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第一章探索性数据分析实验
本章主要对统计学中的描述性统计进行概览性介绍，主要包含了四个方面，分别是集中趋势、离散趋势、统计表和统计图，上述四个方面是描述性统计的基本内容。本章还介绍了数据预处理的相关内容。
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●1.1描述性统计——集中趋势、离散趋势
本节主要对描述性统计中的集中趋势和离散趋势进行介绍，二者反映了数据的大体分布情况。其中，集中趋势反映数据集中情况，而离散趋势反映数据的分散情况。有各类反映集中趋势和离散趋势的指标，它们也各有利弊，在不同场景和数据结构下，可考虑进行差异化运用。
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●1.2描述性统计——统计表、统计图
本节主要对描述性统计中的统计表和统计图进行介绍，二者都是直观反映数据分布的重要工具。统计表和统计图的绘制方法和标准需要加以注意，一个可靠的统计表和统计图会让人更快的了解数据。
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●1.3数据预处理之R软件数据框的合并和数据框子集的选取
数据框合并、矩阵合并、数据框子集的提取。
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●1.4数据预处理之缺失值处理
缺失数据的定位、删除和替换。
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第二章多元回归分析实验
本章讨论多元回归分析模型的一般形式、求解方法，重点介绍其统计检验方法，最后举例演示。
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●2.1多元线性回归模型的一般形式
多元线性回归模型的一般形式，与一元回归模型的区别。
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●2.2多元线性回归模型的估计
多元线性回归模型参数的估计方法，重点介绍最小二乘法的原理及统计性质。
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●2.3多元线性回归模型检验
多元线性回归模型的三种统计检验方法：拟合优度检验、T检验和F检验。
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●2.4案例分析
举例演示多元回归模型的统计检验与判断。
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第三章投入产出分析实验
本章主要讨论投入产出模型的基本原理、主要经济指标定义及其推导，借助案例分析展示投入产出模型在经济问题分析中的重要价值。
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●3.1投入产出模型的基本原理
简述投入产出模型的发展历史及基本原理。
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●3.2主要经济指标定义及推导
介绍投入产出分析几种关键的经济指标，阐述其经济含义及数学性质。
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●3.3应用举例一：新冠疫情冲击下我国最终需求萎缩模拟
结合新冠疫情爆发的现实背景，采用投入产出模型，详细测算我国不同行业最终需求萎缩对经济增长的冲击效应。
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●3.4应用举例二：我国不同行业影响力和感应度测算
利用影响力系数和感应力系数，分析各部门在我国国民经济中的地位和作用以及产业关联程度。
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●3.5应用举例三：贸易含碳的测算
采用投入产出模型，测算中国出口贸易隐含碳排放情况。
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第四章马尔可夫预测实验
本章介绍马尔可夫链的概念，阐述一重链状和相关预测和马尔可夫模型预测，最后讲解马尔链的稳定状态及其应用。
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●4.1基本概念
一、状态及状态转移；二、马尔可夫链；三、状态转移概率矩阵；四、状态概率。
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●4.2马尔可夫预测法
一重链状和相关预测和马尔可夫模型预测。
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●4.3马氏链的稳定状态及其应用
马尔链的稳定概率，阐述稳定概率的求解，最后给出马尔可夫预测法在市场占有率预测中的应用。
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第五章数据包络分析实验
本章介绍数据包络方法，从最基础的概念定义入手，进而对几个基本模型开展详细讲解，在此基础上对其进行拓展，最后，结合软件操作，利用一个实例为大家讲述模型的具体应用。
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●5.1知识预备
数据包络分析是一种非参数的前沿面估计方法，其旨在运用现有数据，在不同的假设下，构建数学规划模型，并进行求解，是对被决策对象效率和生产率进行判断的重要方法。
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●5.2DEA基本原理及模型介绍
本节将对数据包络的基本原理和模型进行介绍，主要包含了规模报酬不变和规模报酬可变假设下的分别基于投入和产出视角的CCR模型和BCC模型。
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●5.3DEA模型的扩展
本节将介绍另一种DEA扩展模型，基于松弛变量的SBM模型，其可同时考虑投入和产出的不同比例缩减和扩张情况。
