一、统计学是什么? 1.如果您不能量化某些事情,那么您就不能理解他它,如果您不能理解它,那么您就不能控制它,如果您不能控制它,那么您就不能改进它。 2.统计学是收集、分析、表述和解释数据的艺术和科学。 3.SPSS是统计分析工具软件,它帮助您完成手工难以完成或无法完成的数据处理工作。 4.数据无处不在 5.数据包含的信息很多,但是数据中的信息往往是分散的,但个数据很难直接被应用起来 6.统计学就是把数据转化为信息的科学

《概率论与数理统计 B》 《高等数学 B1》 《高等数学 B2》 《工商管理专业导论》 《管理统计与 SPSS 应用》 《管理学 A》 《宏观经济学 C》 《基础会计学 B》 《经济法 A》 《市场营销学 A》 《微观经济学 B》 《线性代数》 2学科基础课平台选修课 《ERP 沙盘模拟》 《财务管理学 B》 《公共关系学》 《供应链与物流管理 A》 《管理沟通》 《管理信息系统》 《管理心理学 A》 《国际贸易实务 A》 《计量经济学 B》 《计算机办公自动化 (中高级应用)》 《计算机网络 B》 《经济写作》 《企业伦理学》 《系统工程学 B》 《数据挖掘与商务智能》 《信息检索与利用》 《博弈论与信息经济学》 《运筹学 B》 3专业课平台必修课 《管理英语 1》 《管理英语 2》 《绩效管理 A》 《技术经济学 A》 《工商管理专业毕业设计（论文）》 《工商管理专业毕业实习》 《工商管理专业认识实习》 《工商管理专业学年论文（论文）》 《工管专业认知社会调查》 《工商管理专业实习》 《人力资源开发与管理 A》 《生产运作管理》 人力资源开发与管理实习大纲 《战略管理 A》 《组织行为学》 4 专业课平台选修 《创新创业创意实训》实习大纲 《创业管理》 《电子商务 B》 《管理经济学》 《管理研究方法》 《广告学》 《广告学》实习 《跨国公司管理》 《跨文化管理》 《领导科学》 《品牌管理》 《商务礼仪》 《市场调查与分析》 《数据库原理与应用 A》 《组织理论与组织设计》 《现场管理》 《薪酬管理》 《质量管理》 478

3.1 相关概念. 3 3.1.1 购物篮分析.3 3.1.2 支持度、置信度与关联规则.4 3.1.3 关联规则挖掘.4 3.2 频繁项集的产生. 5 3.2.1 格结构.5 3.2.2 Apriori 性质.6 3.2.2 Apriori 算法.6 3.3 规则的产生. 7 3.3.1 由频繁项集产生关联规则.7 3.3.2 基于置信度的剪枝.8 3.3.2 提高 Apriori 方法的有效性.8 3.4 关联规则挖掘在图情领域中的应用. 10 3.4.1 在信息检索中的应用.10 3.4.2 在图书馆服务中的应用.11 3.4.3 在学科关系中的应用.11 3.5 关联规则挖掘的案例与软件操作. 12 3.5.1 关联规则挖掘（SPSS Modeler） .12 3.5.2 关联规则挖掘（R 语言）.18

《普通心理学》课程大纲.1 《教育学原理》课程大纲.25 《学前儿童发展科学》课程大纲.38 《学前儿童保育学》课程大纲.58 《学前教育学》课程大纲.71 《幼儿园课程》课程大纲.89 《学前教育研究方法》课程大纲.107 《中外学前教育史》课程大纲.127 《声乐基础 1》课程大纲.151 《舞蹈基础 1》课程大纲.160 《美术基础 1》课程大纲.169 《钢琴基础 1》课程大纲.182 《声乐基础 2》课程大纲.196 《美术基础 2》课程大纲.205 《钢琴基础 2》课程大纲.215 《幼儿教师职业道德与法律法规》课程大纲.226 《现代教育技术》课程大纲.242 《学前儿童语言教育》课程大纲.263 《学前儿童健康教育》课程大纲.284 《学前儿童艺术教育》课程大纲.306 《学前儿童科学教育》课程大纲.326 《学前儿童社会教育》课程大纲.342 《幼儿园环境创设与玩教具制作》课程大纲.360 《学前儿童游戏》课程大纲.376 《幼儿园班级管理》课程大纲.394 《学前特殊儿童教育》课程大纲.406 《幼儿教育心理学》课程大纲.425 《幼儿舞蹈创编》课程大纲.447 《儿童画与简笔画》课程大纲.458 《奥尔夫音乐》课程大纲.468 《儿童文学》课程大纲.479 《感觉统合训练指导》课程大纲.493 《婴幼儿亲子活动设计与指导》课程大纲.506 《蒙台梭利教育理论与实践》课程大纲.521 《学前儿童行为观察与分析》课程大纲.536 《教育统计学与 SPSS 应用》课程大纲.554 《幼儿园教育评价》课程大纲.574 《学前比较教育》课程大纲.587 《学前儿童家庭与社区教育》课程大纲.604 《心理健康能力实训》课程大纲.619 《教育见习》课程大纲.635 《教育实习》课程大纲.642 《教育研习》课程大纲.655 《毕业论文》课程大纲.661

