10《应用统计》课程标准冯飞鹏.docx
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10《应用统计》课程标准冯飞鹏
《应用统计》课程标准
一、课程基本信息
课程名称：
应用统计学分：
3
课程代码：
F050100020学时：
48
先修课程：
经济应用数学后续课程：
证券投资理论与实务
适用专业：
会计电算化编制人：
冯飞鹏
审核人：
沈月中制订时间：
2010年8月13日
二、课程性质
本课程为金融与证券专业的专业基础课，主要是培养学生数据收集、分析与处理的能力。
通过应用统计课程的学习，学生掌握数据分类、数据图与表的展示、数据特征描述、数据参数估计、数据假设检验、数据的回归分析等基本知识，培养数据的基本处理能力，为完成证券投资分析等专业课学习打下基础。
三、课程设计
（一）课程目标设计
1.能力目标
根据行业和岗位的能力需求，对本门课程进行能力目标培养界定，形成本门课程的总体目标。
总体目标：
通过本课程的学习，使学生能运用统计学的基本原理和方法，具备较强的市场信息收集、统计分析能力。
现将总体目标分解为具体目标，如下：
（1）能够用实际金融调查项目，做出问题描述，编写问题陈述文本；
（2）能够编写调查问卷；
（3）能够设计科学抽样方法，进行有效抽样，做出抽样调查方案；
（4）能够完成问卷调查；
（5）能够用电脑的数据审核、筛选、排序、透视功能，完成调查问卷数据分类分析；
（6）能够将数据用电脑的直方图、线图、茎叶图、条形图、柱形图、饼图、圆环图、气泡图、雷达图等工具，做出数据图表描述；
（7）能够用众数、中位数、平均数、方差、标准差、偏态和峰态等指标，做数据定量描述；
（8）能够用电脑对数据做参数估计和t检验；
（9）能够用电脑对问卷进行线性回归分析；
（10）能够编写市场研究报告和报告陈述。
2.知识目标
根据能力目标，设定相应的知识目标，具体如下：
（1）了解问卷设计的基本知识；
（2）掌握简单随机抽样方法，了解其他四种抽样方法；
（3）掌握数据审核、筛选、排序、透视的知识；
（4）掌握数据的直方图、线图、茎叶图、条形图、柱形图、饼图、圆环图、气泡图、雷达图等范图表表达；
（5）掌握数据的度量方法，如：
众数、中位数、平均数、方差、标准差、偏态和峰态等指标进行数据描述；
（6）掌握连续型数据和离散型数据的计算机求解，熟悉二项分布和标准正态分布的知识；
（7）掌握参数估计的知识；
（8）掌握t检验的知识；
（9）掌握数据线性回归方法；
（10）掌握编写报告和汇报的知识。
3.素质目标和情感目标
（1）训练沟通能力；
（2）培养合作精神和团队意识；
（3）培养探索精神；
（4）培养坚强的意志。
（二）课程教学活动设计
1.课程内容设计
序号
项目（模块）名称
学时
1
问卷调查
8
2
数据分类
4
3
数据图表描述
10
4
数据特征描述
6
5
数据参数估计
18
6
数据线性回归分析
6
7
调查报告
12
合计
2.能力训练项目设计
编号
能力训练
项目名称
学时
能力目标
主要支撑知识
训练方式及步骤
结果
（可展示）
1
问卷调查
8
①问题陈述能力；
②编写问卷能力；
③抽样设计能力；
问卷调查能力
①问卷设计基础知识；
抽样设计知识
每6人左右一组，完成数据的收集
完成客户资料的收集
2
数据分类
4
①数据审核能力；
②数据筛选能力；
③数据排序能力；
④数据透视能力
①数据审核、筛选、排序、透视等相关知识
电脑完成
数据初步加工报告
3
数据图表
描述
10
①数据直方图表示；
②数据线图表示；
③数据茎叶图表示；
④数据条形图表示；
⑤数据柱形图表示；
⑥数据饼图表示；
⑦数据圆环图表示；
⑧数据气泡图表示；
⑨数据雷达图表示
①学习数据的直方图、线图、茎叶图、条形图、柱形图、饼图、圆环图、气泡图、雷达图表示相关知识
电脑完成
数据图表描述报告
4
数据特征
描述
6
①数据的众数找寻；
②数据中位数计算；
③数据平均数计算；
④数据方差计算；
⑤数据标准差计算；
⑥数据偏态计算；
⑦数据峰态计算
①学习数据的定量度量指标，如：
众数、中位数、平均数、方差、标准差、偏态和峰态等
电脑完成
数据特征定量描述报告
5
数据参数
估计
18
①数据的点估计；
②数据的区间估计；
③T检验
①离散型随机变量；
②连续型随机变量；
③抽样分布；
④点估计；
⑤区间估计；
⑥T检验
电脑求解离散型随机变量、连续型随机变量；
电脑计算估计区间；
电脑完成t检验
抽样数据进行区间估计和数据t检验报告
6
数据线性回归分析
6
①计算出字自变量和因变量之间的回归方程
①线性回归相关知识
电脑计算回归系数、残差
写出回归方程
7
调查报告
12
①综合上述研究，编制调查报告。
①编写报告和汇报的知识。
完成报告编写，并用ppt汇报调查报告。
（三）教学进度设计
为完成本课程的能力目标训练，通过综合项目和细分的单项项目实施，贯穿统计学知识的教与学，进行本课程的教学进度表设计，具体如下表。
序号
周次
学时
教学目标与主要内容
单元标题
能力目标
能力训练项目编号
知识目标
考核内容与方法
1
1
2
应用统计导引
-
1
了解应用统计课程在实际中的应用，课堂组织方式，考核方式。
-
2
1
2
问卷调查
问题陈述；
问卷编写。
1
问卷设计基本知识，对要调查的问题进行界定与陈述。
调查问卷
