《应用商务统计学》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：16045003 课程名称：应用商务统计学 英文名称：Applied Business Statistics 课程类别：专业课 学 时：48 学 分：3 适用对象：国际商务专业 考核方式：考试 先修课程：《微积分》、《概率论与数理统计》 二、 课程简介 应用商务统计学介绍在商务经济活动当中常用的统计描述和统计推断的方法。主 要内容包括如何使用图形和统计指标对数据进行整理和描述、抽样分布、点估计、区 间估计、假设检验、列联表分析、方差分析、回归分析。课程的教学中将介绍计算机 统计分析软件EXCEL的使用和案例分析。 Applied Business Statistics introduces some statistical description and statistical inference methods used in business and economic activities.The main contents include how to use graphics and statistical indicators to organize and describe the data,sampling distribution,point estimation,interval estimation.hypothesis testing.contingency table analysis.variance analysis and regression analysis.The course will introduce the use of computer statistical analysis software exceL and the analysis of several cases. E、 课程性质与教学目的 应用商务统计学是一门应用性统计学课程，系统论述了统计理论与方法在商务经 济活动中的应用。应用商务统计学是全面提高学生理论应用能力的综合性、核心性课 程，为进·步学习其它专业课程提供了方法与理论的基础。通过课程学习，学生应领 悟数据分析在商务决策中的重要性，掌握基本的统计概念以及分析方法，能借助软件 对数据讲行初步的统计推新，能铭撰写简单的统计分析报告。并以新冠肺炎肆虐全球 为例，欧美各国无力阻止疫情扩散，接连传出疫情再度升温甚至一再封城等新闻为对 比，凸显出我国政府各级单位结合民间力量，有效监控疫情，防止疫情扩散，达到保 障全国人民的目标，正是大数据有效发挥的最好证明。 四、教学内容及要求 第1章数据与统计
1 《应用商务统计学》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：16045003 课程名称：应用商务统计学 英文名称：Applied Business Statistics 课程类别：专业课 学 时： 48 学 分： 3 适用对象: 国际商务专业 考核方式：考试 先修课程：《微积分》、《概率论与数理统计》 二、课程简介 应用商务统计学介绍在商务经济活动当中常用的统计描述和统计推断的方法。主 要内容包括如何使用图形和统计指标对数据进行整理和描述、抽样分布、点估计、区 间估计、假设检验、列联表分析、方差分析、回归分析。课程的教学中将介绍计算机 统计分析软件EXCEL的使用和案例分析。 Applied Business Statistics introduces some statistical description and statistical inference methods used in business and economic activities. The main contents include how to use graphics and statistical indicators to organize and describe the data, sampling distribution, point estimation, interval estimation, hypothesis testing, contingency table analysis, variance analysis and regression analysis. The course will introduce the use of computer statistical analysis software EXCEL and the analysis of several cases. 