《高等数学》课程教学大纲 《大学物理》课程教学大纲 《无机与分析化学》课程教学大纲 《有机化学》课程教学大纲 《植物生物学》课程教学大纲 《植物生物学实验》教学大纲 《动物生物学》课程教学大纲 《动物生物学实验》课程教学大纲 《专业英语》课程教学大纲 《文献检索与科技论文写作》课程教学大纲 《普通生物学》课程教学大纲 《生物化学》课程教学大纲 《生物化学实验》课程教学大纲 《植物生理学》课程教学大纲 《动物生理学》课程教学大纲 《微生物学》课程教学大纲 《遗传学》课程教学大纲 《细胞生物学》课程教学大纲 《植物组织培养》课程教学大纲 《现代生物仪器分析》课程教学大纲 《生物工艺学》课程教学大纲 《生态学》课程教学大纲 《生物技术制药》课程教学大纲 《分子生物学》课程教学大纲 《分子生物学实验》课程教学大纲 《基因工程》课程教学大纲 《生物技术专业实验》课程教学大纲 《免疫学》课程教学大纲 《生物反应器原理与技术》课程教学大纲 《生物信息学概论》课程教学大纲 《微生物遗传育种》课程教学大纲 《生物统计学》课程教学大纲 《发育生物学》课程教学大纲 《天然产物化学》课程教学大纲 《病毒学》课程教学大纲 《蛋白质组学》课程教学大纲 《进化生物学》课程教学大纲 《生物物理学》课程教学大纲 《生物安全》课程教学大纲 《SPSS 统计应用》课程教学大纲 《蛋白质与酶工程》课程教学大纲 《生化分离技术》课程教学大纲 《环境生物技术》课程教学大纲 《食用菌栽培学》课程教学大纲 《食品科学概论》课程教学大纲 《细胞工程》课程教学大纲 《葡萄酒酿造与品鉴》课程教学大纲

结构方程模型( Structural Equation Modeling,简略标志为SEM)是一种非 常通用的、主要的线性统计建模技术,广泛应用于心理学、经济学、社会学、行 为科学等领域的研究。实际上,它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领 域的统计分析方法的综合。多元回归( multiple regression)、因子分析( factor analysis)和通径分析( path analysis)等方法都只是结构方程模型中的一种特例。 结构方程模型是统计分析方法中一个新发展的领域,它的应用始见于60年代发 表的硏究论文中,到∫90年代初期开始得到广泛的应用

第一章 统计分析软件 SPSS 和 R 概述.（3） 第二章 多元正态总体均值向量和协差阵的假设检验.（11） 2.1 实验一 多因素方差分析.（11） 2.2 实验二 协方差分析.（20） 第三章 聚类分析.（26） 3.1 实验一 系统聚类分析.（26） 3.2 实验二 K-均值型聚类法.（31） 第四章 判别分析.（35） 4.1 实验一、实验二 费歇判别法和贝叶斯判别法.（35） 4.3 实验三 逐步判别法.（42） 第五章 主成分分析.（50） 第六章 因子分析.（54） 第七章 对应分析.（60） 第八章 典型相关分析.（68） 第九章 简介定性资料的统计分析.（71） 参考文献 .（76）

聚类分析( Cluster Analysis)是根据研究对象的特征对研究对象进行分类的 多元分析技术的总称分类问题是各个学科领域都普遍存在的问题,例如人口学 中研究人口生育分类模式、人口死亡分类模式;医学中对各种精神病特征的分 析;市场营销学中进行市场分层、确定目标市场等等,这些都需要对研究对象 进行分类。聚类分析是应用最广泛的分类技术,它把性质相近的个体归为一类 使得同一类中的个体具有高度的同质性,不同类之间的个体具有高度的异质 聚类分析的大部分应用都属于探测性研究,最终结果是产生研究对象的分 类,通过对数据的分类研究还能产生假设。聚类分析也能用于证实性目的,对于 通过其他方法确定的数据分类,可以应用聚类分析进行检验

在社会科学研究中,一个经常会遇到的问题就是要对定性变量数据进行量化 分析,因为研究中往往使用一些定性( Nonmetric)变量,例如名义变量或序次 变量来反映研究对象的行为、态度等,研究不同性别的顾客对不同品牌商品的喜 好,不同职业的人在吸烟行为上的差异等都属于此类研究。以往在分析这样的定 性变量时,往往需要使用非线性统计方法,例如L< linear等,但在每个变量都 划分成许多类别的情况下,这些分析方法就很难直观地揭示出变量之间的联系以 及变量类别之间的关系

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的 个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数( discriminant function)o然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量( grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因”变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量。它们与类型变量的关系从本质上并没有越过相关的范畴。 不过,既然我们要参照其值来进行分组,权且称之为自变量