3
2
2
问卷调查
问卷编写。
1
问卷设计基本知识。
设计问卷的基本技巧。
4
2
2
问卷调查
抽样设计；
调查方案。
1
抽样设计知识和调查注意事项。
掌握随机抽样，了解分层抽样、整群抽样、系统抽样和非概率抽样，设计调查方案注意事项。
调查方案
5
3
2
数据分类
数据审核；
数据筛选。
2
数据审核与筛选注意问题。
数据进行预处理，检查数据是否有误，对数据进行筛选。
小组数据质量检查
6
3
2
数据分类
数据排序；
数据透视。
2
数据排序与透视知识。
对数据进行排序，并对关联数据进行透视图分析。
7
4
2
数据图表展示
电脑完成分类数据的直方图表达
3
直方图相关知识。
分类数据直方图表达。
小组数据图形展示
8
4
2
数据图表展示
电脑完成数值型数据的直方图表达
3
直方图相关知识。
数值型数据直方图表达。
9
5
2
数据图表展示
电脑完成数据的线图、条形图表达
3
线图、条形图相关知识。
10
5
2
数据图表展示
电脑完成数据的饼图表达
3
饼图相关知识。
11
6
2
数据图表展示
电脑完成数据的圆环图、雷达图表达
3
圆环图、雷达图相关知识。
12
6
2
数据特征描述
电脑完成众数找寻、中位数计算、平均数计算
4
众数、中位数、平均数
数据特征描述报告
13
7
2
数据特征描述
电脑完成方差、标准差计算
4
方差、标准差
14
7
2
数据特征描述
电脑完成偏态和峰态描述
4
偏态、峰态
15
8
2
数据参数估计
电脑求解离散型随机变量
5
离散型随机变量
数据参数估计和t检验报告
16
8
2
数据参数估计
电脑求解连续型随机变量
5
正态分布
17
9
2
数据参数估计
电脑求解连续型随机变量
5
标准正态分布
18
9
2
数据参数估计
电脑求解抽样分布
5
抽样分布
19
10
2
数据参数估计
点估计表达
5
点估计
20
10
2
数据参数估计
区间估计表达
5
总体均值区间估计
21
11
2
数据参数估计
区间估计表达
5
总体比例区间估计
22
11
2
数据参数估计
区间估计表达
5
总体方差区间估计
23
12
2
数据参数估计
T检验
5
T检验
24
12
2
数据线性回归分析
变量间的关系
6
相关系数
回归公式表达
25
13
2
数据线性回归分析
电脑求解回归方程
6
一元线性回归
26
13
2
数据线性回归分析
电脑求解回归方程
6
多元线性回归
27
14
2
调查报告
ppt，调查报告
7
应用统计综合
分组项目调查汇报
28
14
2
调查报告
7
29
15
2
调查报告
7
30
15
2
调查报告
7
31
16
2
调查报告
7
32
16
2
调查报告
7
（四）第一次课设计梗概
第一次课主要是将本门课程的基本情况、学习目的、教学组织形式告知同学，并进行学期教学总体组织，具体如下：
1.介绍《应用统计》是本专业的专业基础课，举例分析《应用统计》在同学今后工作中的应用（25分钟）。
2.介绍《应用统计》主要内容，在实际工作中所面临的问题，怎样通过科学的方法和手段，进行数据的收集、分析和集合，形成调查研究报告，为决策提供定量依据。
通过实际案例分析，演示《应用统计》在组织工作中的应用（30分钟）。
3.介绍本门课的组织形式，介绍综合项目，进行学生分组，各自承担相应的综合项目，确定综合项目实施进度（20分钟）。
4.介绍本门课的考核方式（5分钟）。
四、教学组织形式
采取分组形式，完成相应的调查报告。
每一阶段都有相应完成进度，最后形成调查报告。
课堂教学，采取计算机操作，增加学生学习兴趣。
鼓励小组成员之间和小组成员之间相互帮助，形成同学之间的互助氛围。
五、课程考核方式和考核标准
考核项目
考核标准
考核方法
评分比例（%）
过程考核
学习态度
上课积极参与
参与次数
5
上课考勤
出勤
出勤次数
10
平时测验
上机操作
评分
5
作业完成
作业
评分
10
课外实践
调查问卷
评分
10
结果考核
综合实训
调查报告
评分
10
期末考试
试卷
评分
50
合计
六、教材的选用
（一）教材或讲义编写建议
1.按照项目化课程开展模式进行教材编写，将企业金融统计实例引入课程教学中，增加学生对金融应用统计的实际感受，提升学生的统计应用能力。
（二）推荐教材
贾俊平.统计学（第四版）.清华大学出版社，2010年1月。
（三）教学参考资料
1.客户调查相关资料；
2.网络关于上市公司分析与预测的数据。
七、主要教学资源要求
（一）教师要求
1.有较好的经济数学基础；
2.熟练掌握用电脑进行统计分析的技术；
3.较强的课堂组织能力；
4.一定的金融统计数据分析与预测的知识和能力。
（二）学习场地、设施要求
1.多媒体机房。
2.Excel统计分析软件平台。
3.SPSS统计分析软件平台。
（三）课程资源的开发与利用
1.利用沪深上市公司资料，开发一些上市公司数据分析与预测的案例；
2.参与金融公司的客户调查，获取真实的调查项目。
教学资源网站：
3.中国人民银行统计数据：
中国财经统计数据库：
清华金融研究数据库：
浙江大学应用统计学精品课程网：
南京航空航天大学应用统计学精品课程网：
辽宁石油化工大学统计学精品课程网：
重庆交通大学统计学精品课程网：
责任编辑：
冯飞鹏
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