《统计分析与R语言》课程教学大纲（本科）.doc

统计分析与R语言 （Statistical Analysis and R Language） 课程编号学 分： 2 学 时： 32 先修课程：概率论与数理统计、回归分析 适用专业：统计学 教 材：《 R语言实战》第二版，Robert I. Kabacoff 著，王小宁，刘撷芯，黄俊文 等译；人民邮电出版社，2016年5月。 课程的性质与目标 （一）课程性质 《统计分析与R语言》是相关专业教学计划中具有重要意义的技术专业课，它建立在概率论、数理统计、回归分析课程知识的基础上，为统计理论与方法在统计软件R中的实现提供了详细的指导。 《统计分析与R语言》是用开源软件R解决和处理统计中实际问题，强调方法的应用、软件实现和程序设计能力的训练，提高学生分析问题、解决问题的能力。其主要任务是让学生掌握以下知识和能力： （二）课程目标 课程目标1：掌握R软件中数据的基本操作； 课程目标2：熟练掌握R软件中基本统计方法、统计模型的实现； 课程目标3：能够独立编写中等难度的程序以提升R语言的应用范围。 二、课程的基本内容与教学要求 第一章 R语言介绍 （一）课程内容 1 R 的获取和安装； 2 R 的使用； 3 包； 4示例实践。 （二）教学要求 （1）了解R语言的优点及安装使用。 第二章 创建数据集 （一）课程内容 1数字、字符和向量； 2数据结构； 3数据的输入； 4数据集的标注； （二）教学要求 （1）掌握数据的基本操作； （2）掌握数据的输入。 （三）重点与难点 （1）重点是数据的基本操作； （2）难点是数据的基本操作。 第三章 图形初阶 （一）课程内容 1使用图形； 2一个简单的例子； 3图形参数； 4添加文本、自定义坐标轴和图例； 5 图形的组合。 （二）教学要求 （1）掌握R软件中的绘图命； （2）了解图形参数； （3）掌握如何添加文本、自定义坐标轴和图例。 （三）重点与难点 （1）重点是掌握R软件中的绘图命； （2）难点是多元数据的图形表示方法； 第四章 基本数据管理 （一）课程内容 1 创建新变量 2 变量的重编码 3 变量的重命名 4 缺失值 5数据排序 6 数据集的合并 （二）教学要求 （1）掌握变量的重编码与变量的重命名； （2）掌握数据排序； (三) 重点难点 （1）重点是变量的重编码与变量的重命名； （2）难点是数据集取子集。 第五章 高级数据管理 （一）课程内容 1 数值和字符处理函数 2 数据处理难题的一套解决方案 3 控制流 4 用户自编函数 5 整合与重构 （二）教学要求 1.理解控制流 2 掌握自编函数 (三) 重点难点 （1）重点是控制流； （2）难点是控制流。 第六 章 基本图形 （一）课程内容 1 条形图 2 饼图 3 直方图 4 核密度图 5 箱线图 6 点图 （二）教学要求 1.掌握条形图，直方图，箱线图 2 掌握点图 (三) 重点难点 （1）重点是箱线图； （2）难点是核密度图。 第七章 基本统计分析 （一）课程内容 1 描述性统计分析 2 频数表和列联表 3 相关 4 t 检验 5 组间差异的非参数检验 （二）教学要求 1.掌握相关和t检验 2 理解组间差异的非参数检验 (三) 重点难点 （1）重点是相关和t检验； （2）难点是非参数检验。 第八 章 回归 （一）课程内容 1 回归的多面性； 2 OLS 回归； 3 回归诊断； 4 异常观测值； 5 改进措施； 6 选择“最佳”的回归模型 7 深层次分析 （二）教学要求 （1）掌握R软件中与线性模型有关的函数； （2）掌握回归诊断； （3）掌握模型选择； （4）了解交叉验证。 (三)重点难点 （1）重点是回归诊断； （2）难点是交叉验证。 第九章 方差分析 （一）课程内容 1 单因素方差分析； 2 两因素方差分析。 （二）教学要求 （1）掌握单因素方差分析、两因素方差分析； （2）了解方差齐性检验。 (三)重点难点 （1）重点是单因素方差分析、两因素方差分析； （2）难点是方差分析的原理。 第十章 广义线性模型 （一）课程内容 1 广义线性模型和glm()函数 2 Logistic 回归 3 泊松回归 （二）教学要求 （1）掌握Logistic 回归和泊松回归； （2）理解广义线性模型。 (三)重点难点 （1）重点是Logistic 回归和泊松回归； （2）难点是广义线性模型。 四、学时分配及教学方法 章 教学形式及学时分配 主要教学方法 支撑的课程 目标 课堂教学 实验 上机 课程实践 小计 第一章 R语言介绍 2 2 讲授法 目标1 第二章 创建数据集 2 2 讲授法 目标1 目标2 第三章 图形初阶 2 2 4 讲授法 讨论法 目标