三、课程性质与教学目的 应用商务统计学是一门应用性统计学课程，系统论述了统计理论与方法在商务经 济活动中的应用。应用商务统计学是全面提高学生理论应用能力的综合性、核心性课 程，为进一步学习其它专业课程提供了方法与理论的基础。通过课程学习，学生应领 悟数据分析在商务决策中的重要性，掌握基本的统计概念以及分析方法，能借助软件 对数据进行初步的统计推断，能够撰写简单的统计分析报告。并以新冠肺炎肆虐全球 为例，欧美各国无力阻止疫情扩散，接连传出疫情再度升温甚至一再封城等新闻为对 比，凸显出我国政府各级单位结合民间力量，有效监控疫情，防止疫情扩散，达到保 障全国人民的目标，正是大数据有效发挥的最好证明。 四、教学内容及要求 第 1 章 数据与统计
(一)目的与要求 1. 熟悉统计学以及商务统计学的主要内容 2.掌握统计分析的基本类型 3. 了解统计与信息技术相结合的最新趋势 4.掌握统计学的基本理论框架 (二)教学内容 第一节统计在商务和经济领域中的应用 1,介绍统计学在商务与经济常用领域，如会计的抽样审计，财务数据帮 助买卖或持股建议，市场营销利用零售结账柜台的电子扫描仪所搜集 数据进行分析，生产制造商利用平均产出监控生产过程，经济预测时 需要利用各种统计信息，信息系统管理员利用统计信息了解并管理计 算器网络等，使学生了解统计学是一门生活与工作中随处可见的应用 科学。尤其藉由各国新冠肺炎的数据与防控效果比较，凸显我国防疫 效果成效，强化学生对政府防疫政策信心，有利后续政策推展。 第二节数据 1.数据是为了描述和解释所搜集分析汇总的事实和数字。 2.研究的数据集是用于特定研究而搜集的所有数据。 3.个体、变量和观剥值 个体是搜集数据的实体 变量是个体中感兴趣的特征。 观察值是对某一特定个体的每个变量收集的测量值集合 4.数据的测量尺度 名义尺度是用来识别个体属性的标记或名称的数据。 顺序尺度是具有名义尺度性质且顺序或等级有明确意义的数据。 间隔尺度是具有顺序尺度性质且可按某固定度量单位表示数值间隔的 数据。 比率尺度是具有间隔尺度性质且两个数值之比具有意义的数据 5.分类型数据和数量型数据 分类型数据是归属于某一类别的数据 数量型数据是表示大小或多少的数据。 分类变量是用分类型数据表示的变量 数量变量是用数量型数据表示的变量 6.截面数据与时间序列数据 截面数据是相同成沂似以相同时点上的情况 时间序列数据是几个时期搜集的数据。 2
2 （一）目的与要求 1. 熟悉统计学以及商务统计学的主要内容 2. 掌握统计分析的基本类型 3. 了解统计与信息技术相结合的最新趋势 4. 掌握统计学的基本理论框架 （二）教学内容 第一节 统计在商务和经济领域中的应用 1. 介绍统计学在商务与经济常用领域，如会计的抽样审计，财务数据帮 助买卖或持股建议，市场营销利用零售结账柜台的电子扫描仪所搜集 数据进行分析，生产制造商利用平均产出监控生产过程，经济预测时 需要利用各种统计信息，信息系统管理员利用统计信息了解并管理计 算器网络等，使学生了解统计学是一门生活与工作中随处可见的应用 科学。尤其藉由各国新冠肺炎的数据与防控效果比较，凸显我国防疫 效果成效，强化学生对政府防疫政策信心，有利后续政策推展。 第二节 数据 1. 数据是为了描述和解释所搜集分析汇总的事实和数字。 2. 研究的数据集是用于特定研究而搜集的所有数据。 3. 个体、变量和观测值 个体是搜集数据的实体。 变量是个体中感兴趣的特征。 观察值是对某一特定个体的每个变量收集的测量值集合。 4. 数据的测量尺度 名义尺度是用来识别个体属性的标记或名称的数据。 顺序尺度是具有名义尺度性质且顺序或等级有明确意义的数据。 间隔尺度是具有顺序尺度性质且可按某固定度量单位表示数值间隔的 数据。 比率尺度是具有间隔尺度性质且两个数值之比具有意义的数据 5. 分类型数据和数量型数据 分类型数据是归属于某一类别的数据。 数量型数据是表示大小或多少的数据。 分类变量是用分类型数据表示的变量。 数量变量是用数量型数据表示的变量。 6. 截面数据与时间序列数据 截面数据是相同或近似相同时点上的情况。 时间序列数据是几个时期搜集的数据
