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多元统计分析教学大纲
文章来源: 作者: 发布时间:2013-05-24 09:01 点击数:

课程名称

中文:多元统计分析

英文:

授课对象

MPAcc学员

学分

3学分

课程描述

本课程系统介绍统计理论、统计方法与软件应用。包括数据描述分析,介绍数据的分类特征、集中趋势、分散程度、分布态势以及作图方法;统计推断分析,介绍时间序列预测 ,相关分析与回归分析方法;多变量数据分析,介绍聚类分析、判别分析、主成分与因子分析;介绍SPSS软件使用。

先修课程

已掌握微积分、线性代数、概率论与数理统计等课程知识。

课程目标

使学生掌握多元统计分析方法和软件技术,并能利用这些方法分析经济管理中的统计数据,研究经济社会的规律特征,并且进行相应的预测和决策,解决经济管理,特别是财务会计管理中的实际问题。

预期学习成果

(能力)

掌握统计方法与软件应用,会分析财务会计数据,具备较强的分析问题和解决问题的能力。

教学方式

课堂教学采取理论讲解与上机实践操作相结合的方法。

评分体系

考试(70%)、平时作业(30%

教学重点、难点:

重点:
1.统计描述分析、统计推断分析、多元统计分析。
2.SPSS
软件应用。
3.
实际数据统计分析。

难点:
1.聚类分析。
2.
判别分析。
3.
主成分分析。
4.
因子分析。

教学内容

基本要求

按章、节具体列出教学内容

具体列出教学的基本要求,如了解、理解、掌握及应用等。

第一章 统计的基本知识回顾

第一节  统计的分类

了解统计的分类

第二节 总体、样本、变量、数据分类

掌握基本概念

第三节 数据处理与数据透视

掌握数据处理技术

第四节 统计绘图

掌握统计绘图技术

第二章 数据的描述分析

第一节 集中趋势

掌握集中趋势统计量

第二节 离中趋势

掌握离中趋势统计量

第三节 偏斜程度

掌握偏度与峰度

第四节 箱图与茎叶图

会作箱图与茎叶图

第三章 时间序列

 

了解时间序列分类

掌握时间数列速度分析指标

掌握长期趋势的测定与预测方法

掌握季节变动的测定与预测方法

第一节 时间序列分类

第二节 时间数列速度分析指标

第三节 长期趋势的测定与预测

第四节 季节变动的测定与预测

第四章 相关与回归分析

第一节 相关分析

掌握相关系数及其计算

第二节 一元线性回归模型

掌握一元线性回归模型的参数估计、假设检验,会使用一元线性回归模型解决问题

第三节 元线性回归模型

掌握多元线性回归模型的参数估计、假设检验,会使用多元线性回归模型解决问题

第五章 聚类分析

第一节 聚类分析简介

了解聚类分析方法的应用背景

第二节 距离与相似系数

掌握距离与相似系数测度方法

第三节 系统聚类方法

掌握系统聚类方法,会使用SPSS软件实际应用

第四节 动态聚类方法

掌握动态聚类方法,会使用SPSS软件实际应用

第六章 判别分析

第一节 判别分析简介

掌握判别分析方法的应用背景

第二节 距离判别

掌握距离判别方法并会使用SPSS软件实际应用

第三节 Fisher判别

掌握Fisher判别方法并会使用SPSS软件实际应用

第四节 Bayes判别

掌握Bayes判别方法并会使用SPSS软件实际应用

第七章 主成分分析

第一节 主成分分析简介

掌握主成分分析方法的应用背景

第二节 主成分的几何解释与数学模型

了解主成分分析方法的几何解释与数学模型

第三节 主成分的性质

掌握主成分的相关属性

第四节 主成分的相关结构

掌握主成分与原变量的相关结构

第五节 主成分的计算

掌握主成分的计算并会使用SPSS软件实际应用

第八章 因子分析

第一节 因子分析简介

了解因子分析方法的应用背景

第二节 正交因子模型

掌握正交因子模型

第三节 因子荷载矩阵的估计方法

掌握因子荷载矩阵的估计方法

第四节 因子旋转

掌握因子旋转技术

第五节 因子得分

了解因子得分计算及意义

第六节 实际应用

会使用SPSS软件实际应用

 


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