08纺织品检验与贸易专业教学大纲

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1、《08纺织品检验与贸易专业》教学大纲目录《应用概率统计》教学大纲1《纺织机电基础》教学大纲4《纺织材料与实验》教学大纲7《纺织品检测实务》教学大纲11《纺织品外贸操作实务》教学大纲14《成本质量控制与生产管理》教学大纲17《纺织染概论》教学大纲20《专业英语》教学大纲29《纺织化学》教学大纲33《新型纺织材料及应用》教学大纲36《电子测量原理》教学大纲39《纺织服装跟单与检验》教学大纲41《纺织品营销》教学大纲44《报关报检实务》教学大纲47《单证实务》教学大纲50《公关与社交礼仪》教学大纲54

2、《国际贸易法》教学大纲56《纺织计算机应用》教学大纲60《印染产品质量控制》教学大纲63《纺织仪器概论》教学大纲66《产业用纺织品》教学大纲68《针织概论》教学大纲70《电子商务概论》教学大纲72《外贸实训》教学大纲75《纺织品质检实训》教学大纲77《岗位实习》教学大纲78《毕业设计及答辩》教学大纲80123《应用概率统计》教学大纲课程名称:《应用概率统计》课程代码:000532课程性质:公共必修课学时学分:24学时,1.5学分先修课程:无适用专业;纺织品检验与贸易一、课程的性质、目的和要求应用

3、概率统计是研究随机现象统计规律性的学科,在工农业生产科学技术和经济工作领域中已得到广泛应用,它的理论和方法与其他数学分支互相渗透与结合。概率论着重对客观的随机现象提出各种不同的理想化的数学模型并研究其内在的性质与相互联系,在社会科学、自然科学、管理科学和技术科学中都有广泛的应用。数理统计是研究怎样有效地收集、整理和分析带有随机性的数据,以对所考察的问题做出推断或预测,直至为采取一定的决策和行为提出依据和建议。应用概率统计是纺检专业的一门重要的课程。通过本课程的教学,应使学生掌握概率论与数理统计的

4、基本概念,了解它的基本理论和方法.从而使学生初步掌握处理随机现象的基本思想和方法,培养学生运用概率、统计方法分析和解决实际问题的能力,能够从实际问题中抽象出数学模型的能力,培养学生的抽象思维和逻辑推理的能力。通过应用概率统计的教学,要努力提高学生的数学文化的水平,另外也一定要满足纺检类专业的专业需求,为纺检类专业的学员,打下比较坚实的数学基础,把握好以应用为目的的教学原则。在教学过程中,要阐述应用概率统计的主要内容,讲解应用概率统计及其应用。二、课程内容(一)课程重点与难点本课程的重点:随机事件

5、的概念,古典概型,分布列,概率密度,正态分布,数学期望、方差的概念,统计量的概念,样本均值,样本方差,正态总体的期望和方差的点估计、区间估计,U检验,t检验,检验。本课程的难点:古典概型的计算,随机变量的概念,数学期望和方差的计算,分布,t分布,F分布,估计量的评选标准,检验。(二)课程内容*随机事件与概率(4学时)基本内容:1、随机试验的特征,随机事件的概念,随机事件的关系与运算;2、事件的频率,概率的统计定义,概率的基本性质,古典概型。基本要求:1、了解随机试验的特征;2、理解随机事件的概念

6、,事件的频率,概率的统计定义,概率的基本性质;3、掌握随机事件的关系与运算,古典概型。123*随机变量及其概率分布(4学时)基本内容:1、随机变量的概念,离散型随机变量及其分布列,两点分布,二项分布;2、连续型随机变量及其概率密度,均匀分布,正态分布。基本要求:1、了解随机变量的概念,二项分布;2、理解离散型随机变量及其分布列,连续型随机变量及其概率密度,正态分布;3、掌握两点分布,均匀分布。*随机变量的数字特征(4学时)基本内容:1、数学期望的概念,数学期望的性质,常用分布的期望;2、方差的概

7、念,方差的性质,常用分布的方差。基本要求:1、了解常用分布的期望、方差,数学期望和方差的性质;2、理解数学期望、方差的概念;3、掌握数学期望和方差的计算。*数理统计的基本知识(2学时)基本内容:1、总体、个体、样本和统计量的概念;2、分布,t分布,F分布;基本要求:1、了解分布,t分布,F分布;2、理解总体、个体、样本和统计量的概念;3、掌握样本均值和样本方差的计算。*参数估计(4学时)基本内容:1、点估计的概念;2、估计量的评选标准(无偏性,有效性);3、区间估计概念。基本要求:1、了解估计量

8、的评选标准;2、理解点估计、区间估计概念;3、掌握正态总体的期望和方差的点估计、区间估计。*假设检验(6学时)基本内容:1、假设检验的基本思想;1232、单个正态总体参数的假设检验;3、两个正态总体参数的假设检验。基本要求:1、了解两个正态总体参数的假设检验;2、理解假设检验的基本思想;3、掌握单个正态总体参数的假设检验。三、考核办法1、为考查课程;2、评分标准以考查出题的标准答案为准;3、期末考查(占60%),平时考核(占40%)。四、学时分配表教学内容讲课学时随机事件与概率4随机变量及其概率

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