第三节数据来源 1.现有来源，如公司内部保存档案、专门机构、行业协会、营利机构、 互联网、政府机构等。 2。统计研究，较特殊无法从现有来源中获得的数据，分为实验性的或观 测性的数据。 第四节描述性统计 1.简要介绍将数据以表格、图形或数值形式汇总的统计方法，将于第二、 三章详细介绍。 第五节统计推断 1.总体、样本、普查、抽样调查 总体是在一个特定研究中所有个体组成的集合。 样本是总体的一个子集。 普查是搜集总体全部数据的调查过程 抽样调查是搜集样本数据的调查过程。 2.统计推断是利用样本数据对总体特征进行估计和假设检验 第六节计算机与统计分析 1.可利用计算器软件对较大数据进行分析 第七节数据挖掘 数据挖掘是研究结合统计学、数学、计算器科学，从很大的数据库中 开发有用的决策信息的综合方法。 第八节统计实践中的道德准则 1.统计实践中的道德准则，分成八大类 (1)职业精神： (2)对投资者客户和雇主的责任： (3)对出版物和证明的责任： (4)对研究课题的责任： (⑤)对研究团队的同事的责任： (6)对其他统计学家或统计从业人员的责任： (7)关于不当行为的指控的责任： (⑧)机构、个人、代理人的雇主或其他聘用统计从业人员的客户的责 任 (三)思考与实践 1.查找学术期刊，了解两类统计方法在学术论文中的应用。 2.课外阅读大数据与数据挖掘的相关书籍，了解最新发展动态。 (四)教学方法与手段 3
3 第三节 数据来源 1. 现有来源，如公司内部保存档案、专门机构、行业协会、营利机构、 互联网、政府机构等。 2. 统计研究，较特殊无法从现有来源中获得的数据，分为实验性的或观 测性的数据。 第四节 描述性统计 1. 简要介绍将数据以表格、图形或数值形式汇总的统计方法，将于第二、 三章详细介绍。 第五节 统计推断 1. 总体、样本、普查、抽样调查 总体是在一个特定研究中所有个体组成的集合。 样本是总体的一个子集。 普查是搜集总体全部数据的调查过程。 抽样调查是搜集样本数据的调查过程。 2. 统计推断是利用样本数据对总体特征进行估计和假设检验。 第六节 计算机与统计分析 1. 可利用计算器软件对较大数据进行分析。 第七节 数据挖掘 1. 数据挖掘是研究结合统计学、数学、计算器科学，从很大的数据库中 开发有用的决策信息的综合方法。 第八节 统计实践中的道德准则 1. 统计实践中的道德准则，分成八大类: (1) 职业精神; (2) 对投资者客户和雇主的责任； (3) 对出版物和证明的责任； (4) 对研究课题的责任； (5) 对研究团队的同事的责任； (6) 对其他统计学家或统计从业人员的责任； (7) 关于不当行为的指控的责任； (8) 机构、个人、代理人的雇主或其他聘用统计从业人员的客户的责 任 （三）思考与实践 1. 查找学术期刊，了解两类统计方法在学术论文中的应用。 2. 课外阅读大数据与数据挖掘的相关书籍，了解最新发展动态。 （四）教学方法与手段
利用多媒体设备，实行教师课堂讲授结合学生演练与讨论的方法。 第2章描述性统计：表格与图形 (一)目的与要求 1.学习描述性的表格法 2.学习描述性的图形法 3。学习概括两变量关系的联列表 4.学习概括两变量关系的图形方法 (二)教学内容 第一节分类数据的汇总 1.频数分布是一种数据的表格汇总，表示在几个互不重迭组别中的每 组项目的个数（即频数） 2.相对频数是一组项目个数占总数的比例。 3. 相对频数分布是每组相对频数数据的表格汇总。 4.百分数频数分布是每一组百分数频数数据表格汇总。 5.条形图用来将已经汇总好的分类数据的频数、相对频数或百分比频数 进行直观的展示。饼图可以表示分类数据的相对频数分布或百分比频 数分布。 第二节数值型数据的汇总 1.对数值型数据构建频数分布表时，依照确定组数、确定组距、确定组 限等三步聚。并可取得组中值。 2. 相对频数是每组观察值各数占总观察值的比例。百分比频数是每组相 对频数乘以100。 3. 点图是最简单的概括数据详细信息的图形方法，可用来比较两个或更 多变量的数据分布。 4. 直方图可以概括已经用频数分布、相对频数分布或百分比频数分布整 理过的数据。 5. 累积频数分布表提供不超过每组上限的观察值的数量 6.茎叶图可以对数据排序，又能显示数据分布形状。 第三节联列表 1.联列表对两个变量（不论是分类变量或数值变量）进行概括。 第四节用图形法对两个变量进行汇总 1.散点图描述两个数值型变量间关系。趋势线是对这种关系的大致描述。 2.对比条形图将多个条形图显示在同一图形上，用来展示和对比两个变 量 3.分段条形图的每个条形被分割为不同颜色的几个矩形子段，具有与饼
