学中的几个基本概念
1.2 统计数据及类型
1.2.1 统计数据及其类型
1.2.2 大数据及其含义
统计数据的搜集
2.1 统计数据搜集概述
2.2 直接数据的搜集
2.2.1 调查方案的设计
2.2.2 调查方式与方法
2.2.3 试验数据的获得
2.3 间接数据的搜集
统计数据的整理与展示
3.1 统计数据整理的基本步骤
3.2 定性数据的整理与展示
3.3 定量数据整理与展示
3.3.1 定量数据的统计分组与频数分布
3.3.2 定量数据的图形展示
数据的分布特征
4.1 数据分布的集中趋势
4.1.1 集中趋势中的位置均值
4.1.2 集中趋势中的数值均值
4.1.3 众数、中位数和算术平均数的关系
4.2 数据分布的离中趋势
4.2.1 绝对数变异指标
4.2.2 平均数变异指标
4.2.3 相对数变异指标
4.3 数据分布性状
4.3.1 数据分布形态概述
4.3.2 数据分布的峰态测度(矩法测度)
时间序列描述与预测
5.1 时间序列概述
5.2 数据分布的离中趋势
5.2.1 时间序列的水平特征描述（一）
5.2.2 时间序列的水平特征描述（二）
5.2.3 时间序列的变动特征描述与分析
5.3 时间序列构成及分解
5.3.1 时间序列的变动构成及其假定模型
5.3.2 时间序列变动构成分解原理
5.3.3 平稳时间序列长期趋势测定
5.3.4 非平稳时间序列长期趋势测定
5.3.5 季节变动测定
5.4 时间序列预测
5.4.1 时间序列合成原理及预测基本假定
5.4.2 平稳及趋势非平稳时间序列预测
5.4.3 季节和趋势—季节非平稳时间序列预测
统计指数
6.1 统计指数的基本理论
6.2 统计指数编制方法
6.2.1 个体指数编制及总指数的历史编制方法
6.2.2 总指数编制方法(一)加权平均法
6.2.3 总指数编制方法(二)加权综合法
6.3 几种常用价格指数
6.4 指数体系与因素分析
6.4.1 指数体系与因素分析的概念以及因素分析种类
6.4.2 价值总量的两因素和多因素分析
6.4.3 平均指标的两因素和多因素分析
抽样分布
7.1 概率抽样及简单随机样本
7.1.1 概率抽样方法
7.1.2 简单随机样本与非简单随机样本
7.2 大数定律与中心极限定理
7.2.1 大数定律
7.2.2 中心极限定理
7.3 统计量及其抽样分布
7.3.1 统计量及各种分布概述
7.3.2 几个常用的抽样分布形式
7.3.3 常用统计量的抽样分布
参数估计
8.1 点估计
8.1.1 点估计的含义及矩估计
8.1.2 极大似然估计和估计的优良标准
8.2 区间估计的一般原理
8.2.1 区间估计的含义与基本思想
8.2.2 区间估计的基本步骤
8.3 总体均值的区间估计
8.3.1 单个总体均值的区间估计
8.3.2 两个总体均值之差的区间估计（一）
8.3.3 两个总体均值之差的区间估计（二）
8.3.4 单个总体比率区间估计和两个总体比率之差的区间估计
8.4 总体方差区间估计
8.4.1 单个总体方差的区间估计
8.4.2 两个总体方差之比的区间估计
8.5 样本容量的确定
假设检验
9.1 假设检验的基本问题
9.1.1 假设检验的基本思想和相关概念
9.1.2 假设检验方法的分类
9.1.3 假设检验中的两类错误
9.2 一个总体参数的假设检验
9.2.1 大数定律
9.2.2 中心极限定理
9.3 两个总体参数的假设检验
9.3.1 单个总体方差的假设检验
9.3.2 两个总体比例差的检验
9.3.3 两个正态总体方差比的检验
方差分析
10.1 方差分析的基本问题
10.1.1 什么是方差分析
10.1.2 方差分析的基本思想与基本思想
10.2 单因素方差分析
10.2.1 单因素方差分析的数学模型及其特点
10.2.2 总误差的度量与分解
10.2.3 误差均方与检验统计量
10.2.4 假设检验
线性回归分析
11.1 线性相关关系及其测度
11.1.1 相关关系及其种类
11.1.2 线性相关关系的测度
11.2 一元线性回归分析
11.2.1 一元线性回归模型及其基本假定
11.2.2 一元线性回归模型参数的最小二乘估计及相关性质
11.2.3 总体方差的估计和一元线性回归函数的拟合优度
11.2.4 一元线性回归模型参数的区间估计
11.2.5 一元线性回归模型中的显著性检验
11.2.6 一元线性回归方程的预测
11.3 多元线性回归分析
11.3.1 多元线性回归模型及其基本假定
11.3.2 多元线性回归模型参数的最小二乘估计及相关性质
11.3.3 总体方差的估计和多元线性回归函数的拟合优度
11.3.4 多元线性回归中的显著性检验
11.3.5 多元线性回归中的参数区间估计
1.1 什么是统计学
