教学内容： 1.态数列的含义、种类 2.动态数列各分析指标的含义、计算方法 3.时间数列的各个影响因素及其含义 4.长期趋势的测定方法 5.季节变动的测定方法 6.循环变动的测定方法 教学重点： 1.动态数列各分析指标的含义、计算方法 2.长期趋势的测定方法，特别是最小二乘法 3.季节变动的测定方法，特别是同期平均法 教学难点： 1.序时平均数、平均发展速度的计算 2.长期趋势、季节变动的测定

学习本章的目的在于掌握总量指标、相对指标、平均指标、变异指标的概念、特点和它们的计算方法、并能够运用所学的方法分析具体问题。 讲授内容：总量指标 相对指标 平均指标 标志变异指标

通过本章的学习，要求掌握抽样推断的基本概念和一般原理：抽样误差的形成原因及其影响因素，抽样平均误差的计算；极限误差的含义、计算；概率度、概率的含义；总体参数的估计等。 第一节 抽样推断的意义和作用 第二节 抽样推断中的基本概念 第三节 抽样误差 第四节 抽样估计的方法 第五节 抽样的组织方式 第六章 抽样推断

（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

通过本章的学习要求理解相关分析和回归分析的有关概念研究内容。掌握计算相关系数和配合回归方程的方法，并能结合实际资料对变量进行相关与回归分析。 研究内容：相关关系分析概述 简单直线相关分析 简单直线回归分析 曲线回归及多元线性回归分析 其他相关系数的介绍

学习本章的目的在于了解时间数列的概念、种类和编制方法；熟练掌握时间数列各项分析指标的计算方法，并能够结合实际资料进行运用；理解并掌握长期趋势、季节变动的测定方法。 第一节 动态数列概述 第二节 动态数列的分析指标 第三节 长期趋势的测定与预测 第四节 季节变动和循环变动的测定

4.1 用格里高利公式求π的近似值 (while语句) 4.2 统计一个整数的位数 (do-while语句) 4.3 判断素数 (break 和 continue 语句) 4.4 求1!+2!+...+100! (循环嵌套) 4.5 循环结构程序设计

• 信息论中的有关概念：信息，信息量，信息熵，冗余度 • 统计编码 • 预测编码 • 变换编码 • 混合编码 • 静态图像压缩标准：

全连接的玻尔兹曼机模型可全面描述稀疏系数间统计依赖关系,但时间复杂度较高.为了提高基于玻尔兹曼机的贝叶斯匹配追踪算法(BM-BMP)的重构速度和质量,本文提出一种改进算法.第一,将BM-BMP算法的最大后验概率(MAP)估计评估值分解为上一次迭代的评估值与增量,使得每次迭代仅需计算增量,极大缩短了计算耗时.第二,利用显著最大后验概率估计值平均的方式,有效近似最小均方误差(MMSE)估计,获得了更小的重构误差.实验结果表明,本文算法比BM-BMP算法的运行时间平均缩短了73.66%,峰值信噪比(PSNR)值平均提高了0.57 dB

教学内容： 1.抽样推断的含义、作用 2.抽样推断中的基本概念 3.抽样误差的概念、影响因素 4.概率度、概率保证程度的含义及其二者之间的关系 5.总体参数的抽样估计方法 6.随机抽样的几种抽样组织方式（含义、样本容量的确定、抽样误差的计算） 教学重点： 1.抽样误差的概念、影响因素 2.总体参数的抽样估计方法 教学难点： 1.抽样平均误差、极限误差的含义及其关系 2.极限误差、概率、概率度的含义及其关系