4 利用多媒体设备，实行教师课堂讲授结合学生演练与讨论的方法。 第 2 章 描述性统计: 表格与图形 （一）目的与要求 1. 学习描述性的表格法 2. 学习描述性的图形法 3. 学习概括两变量关系的联列表 4. 学习概括两变量关系的图形方法 （二）教学内容 第一节 分类数据的汇总 1. 频数分布是一种数据的表格汇总，表示在几个互不重迭组别中的每一 组项目的个数(即频数)。 2. 相对频数是一组项目个数占总数的比例。 3. 相对频数分布是每组相对频数数据的表格汇总。 4. 百分数频数分布是每一组百分数频数数据表格汇总。 5. 条形图用来将已经汇总好的分类数据的频数、相对频数或百分比频数 进行直观的展示。饼图可以表示分类数据的相对频数分布或百分比频 数分布。 第二节 数值型数据的汇总 1. 对数值型数据构建频数分布表时，依照确定组数、确定组距、确定组 限等三步骤。并可取得组中值。 2. 相对频数是每组观察值各数占总观察值的比例。百分比频数是每组相 对频数乘以 100。 3. 点图是最简单的概括数据详细信息的图形方法，可用来比较两个或更 多变量的数据分布。 4. 直方图可以概括已经用频数分布、相对频数分布或百分比频数分布整 理过的数据。 5. 累积频数分布表提供不超过每组上限的观察值的数量。 6. 茎叶图可以对数据排序，又能显示数据分布形状。 第三节 联列表 1. 联列表对两个变量(不论是分类变量或数值变量)进行概括。 第四节 用图形法对两个变量进行汇总 1. 散点图描述两个数值型变量间关系。趋势线是对这种关系的大致描述。 2. 对比条形图将多个条形图显示在同一图形上，用来展示和对比两个变 量。 3. 分段条形图的每个条形被分割为不同颜色的几个矩形子段，具有与饼
图类似的特征 第五节数据可视化：创建有效图形的最佳实例 1.数据可视化是用图形汇总和呈现数据集的术语，目标是尽可能有效、 清晰的传递数据的主要信息。 2.数据可视化涉及到创建高效图形，选择图形类别，数据仪表板。 3.展示世界各国新冠肺炎确诊人数与死亡人数影片，更显我国有效防控， 增进学生对政府信心。 (三)思考与实践 1.对于数值型数据如何构建频数分布表、相对频数分布表、百分比频数 分布表？ 2.直方图与条形图右何风别？ 3.与直方图相比，茎叶图有何优点？ (四)教学方法与手段 利用多媒体设备，实行教师课堂讲授结合学生演练与讨论的方法。 第3章描述统计学：数值方法 (一)目的与要求 1.学习描述性统计量的数值方法 2.学习经验法则与切比雪夫定理 能够运用不同描述性统计进行实例分机 (二)教学内容 第一节位置指针 1.样本统计量是对于总体参数的点估计 2。算术平均数又称平均值或均值，是观察值的和除以观察值个数 3.加权平均数赋予每个观察值权数以反映其重要性。 4.几何平均数是n个观察值乘积的n次方根，常用来分析金融数据的增 长率。 5.中位数是将一组数据按序排列，观察值为奇数个时处于中间位置的数， 或观察值为偶数个时最中间两个数的平均值。 6.众数是出现频率最高的数。 7.第p百分位数是满足如下条件的一个值：至少有p%的观察值小于或等 于该值，并且至少有(100-p)%的观察值大于或等于该值。 8.四分位数是将数据化分为四个部分，每一部分大约包含1/4或25%的 观察值的分割点，有四分之一分位数Q1,四分之二分位数Q2与四分 之三分位数Q3。 第二节变异指标