1.1.1 统计学的含义及其学科性质
1.1.2 统计学中的几个基本概念
1.2 统计数据及类型
1.2.1 统计数据及其类型
1.2.2 大数据及其含义
统计数据的搜集
2.1 统计数据搜集概述
2.2 直接数据的搜集
2.2.1 调查方案的设计
2.2.2 调查方式与方法
2.2.3 试验数据的获得
2.3 间接数据的搜集
统计数据的整理与展示
3.1 统计数据整理的基本步骤
3.2 定性数据的整理与展示
3.3 定量数据整理与展示
3.3.1 定量数据的统计分组与频数分布
3.3.2 定量数据的图形展示
数据的分布特征
4.1 数据分布的集中趋势
4.1.1 集中趋势中的位置均值
4.1.2 集中趋势中的数值均值
4.1.3 众数、中位数和算术平均数的关系
4.2 数据分布的离中趋势
4.2.1 绝对数变异指标
4.2.2 平均数变异指标
4.2.3 相对数变异指标
4.3 数据分布性状
4.3.1 数据分布形态概述
4.3.2 数据分布的峰态测度(矩法测度)
时间序列描述与预测
5.1 时间序列概述
5.2 数据分布的离中趋势
5.2.1 时间序列的水平特征描述（一）
5.2.2 时间序列的水平特征描述（二）
5.2.3 时间序列的变动特征描述与分析
5.3 时间序列构成及分解
5.3.1 时间序列的变动构成及其假定模型
5.3.2 时间序列变动构成分解原理
5.3.3 平稳时间序列长期趋势测定
5.3.4 非平稳时间序列长期趋势测定
5.3.5 季节变动测定
5.4 时间序列预测
5.4.1 时间序列合成原理及预测基本假定
5.4.2 平稳及趋势非平稳时间序列预测
5.4.3 季节和趋势—季节非平稳时间序列预测
统计指数
6.1 统计指数的基本理论
6.2 统计指数编制方法
6.2.1 个体指数编制及总指数的历史编制方法
6.2.2 总指数编制方法(一)加权平均法
6.2.3 总指数编制方法(二)加权综合法
6.3 几种常用价格指数
6.4 指数体系与因素分析
6.4.1 指数体系与因素分析的概念以及因素分析种类
6.4.2 价值总量的两因素和多因素分析
6.4.3 平均指标的两因素和多因素分析
抽样分布
7.1 概率抽样及简单随机样本
7.1.1 概率抽样方法
7.1.2 简单随机样本与非简单随机样本
7.2 大数定律与中心极限定理
7.2.1 大数定律
7.2.2 中心极限定理
7.3 统计量及其抽样分布
7.3.1 统计量及各种分布概述
7.3.2 几个常用的抽样分布形式
7.3.3 常用统计量的抽样分布
参数估计
8.1 点估计
8.1.1 点估计的含义及矩估计
8.1.2 极大似然估计和估计的优良标准
8.2 区间估计的一般原理
8.2.1 区间估计的含义与基本思想
8.2.2 区间估计的基本步骤
8.3 总体均值的区间估计
8.3.1 单个总体均值的区间估计
8.3.2 两个总体均值之差的区间估计（一）
8.3.3 两个总体均值之差的区间估计（二）
8.3.4 单个总体比率区间估计和两个总体比率之差的区间估计
8.4 总体方差区间估计
8.4.1 单个总体方差的区间估计
8.4.2 两个总体方差之比的区间估计
8.5 样本容量的确定
假设检验
9.1 假设检验的基本问题
9.1.1 假设检验的基本思想和相关概念
9.1.2 假设检验方法的分类
9.1.3 假设检验中的两类错误
9.2 一个总体参数的假设检验
9.2.1 大数定律
9.2.2 中心极限定理
9.3 两个总体参数的假设检验
9.3.1 单个总体方差的假设检验
9.3.2 两个总体比例差的检验
9.3.3 两个正态总体方差比的检验
方差分析
10.1 方差分析的基本问题
10.1.1 什么是方差分析
10.1.2 方差分析的基本思想与基本思想
10.2 单因素方差分析
10.2.1 单因素方差分析的数学模型及其特点
10.2.2 总误差的度量与分解
10.2.3 误差均方与检验统计量
10.2.4 假设检验
线性回归分析
11.1 线性相关关系及其测度
11.1.1 相关关系及其种类
11.1.2 线性相关关系的测度
11.2 一元线性回归分析
11.2.1 一元线性回归模型及其基本假定
11.2.2 一元线性回归模型参数的最小二乘估计及相关性质
11.2.3 总体方差的估计和一元线性回归函数的拟合优度
11.2.4 一元线性回归模型参数的区间估计
11.2.5 一元线性回归模型中的显著性检验
11.2.6 一元线性回归方程的预测
11.3 多元线性回归分析
11.3.1 多元线性回归模型及其基本假定
11.3.2 多元线性回归模型参数的最小二乘估计及相关性质
11.3.3 总体方差的估计和多元线性回归函数的拟合优度
11.3.4 多元线性回归中的显著性检验
11.3.5 多元线性回归中的参数区间估计