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●5.4DEA模型示例及操作
本节主要介绍计算DEA模型的软件，DEA-Solver，并对上述模型开展实例演示。
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第六章时间序列分析实验
本章主要介绍时间序列模型及其实践，主要包括时间序列平稳性检验，时间序列ARIMA模型、时间序列协整与误差修正模型以及时间序列VAR模型的原理与建模，借助R语言实现时间序列实证分析。
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●6.1时间序列分析简介
简述时间序列分析概念与特点，并举例介绍时间序列。
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●6.2时间序列ARIMA模型
时间序列ARIMA模型建模步骤与实例及其在R语言中实现。
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●6.3时间序列协整与误差修正模型
时间序列平稳性检验，协整与误差修正模型建模与R语言实现。
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●6.4时间序列VAR模型
时间序列VAR模型建模与R语言实现。
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第七章多元统计分析实验
本章主要介绍多元统计分析方法，主要包括聚类分析，主成分分析以及因子分析，并借助SPSS软件进行实证分析。
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●7.1聚类分析原理
介绍聚类分析的基本思想；聚类分析统计量——距离和相似系数；聚类的方法——系统聚类法和K--均值聚类法。
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●7.2聚类分析方法SPSS实现
根据2008年中国31个省、市、自治区房地产业的相关统计数据，进行R型和Q型聚类分析。
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●7.3主成分分析原理
介绍主成分分析的基本思想；主成分分析的数学模型及几何解释；介绍主成分的推导及性质；主成分分析的计算步骤。
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●7.4主成分分析方法SPSS实现
运用主成分分析方法对我国部分省、市、自治区独立核算的工业企业的经济效益进行评价。
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●7.5因子分析原理
因子分析的基本思想；因子分析的数学模型；因子载荷的估计方法；因子旋转；因子分析的基本步骤。
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●7.6因子分析方法SPSS实现
应用因子分析模型，对全国35个中心城市的综合发展水平进行分析评价。
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第八章机器学习实验
以具体数据为例讲解机器学习的流程，包括数据业务理解、数据预处理、统计图描述统计分析、决策树、随机森林和支持向量机等知识点。
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●8.1机器学习概述、数据业务理解
介绍adult数据的变量、变量类型，数据分析的主要任务。
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●8.2数据预处理
根据adult数据的特点，介绍部分数据预处理方法。
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●8.3描述统计分析
根据adult数据任务要求进行相关统计图等描述统计分析。
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●8.4决策树模型分析原理
介绍决策树算法原理。
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●8.5决策树模型分析操作演示
介绍决策树算法R软件操作演示。
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●8.6随机森林模型分析原理
介绍随机森林算法原理。
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●8.7随机森林模型分析操作演示
介绍随机森林分析R软件操作演示。
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●8.8支持向量机分析原理
介绍支持向量机分析原理。
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●8.9支持向量机分析操作演示
介绍支持向量机分析R软件操作演示。
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第九章资金流量核算分析实验
本章主要介绍资金流量核算的基本问题、主要交易项目、资金流量表的主要平衡关系及其应用。
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●9.1资金流量核算的基本问题
介绍资金流量核算的对象、范围、基本框架和核算规则等基本问题。
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●9.2资金流量核算的主要交易项目
介绍资金流量核算中涉及的主要交易项目和平衡项。
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●9.3资金流量表及其平衡关系
介绍资金流量表的形式，并以2016年实物交易资金流量表为例展示表中的平衡关系。
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●9.4资金流量表的分析应用
以2016年资金流量表为例对资金流量表中的交易项目和平衡项的部门结构进行分析。