5 图类似的特征 第五节 数据可视化: 创建有效图形的最佳实例 1. 数据可视化是用图形汇总和呈现数据集的术语，目标是尽可能有效、 清晰的传递数据的主要信息。 2. 数据可视化涉及到创建高效图形，选择图形类别，数据仪表板。 3. 展示世界各国新冠肺炎确诊人数与死亡人数影片，更显我国有效防控， 增进学生对政府信心。 （三）思考与实践 1. 对于数值型数据如何构建频数分布表、相对频数分布表、百分比频数 分布表? 2. 直方图与条形图有何区别？ 3. 与直方图相比，茎叶图有何优点？ （四）教学方法与手段 利用多媒体设备，实行教师课堂讲授结合学生演练与讨论的方法。 第 3 章 描述统计学: 数值方法 （一）目的与要求 1. 学习描述性统计量的数值方法 2. 学习经验法则与切比雪夫定理 3. 能够运用不同描述性统计进行实例分析 （二）教学内容 第一节 位置指针 1. 样本统计量是对于总体参数的点估计 2. 算术平均数又称平均值或均值，是观察值的和除以观察值个数。 3. 加权平均数赋予每个观察值权数以反映其重要性。 4. 几何平均数是 n 个观察值乘积的 n 次方根，常用来分析金融数据的增 长率。 5. 中位数是将一组数据按序排列，观察值为奇数个时处于中间位置的数， 或观察值为偶数个时最中间两个数的平均值。 6. 众数是出现频率最高的数。 7. 第 p 百分位数是满足如下条件的一个值:至少有 p%的观察值小于或等 于该值，并且至少有(100-p)%的观察值大于或等于该值。 8. 四分位数是将数据化分为四个部分，每一部分大约包含 1/4 或 25%的 观察值的分割点，有四分之一分位数 Q1，四分之二分位数 Q2 与四分 之三分位数 Q3。 第二节 变异指标
1.对数据的变异程度或离散程度进行度量 2.极差是最大值减最小值。 3.四分位距是四分之三分位数与四分之一分位数的差。 4.方差是利用所有数据计算的变异指针，取决于每个观察值与平均值之 间的差异（离差）。总体方差是离差平方和除以总体观察值个数，样本 方差是离差平方和除以样本数减一 5。标准偏差是方差的正平方根，单位与平均值的单位相同 6.变异系数是对波动程度的相对衡量指标，衡量了标准偏差对平均数的 相对大小。等于标准偏差除以平均数乘以100 第三节分布型态、相对位置的度量以及异常值的检测 1.偏度为负值，图形左偏：偏度为正值，图形右偏：偏度为0，图形对 称。 2.z分数是每个观察值减去平均数后除以标准偏差，代表数据在数据集 里的相对位置。 3.切比雪夫定理让我们明确与平均数距离某特定倍数标准偏差内的数据 占全体数据的比例，适用于各种数据分布的形状。 4.经验法则适用于近似对称钟形分布的数据，可确定与平均数距离某特 定倍数标准偏差内的数据项所占比例。 5. 异常值可利用四分位数结合四分位距或利用z分数检测 第四节五数统计和箱型图 1. 五数统计是将数据由小到大排列后，使用最小值、四分之一分位数、 中位数、四分之三分位数与最大值进行汇总。 2.箱型图是依据五数统计对数据加以概括的图形方法 第五节两个变量间关系的度量 1.协方差是每个x值与其样本平均数的离差乘以对应的y与其样本平均 数的离差，将乘积加总后除以观察值个数（若是样本数据则除以样本个 数减一) 2.相关系数是协方差除以x标准偏差与y标准偏差的积，介于-1与1之 间。 3.相关系数为正，代表两者有正相关关系，相关系数为负，代表两者有 负相关关系， 4.相关系数越接近1或-1，表示两者线性关系越强。 5.相关系数越接近0，表示两者线性关系越弱，但不代表两者没有关系。 第六节数据仪表板：添加数值则度以提高效率 1.以第二章的数据仪表板为基础，增加箱形图、线图与概括统计量表， 6
6 1. 对数据的变异程度或离散程度进行度量。 2. 极差是最大值减最小值。 3. 四分位距是四分之三分位数与四分之一分位数的差。 4. 方差是利用所有数据计算的变异指针，取决于每个观察值与平均值之 间的差异(离差)。总体方差是离差平方和除以总体观察值个数，样本 方差是离差平方和除以样本数减一。 5. 标准偏差是方差的正平方根，单位与平均值的单位相同 6. 变异系数是对波动程度的相对衡量指标，衡量了标准偏差对平均数的 相对大小。等于标准偏差除以平均数乘以 100 第三节 分布型态、相对位置的度量以及异常值的检测 1. 偏度为负值，图形左偏；偏度为正值，图形右偏；偏度为 0，图形对 称。 2. z 分数是每个观察值减去平均数后除以标准偏差，代表数据在数据集 里的相对位置。 3. 切比雪夫定理让我们明确与平均数距离某特定倍数标准偏差内的数据 占全体数据的比例，适用于各种数据分布的形状。 4. 经验法则适用于近似对称钟形分布的数据，可确定与平均数距离某特 定倍数标准偏差内的数据项所占比例。 