第一章 绪论 第二章 统计数据搜集 第三章 统计数据的整理与显示 第四章 总量指标和相对指标 第五章 数据分布特征的描述 第六章 抽样调查 第七章 相关与回归分析 第八章 时间数列分析 第九章 统计指数 第十章 统计综合分析 第十一章 国民经济核算

（一）理论课程 1《空间解析几何》 2《离散数学》 3《时间序列分析》 4《数值计算方法》 5《运筹与优化》 6《Python 程序设计》 7《常微分方程》 8《大数据技术原理及应用》 9《复变函数论》 10《概率统计》 11《高等代数》 12《面向对象程序设计》 13《数据结构与算法》 14《数据库原理及应用》 15《数据挖掘》 16《数理统计》 17《数学分析（1）》 18《数学分析（2）》 19《数学建模(1)》 20《数学建模(2)》 21《数学软件及应用》 （二）实验课程 22《时间序列分析》 23《数据结构与算法》 24《数学软件及应用》 25《数值计算方法》 26《Python 程序设计》 27《大数据技术原理及应用》实验 28《面向对象程序设计》 29《数据库原理及应用》课程 30《数据挖掘》 31《数理统计》 （三）实践课程 32《专业教育》 33《web 数据挖掘与电子商务项目实训》 34《技能实训》教学大纲 35《客户数据分析项目设计》 36《数学建模(1)》 37《数学建模(2)》 38《中文文本数据挖掘项目实训》 39《综合项目实训》教学大纲 40《毕业设计（论文）》教学大纲 41《毕业实习》教学大纲

1. 通过一学期的课程学习，学会获取各种统计（对象）数据的获取方法。 2. 通过一学期的课程学习，学会获取各种统计（对象）数据的前期分析和预处理方法。 3. 面对获取统计数据，学会选择合适的方法，继而进行统计分析及下结论

模型的定义 模型;数学表达式,科学合理地描述数据 直接影响数据统计分析的效果 数据:来自试验结果;来自调查测定结果 数据统计分析:

不言而喻,一切统计分析都是以数据为基础的,因此统计软件的数据管理 能力非常重要。SPSS以其豪华的界面为依托,为用户提供的便捷的数据管理功 能,下面我们就来具体看一下

田间试验的观察、测量和记载而得到的试验数据一般称为试验资料 用编制次数分布表、绘制次数分布图等形式,对资料进行科学的整理,从而初步揭示 试验研究对象的本质及规律 然后,概括出反映试验资料特征的数量指标,为试验资料的统计分析提供基础 第一节统计学的几个基本概念 为学习从本章开始的生物统计内容,首先要了解统计学的几个基本名词术语

描述性统计分析是统计分析的第一步,做好这第一步是下面进行正确统计推断 的先决条件。SPSS的许多模块均可完成描述性分析,但专门为该目的而设计的 几个模块则集中在 Descriptive Statistics菜单中,最常用的是列在最前面的 四个过程: Frequencies过程的特色是产生频数表; Descriptives过程则进行 一般性的统计描述; Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析;

统计学是运用概率论和数理统计 的原理和方法，研究数据资料的 收集、整理、分析和推断，从而 反映事物内在规律的一门学科

概率论是研究随机现象统计规律的学问，它为数理统计奠定了理论 基础。所谓数理统计，是以概率论为基础，通过合理地获取随机现 象的少量数据资料，估计和检验反映随机现象的某种数字特征，或 分析和判断随机现象所具有的统计规律性的学问

概率论是研究随机现象统计规律的学问,它为数理统计奠定了理论 基础。所谓数理统计,是以概率论为基础,通过合理地获取随机现 象的少量数据资料,估计和检验反映随机现象的某种数字特征,或 分析和判断随机现象所具有的统计规律性的学问