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SAS语言及数据管理;

SAS报表和图形功能;

常用统计问题如何在SAS中处理,如假设检验,回归分析,方差分析等;

LaTeX排版常识,如基本文章结构、公式、制表、插图、幻灯演示;

Matlab矩阵计算介绍,包括矩阵计算、数据输入输出、程序控制结构、子程序. 教学方式:课堂教学,上机 教材或参考书:《统计软件教程》 李东风 人民邮电出版社 学生成绩评定:闭卷考试加平时成绩. 北京大学数学科学学院*双学位课程介绍* 课程编号:00136320 课程名称:应用多元统计分析 课程类型:统/必修课 每周4+1学时 5学分 先修要求:概率论,统计学 基本目的:多元分析是一门应用性很强的课程.通过本门课程的学习 了解各种多元统计分析方法的统计背景和实际意义,掌握该方法的统计思想、数学原理及解题步骤.学会将统计方法的理论知识与统计软件结合起来,并应用到实际问题的解决中. 内容提要: 绪论(2课时) 一:引言 多元统计分析的应用 多元统计数据的

图表示法 二:多元正态分布及参数的估计(6课时) 随机向量 多元正态分布的定义与基本性质 条件分布和独立性 随机阵的正态分布 多元正态分布的参数估计 三:多元正态总体参数的假设检验(6课时) 几个重要统计量的分布 单总体均值向量的检验及置信域 多总体均值向量的检验 协方差阵的检验 独立性检验 正态性检验 四:判别分析(6课时) 距离判别 贝叶斯判别法及广义平方距离判别法 费希尔判别 判别效果的检验及各种判别能力的检验 逐步判别 五:聚类分析(6课时) 聚类分析的方法 距离与相似系数 系统聚类法 动态聚类法 有序样品聚类法 六:主成分分析(4课时) 总体主成分 样本主成分 主成分分析的应用 七:因子分析(4课时) 因子模型 参数估计方法 方差最大的正交旋转 因子得分 八:对应分析方法(4课时) 什么是对应分析方法 对应分析方法的原理及应用 九:典型相关分析(4课时) 总体典型相关 样本典型相关 典型冗余分析 十:偏最小二乘回归分析(2课时) 偏最小二乘回归分析方法 应用例子 教学方式:课堂教学,上机 教材或参考书:

1、高惠璇 《多元统计分析》 北京大学出版社

2、R. A. Johnson and D. W. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice Hall

3、张润楚 《多元统计分析》科学出版社 学生成绩评定方法:作业(10%), 期中考试(30%), 期末考试(60%) 北京大学数学科学学院*双学位课程介绍* 课程编号:00136280 课程名称:应用时间序列分析 课程类别:统/选修课 每周4+1学时 5学分 先修要求:概率论,数理统计 基本目的: 使学生对时间序列的基本内容和基本方法有一个全面地了解,比较熟练地掌握ARIMA模型,会用时序方法进行简单的数据处理. 主要内容: 1. 时间序列的一般概念 (1)随机序列的概率定义 (2)严平稳和宽平稳 (3)平稳性的判定 (4)纯随机性判定 2. 平稳序列分析(ARMA模型) (1)AR、MA及ARMA模型的定义. (2)平稳序列相关性分析 (3)平稳序列参数估计 (4)平稳序列的预报 3.非平稳序列分析 (1)确定性因素分解方法(X11模型) (2)ARIMA模型 (3)ARCH模型 4. 多元时序分析 (1)ARIMAX模型 (2)协整模型 教学方式:课堂讲授、上机 教学参考书: 1.《应用时间序列分析》何书元 北大出版社(2003) 2.《应用时间序列分析》王燕 人大出版社(2005) 学生成绩评定: 作业和期中考试成绩(40%)期末考试成绩(60%) 北京大学数学科学学院*双学位课程介绍* 课程编号:00136310 课程名称:抽样调查 课程类型:统/选修课 每周4+1学时 5学分 先修要求:数学分析、概率论、数理统计 基本目的:本课程为数理统计的一个重要分支.它是关于如何有效地抽取样本收集数据并对总体的各种指标进行统计推断和分析的学科.它在自然科学和社会科学中有广泛的应用.对于统计学专业的学生来说,这是一门训练统计方法的重要课程. 内容提要: