西南财经大学统计学院统计学专业

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1、西南财经大学统计学院统计学专业《数理统计学》教学大纲一、说明1、本课程教学的目的和任务本课程是统计专业本科生的一门重要的专业基础课,它具有一定的理论和实用性,对于认识和理解统计基本思想、基本原理和方法具有十分重要的意义。2、教学要求要求学生通过本课程的学习,掌握如何有效地分析与解释反映社会和经济管理问题中的数据,认识数据的社会和经济涵义。本课程重在培养学生运用统计基本理论和基本方法,分析社会经济中的一些问题,以提高学生解决问题的能力。本课程包括的主要内容有:抽样及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。其核心内容是统计推

2、断的三章:抽样分布、参数估计和假设检验。3、预备知识学习本课程应先修《微积分》、《线性代数》、《概率论》等课程。4、本课程3学分,总学时为60学时。学时分配如下:章次一二三四考试、机动学时71614158本着以上教学目的和任务,本课程选择了“九五”国家级统计专业重点教材《概率论与数理统计》,本书由茆诗松、周纪芗编著。同时在授课过程中,主要参考了由本校教师周惠彬、谢小燕、张卫东、刘明杰编著的《概率论与数理统计》一书,并辅之以其它一些参考书籍(详见附录)。二、讲授大纲第一章统计量及其分布otherstaffoftheCentre.Du

3、ringthewar,ZhuwastransferredbacktoJiangxi,andDirectorofthenewOfficeinJingdezhen,JiangxiCommitteeSecretary.Startingin1939servedasrecorderoftheWestNorthOrganization,SecretaryoftheSpecialCommitteeAfterthevictoryofthelongMarch,hehasbeentheNorthwestOfficeoftheFederationofS

4、tateenterprisesMinister,ShenmufuguSARmissions,DirectorofNingxiaCountypartyCommitteeSecretaryandrecorderoftheCountypartyCommitteeSecretary,Ministersand5目的要求:通过本章的学习,使学生对抽样法及抽样分布意义和方式有所掌握。明白引进统计量(样本的函数)的目的是为了将杂乱无章的样本值整理成便于对所研究问题进行统计推断、分析的形式;重点掌握几种常用的统计量及其分布。第一节总体与样本一、总体

5、与个体二、样本三、从样本去认识总体四、正态概率纸第二节统计量与抽样分布一、统计量及其分布二、样本均值及其分布三、样本方差与样本标准差*四、样本的高阶矩第三节次序统计量及其分布一、次序统计量的概念二、次序统计量的抽样分布三、样本极差四、样本中位数与p分位数五、箱线图*六、用随机摸拟方法寻找统计量的近似分布思考题1、什么是简单随机样本?总体的概念如何理解?2、什么是统计量?为什么要求统计量中不含任何未知参数?3、常用的统计量分布有哪些?如何理解分布中的自由度?第二章参数估计目的要求:通过本章的学习,使学生了解参数估计是统计推断的基本问

6、题之一;理解参数估计的基本原理,掌握如何通过样本提供的信息估计总体数字特征(总体参数)的基本方法;掌握参数估计量的评价标准;几种常用的区间估计。第一节矩法估计一、矩法估计的基本点二、分布中未知参数的矩法估计第二节点估计优劣的评价标准一、无偏性二、有效性otherstaffoftheCentre.Duringthewar,ZhuwastransferredbacktoJiangxi,andDirectorofthenewOfficeinJingdezhen,JiangxiCommitteeSecretary.Startingin19

7、39servedasrecorderoftheWestNorthOrganization,SecretaryoftheSpecialCommitteeAfterthevictoryofthelongMarch,hehasbeentheNorthwestOfficeoftheFederationofStateenterprisesMinister,ShenmufuguSARmissions,DirectorofNingxiaCountypartyCommitteeSecretaryandrecorderoftheCountypart

8、yCommitteeSecretary,Ministersand5三、均方误差准则四、相合性第三节极大似然估计一、极大似然估计的思想与概念二、求极大似然估计的方法三、极大似然估计的不变原则四、极大似然估计的渐近正态性第一节区间估计一、区间估计的概念

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