【正文】 236春/秋季碩士貝葉斯統(tǒng)計(jì)Bayesian Analysis236春/秋季碩士統(tǒng)計(jì)計(jì)算Statistical Computation236春/秋季碩士隨機(jī)過程Stochastic Processes236春/秋季碩士時(shí)間序列分析Time Series Analysis236春/秋季碩士抽樣技術(shù)與市場(chǎng)調(diào)查Sampling Technique and Market Survey236春/秋季碩士高級(jí)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)IAdvanced Macroeconomics I354春/秋季碩士高級(jí)微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)IAdvanced Microeconomics I354春/秋季專業(yè)方向課碩士金融時(shí)間序列分析Analysis of Financial Time Series236春/秋季碩士現(xiàn)代回歸分析Modern Regression Analysis236春/秋季碩士線性統(tǒng)計(jì)模型Linear Model236春/秋季碩士屬性數(shù)據(jù)分析Categorical Data Analysis236春/秋季碩士試驗(yàn)設(shè)計(jì)Design of Experiments236春/秋季碩士穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)Robust Statistics236春/秋季碩士教育統(tǒng)計(jì)方法選講Some Methods for Educational Statistics236春/秋季碩士生存分析Survival Analysis236春/秋季碩士統(tǒng)計(jì)案例選講Selected Statistical Case Studies236春/秋季碩士最優(yōu)化理論與算法Optimization Theory and Algorithms236春/秋季碩士臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)Design of Clinical Trial236春/秋季碩士林業(yè)統(tǒng)計(jì)選講The forestry statistical models236春/秋季碩士復(fù)雜數(shù)據(jù)分析Complex Data Analysis236春/秋季碩士空間統(tǒng)計(jì)學(xué)Spatial Statistics236春/秋季碩士機(jī)器學(xué)習(xí)Machine Learning236春/秋季碩士保險(xiǎn)精算Insurance Actuary236春/秋季碩士環(huán)境統(tǒng)計(jì)學(xué)Environmental Statistics236春/秋季碩士風(fēng)險(xiǎn)理論Theory of Risk236春/秋季碩士計(jì)算機(jī)試驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析Design and Analysis of Computer Experiments236春/秋季碩士多重比較Multiple Comparisons236春/秋季碩士風(fēng)險(xiǎn)管理Financial Risk Management236春/秋季碩士宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)分析Macroeconomy Statistic Analysis236春/秋季碩士投入產(chǎn)出分析InputOutput Analysis236春/秋季碩士統(tǒng)計(jì)思想史Statistical History236春/秋季碩士資源與環(huán)境統(tǒng)計(jì)分析Resources and Environment Statistics236春/秋季碩士經(jīng)濟(jì)學(xué)研究方法與論文寫作技巧Economics research and thesis writing skills236春/秋季碩士工業(yè)統(tǒng)計(jì)學(xué)Industrial Statistics236春/秋季碩士數(shù)據(jù)挖掘Data Mining236春/秋季碩士文獻(xiàn)選讀Seminar of Selected Papers236春/秋季碩士數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)軟件Data Analysis and Statistical Software236春/秋季附件1：全部課程教學(xué)大綱附件2：經(jīng)典前沿閱讀書目（含學(xué)術(shù)刊物和網(wǎng)站）110 / 110附件1：課程教學(xué)大綱《高等統(tǒng)計(jì)學(xué)》教學(xué)大綱課程中文名稱：高等統(tǒng)計(jì)學(xué)課程英文名稱：Advanced Statistics總學(xué)時(shí): 54 學(xué)分: 3適用專業(yè)(學(xué)科方向):統(tǒng)計(jì)學(xué)，概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)先修課程(含已具備的學(xué)識(shí)基礎(chǔ)的要求):數(shù)理統(tǒng)計(jì)教學(xué)目標(biāo):強(qiáng)調(diào)統(tǒng)計(jì)學(xué)中的基本概念和基本理論，為學(xué)生將來從事科學(xué)研究和實(shí)際工作打下良好的基礎(chǔ)預(yù)期效果: 掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)中的基本概念和基本理論，掌握重要的估計(jì)方法，如矩估計(jì)，極大似然估計(jì)，Bayes 估計(jì)，NP引理等等。