5. 异常值可利用四分位数结合四分位距或利用 z 分数检测。 第四节 五数统计和箱型图 1. 五数统计是将数据由小到大排列后，使用最小值、四分之一分位数、 中位数、四分之三分位数与最大值进行汇总。 2. 箱型图是依据五数统计对数据加以概括的图形方法。 第五节 两个变量间关系的度量 1. 协方差是每个 x 值与其样本平均数的离差乘以对应的 y 与其样本平均 数的离差，将乘积加总后除以观察值个数(若是样本数据则除以样本个 数减一) 2. 相关系数是协方差除以 x 标准偏差与 y 标准偏差的积，介于-1 与 1 之 间。 3. 相关系数为正，代表两者有正相关关系，相关系数为负，代表两者有 负相关关系， 4. 相关系数越接近 1 或-1，表示两者线性关系越强。 5. 相关系数越接近 0，表示两者线性关系越弱，但不代表两者没有关系。 第六节 数据仪表板: 添加数值测度以提高效率 1. 以第二章的数据仪表板为基础，增加箱形图、线图与概括统计量表
更有效的呈现管理者所需数据， (三)思考与实践 1.不同描述性统计方法分别适用于什么类型的数据？ 2。方差转化为标准差有何好处？ 3.标准差在比较不同数据集的波动大小时有何不足？ 4.如何根据经验法则确定异常值？ 5.在Exce1中操作加何插入箱形图 6.利用Excel制作列联表与散点图，并计算相关系数。 (四)教学方法与手段 利用多媒体设备，实行教师课堂讲授结合学生演练与讨论的方法。 第4章概率论简介（概率论与数理统计已学习概率论，此课程仅复习重点概念） (一)目的与要求 1.熟悉概率论中的基本概念 2.草握概率计算的基本方法 3.掌握通过设置事件进行概率运算的方法 4,了解贿机变量与事件的关系 5.掌握常见的概率分布 6.掌握随机变量数字特征的计算方法 (二)教学内容 第一节试验、技术原理和概率的计算 1.概率是对事件发生的可能性的数值度量，介于0到1之间 2.能够产生各种明确结果的过程称为试验，任何特定的试验结果被称为 样本点 3.多步试验、树形图、组合与排列。 4.概率的计算 第二节事件及其概率 1.事件是若干样本点的集合。 2.事件的概率是该事件中所有样本点的概率之和。 第三节概率中的一些基本关系 1,事件的补、事件的并、事件的交」 2.加法公式。 3.石斥事件 第四节条件概率 1.条件概率的定义 2.边标概率的定义
7 更有效的呈现管理者所需数据。 （三）思考与实践 1. 不同描述性统计方法分别适用于什么类型的数据？ 2. 方差转化为标准差有何好处？ 3. 标准差在比较不同数据集的波动大小时有何不足？ 4. 如何根据经验法则确定异常值？ 5. 在 Excel 中操作如何插入箱形图。 6. 利用 Excel 制作列联表与散点图，并计算相关系数。 （四）教学方法与手段 利用多媒体设备，实行教师课堂讲授结合学生演练与讨论的方法。 第 4 章 概率论简介(概率论与数理统计已学习概率论，此课程仅复习重点概念) （一）目的与要求 1. 熟悉概率论中的基本概念 2. 掌握概率计算的基本方法 3. 掌握通过设置事件进行概率运算的方法 4. 了解随机变量与事件的关系 5. 掌握常见的概率分布 6. 掌握随机变量数字特征的计算方法 （二）教学内容 第一节 试验、技术原理和概率的计算 1. 概率是对事件发生的可能性的数值度量，介于 0 到 1 之间。 2. 能够产生各种明确结果的过程称为试验，任何特定的试验结果被称为 样本点。 3. 多步试验、树形图、组合与排列。 4. 概率的计算。 第二节 事件及其概率 1. 事件是若干样本点的集合。 2. 事件的概率是该事件中所有样本点的概率之和。 第三节 概率中的一些基本关系 1. 事件的补、事件的并、事件的交。 2. 加法公式。 3. 互斥事件。 第四节 条件概率 1. 条件概率的定义。 2. 边际概率的定义
3.独立事件。 4.乘法公式。 第五节贝叶斯定理 1.利用新增加的信息对先验概率值进行修正，通过计算得到该事件的后 验概率。 2.结合树形图解释贝叶斯定理。 3.以新冠肺炎为例，加深学生对检验效果的认识，加深对于主动防疫的 积极性 第六节表格法 1.利用表格法应用贝叶斯定理计算概率。 (三)思考与实践 1.独立事件与互斥事件有何联系？ 2.利用EXCEL中的BINOMDIST函数编制二项分布表 3.利用EXCEL中的POISSON函数编制泊松分布表 4.利用EXCEL中的HYPGEOMDIST函数计算超几何分布的概率 5.利用EXCEL中的NORMSDIST、NORMSINV函数编制正态分布表、标准正 态分布表 6.利用EXCEL中的EXPONDIST函数计算编制指数分布表 7.案例分析：汉密尔顿县的法官们（教材第113115页 (四)教学方法与手段 利用多媒体设备，实行教师课堂讲授结合学生演练与讨论的方法。 第5章离散型概率分布（先修课程概率论与数理统计已学习离散型概率分布， 此课程仅复习重点概念) (一)目的与要求 1.熟悉随机变量的基本概念 2.熟悉二项分布的概念 3.熟悉泊松分布的概念 4.熟悉超几何分布的概念 (二)教学内容 第一节随机变量 1.随机变量是用数值方法对试验结果进行描述，取值是数值型的。 2.随机变量分离散型随机变量与连续型随机变量。 第二节离散型概率分布 1.机率函数提供每个随机变量取每一个值的概率。 2.常见的离散型概率分布有离散均匀分布、二项分布、泊松分布、与超 8
8 3. 独立事件。 4. 乘法公式。 第五节 贝叶斯定理 1. 利用新增加的信息对先验概率值进行修正，通过计算得到该事件的后 验概率。 2. 结合树形图解释贝叶斯定理。 3. 以新冠肺炎为例，加深学生对检验效果的认识，加深对于主动防疫的 积极性 第六节 表格法 1. 利用表格法应用贝叶斯定理计算概率。 （三）思考与实践 1. 独立事件与互斥事件有何联系？ 2. 利用 EXCEL 中的 BINOMDIST 函数编制二项分布表 3. 利用 EXCEL 中的 POISSON 函数编制泊松分布表 4. 利用 EXCEL 中的 HYPGEOMDIST 函数计算超几何分布的概率 5. 利用 EXCEL 中的 NORMSDIST、NORMSINV 函数编制正态分布表、标准正 态分布表 6. 利用 EXCEL 中的 EXPONDIST 函数计算编制指数分布表 7. 案例分析：汉密尔顿县的法官们（教材第 113~115 页） （四）教学方法与手段 利用多媒体设备，实行教师课堂讲授结合学生演练与讨论的方法。 第 5 章 离散型概率分布(先修课程概率论与数理统计已学习离散型概率分布， 此课程仅复习重点概念) （一）目的与要求 1. 熟悉随机变量的基本概念 2. 熟悉二项分布的概念 3. 熟悉泊松分布的概念 4. 熟悉超几何分布的概念 （二）教学内容 第一节 随机变量 1. 随机变量是用数值方法对试验结果进行描述，取值是数值型的。 2. 随机变量分离散型随机变量与连续型随机变量。 第二节 离散型概率分布 1. 机率函数提供每个随机变量取每一个值的概率。 2. 常见的离散型概率分布有离散均匀分布、二项分布、泊松分布、与超
几何分布等 第三节期望和方差 1.随机变量的期望是对随机变量中心位置的一种度量。 2.方差是随机变量与它的均值的离差平方的加权平均，以其概率为权重。 第四节二项分布 1.二项分布是二项试验成功次数的概率分布。 2.可利用二项分布表求得概率。 第五节泊松分布 1.泊松分布用于估计某事件在特定时间段或空间中发生的次数。 第六节超几何分布 1.超几何分布与二项分布密切相关，但每次试验不独立，且每次成功概 率不相等。 (三)思考与实践 1.比较各种离散型机率分布的适用条件 2.藉由练习题熟悉按条件选择适当的分布 (四)教学方法与手段 利用多媒体设备 实行教师课堂讲授结合学生演练与讨论的方法。 第6章连续型概率分布（先修课程概率论与数理统计已学习连续型概率分布， 于此课程仅复习重点) (一)目的与要求 1.熟悉均匀分布的概念 2.熟悉正态分布的概念 3.熟悉指数分布的概念 (二)教学内容 第一节均匀分在 1.区分连续型随机变量概率密度函数与离散型随机变量概率函数。 2 用面积计算概率密度函数的概率 3.均匀分布的特性 第二节正态分布 1.正态分布是连续型随机变量中最重要的概率分布。 2.正态曲线的特性 3.标准正态分布的特性 4.标准正态分布表的使用方式。 5.正态分布概率的计算。 第三节二项分布的正态近似 9
9 几何分布等 第三节 期望和方差 1. 随机变量的期望是对随机变量中心位置的一种度量。 2. 方差是随机变量与它的均值的离差平方的加权平均，以其概率为权重。 第四节 二项分布 1. 二项分布是二项试验成功次数的概率分布。 2. 可利用二项分布表求得概率。 第五节 泊松分布 1. 泊松分布用于估计某事件在特定时间段或空间中发生的次数。 第六节 超几何分布 1. 超几何分布与二项分布密切相关，但每次试验不独立，且每次成功概 率不相等。 （三）思考与实践 1. 比较各种离散型机率分布的适用条件 2. 藉由练习题熟悉按条件选择适当的分布 （四）教学方法与手段 利用多媒体设备，实行教师课堂讲授结合学生演练与讨论的方法。 第 6 章 连续型概率分布(先修课程概率论与数理统计已学习连续型概率分布， 于此课程仅复习重点) （一）目的与要求 1. 熟悉均匀分布的概念 2. 熟悉正态分布的概念 3. 熟悉指数分布的概念 （二）教学内容 第一节 均匀分布 1. 区分连续型随机变量概率密度函数与离散型随机变量概率函数。 2. 用面积计算概率密度函数的概率。 3. 均匀分布的特性。 第二节 正态分布 1. 正态分布是连续型随机变量中最重要的概率分布。 2. 正态曲线的特性 3. 标准正态分布的特性。 4. 标准正态分布表的使用方式。 5. 正态分布概率的计算。 第三节 二项分布的正态近似
1.试验数很大时，二项分布会近似正态分布。 第四节指数分布 1.指数分布可描述发生两个事件之间的时间或距离的概率。 2.指数分配是右偏，偏度系数为2 (三)思考与实践 1,思考二项分布与正态分布有何联系？ 2.熟悉统计附表以求得机率值或统计量值 (四)教学方法与手段 利用多媒体设备，实行教师课堂讲授结合学生演练与讨论的方法。 第7章抽样和抽样分布 (·)目的与要求 1.了解抽样的概念 2.了解占估计的概今 3. 了解抽样分布的概念 (二)教学内容 第一节联合电器公司的抽样问题 1.参数是描述总体的数字特征。 2.从样本中获取信息所费成本通常远小于从总体获取信息所花费成本。 第二节抽样 1.从有限总体中抽样，常用概率抽样，因为可以对总体做有效的统计推 断，常用简单随机抽样 2.简单随机抽样是从容量为N的有限总体中抽取一个容量为的样本， 且任何一个容量为n的样本都有相同的机会被抽中 3.从无限总体中抽样，满足每个个体来自同一总体且每个个体的选择是 独立的这两个条件下，抽取随机样本。 第三节点估计 1.样本统计量是为了估计总体参数值，所运用相应的样本数字特征值 第四节抽样分布简介 1.重复试验的样本统计量（如均值或样本比例等）可视为随机变量，有其 相应的均值、标准偏差和分布。样本统计量的概率分布就叫做该样本 统计量的抽样分布。 2.抽样分布的特性是我们能透过样本均值接近总体均值的程度进行度量 的关键。 第五节罗的抽样分布 1.不的抽样分布是样本均值x的所有可能值的概率分布 10
10 1. 试验数很大时，二项分布会近似正态分布。 第四节 指数分布 1. 指数分布可描述发生两个事件之间的时间或距离的概率。 2. 指数分配是右偏，偏度系数为 2。 （三）思考与实践 1. 思考二项分布与正态分布有何联系？ 2. 熟悉统计附表以求得机率值或统计量值 （四）教学方法与手段 利用多媒体设备，实行教师课堂讲授结合学生演练与讨论的方法。 第 7 章 抽样和抽样分布 （一）目的与要求 1. 了解抽样的概念 2. 了解点估计的概念 3. 了解抽样分布的概念 （二）教学内容 第一节 联合电器公司的抽样问题 1. 参数是描述总体的数字特征。 2. 从样本中获取信息所费成本通常远小于从总体获取信息所花费成本。 第二节 抽样 1. 从有限总体中抽样，常用概率抽样，因为可以对总体做有效的统计推 断，常用简单随机抽样。 2. 简单随机抽样是从容量为 N 的有限总体中抽取一个容量为 n 的样本， 且任何一个容量为 n 的样本都有相同的机会被抽中。 3. 从无限总体中抽样，满足每个个体来自同一总体且每个个体的选择是 独立的这两个条件下，抽取随机样本。 第三节 点估计 1. 样本统计量是为了估计总体参数值，所运用相应的样本数字特征值。 第四节 抽样分布简介 1. 重复试验的样本统计量(如均值或样本比例等)可视为随机变量，有其 相应的均值、标准偏差和分布。样本统计量的概率分布就叫做该样本 统计量的抽样分布。 2. 抽样分布的特性是我们能透过样本均值接近总体均值的程度进行度量 的关键。 第五节 x 的抽样分布 1. x 的抽样分布是样本均值 x 的所有可能值的概率分布