并善于掌握實(shí)際數(shù)據(jù)的分析能力。主要內(nèi)容:介紹統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念，估計(jì)方法（矩估計(jì)，極大似然估計(jì)，EM算法，UMVU估計(jì)，穩(wěn)健估計(jì)，F(xiàn)isher信息量），估計(jì)的大樣本性質(zhì)（相合性，漸近正態(tài)性，效率，有效性），假設(shè)檢驗(yàn)的思想和方法（NP引理，廣義似然比檢驗(yàn)，多重假設(shè)檢驗(yàn)），Bayes統(tǒng)計(jì)學(xué)（統(tǒng)計(jì)決策，Bayes 估計(jì)，經(jīng)驗(yàn)Bayes估計(jì)，可容許性）主要章節(jié)：第一章：統(tǒng)計(jì)的基本概念核心要點(diǎn)：統(tǒng)計(jì)模型，分布族，充分性，完全性，指數(shù)族分布167。1. 統(tǒng)計(jì)模型和分布族167。2. 充分統(tǒng)計(jì)量167。3. 統(tǒng)計(jì)量的完全性167。4. 指數(shù)族分布第二章：估計(jì)核心要點(diǎn)：矩估計(jì)，極大似然估計(jì)，區(qū)間估計(jì)，EM算法，無偏估計(jì)，UMVU估計(jì)，信息不等式，穩(wěn)健估計(jì)，影響函數(shù)，M估計(jì)167。1. 矩估計(jì)，極大似然估計(jì)，EM算法167。2. 無偏估計(jì)167。3. 信息不等式167。4. 同變估計(jì)167。5. 穩(wěn)健估計(jì)第三章：估計(jì)的大樣本性質(zhì)核心要點(diǎn)：相合性，漸近正態(tài)性，漸近有效性，M估計(jì)，樣本中位數(shù)167。1. 相合性167。2. 漸近正態(tài)性167。3. 估計(jì)序列的大樣本比較167。4. M估計(jì)，R估計(jì)167。5. 樣本中位數(shù)第四章：假設(shè)檢驗(yàn)核心要點(diǎn)：NP引理，單調(diào)似然比檢驗(yàn)，UMP檢驗(yàn)，廣義似然比檢驗(yàn)，多重假設(shè)檢驗(yàn)167。1. 基本概念167。2. NP引理167。3. 單調(diào)似然比檢驗(yàn)167。4. 最不利分布167。5. 廣義似然比檢驗(yàn)167。6. 不變檢驗(yàn)167。7. 卡方檢驗(yàn)167。8. 基于計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)167。9. U統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)167。10. 秩檢驗(yàn)167。11. 非參數(shù)檢驗(yàn)的功效167。12. 多重假設(shè)檢驗(yàn)第五章：Bayes統(tǒng)計(jì)核心要點(diǎn)：統(tǒng)計(jì)決策，Bayes決策函數(shù)，可容許性，極小極大性，Bayes估計(jì)，先驗(yàn)分布，后驗(yàn)分布167。1. 統(tǒng)計(jì)決策167。2. Bayes決策函數(shù)167。3. 決策函數(shù)的可容許性167。4. 決策函數(shù)的極小極大性167。5. 多參數(shù)的同時(shí)估計(jì)問題，167。6. 貝葉斯估計(jì)167。7. 先驗(yàn)分布的確定教學(xué)方式: 課堂（多媒體教室）考核方式: 考試教材(含經(jīng)典學(xué)術(shù)名著)及參考文獻(xiàn)(含境內(nèi)外學(xué)科主流名刊)：1. 鄭忠國(guó)，童行偉，趙慧，（2012），高等統(tǒng)計(jì)學(xué)，北京大學(xué)出版社。2. 陳希孺，（1999），高等數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)，中國(guó)科技大學(xué)出版社。3. Huber, P. J. (1981). Robust Statistics, New York: Wiley.4. Lehmann, . (1998). Theory of Point Estimation. SpringerVerlag, New York Berlin Heidelberg, 2nd edition.對(duì)任課教師的要求: 獲得統(tǒng)計(jì)學(xué)博士學(xué)位，具有很深的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論大綱撰寫人: 童行偉《多元統(tǒng)計(jì)分析》教學(xué)大綱課程中文名稱：多元統(tǒng)計(jì)分析課程英文名稱：Multivariate Statistical Analysis總學(xué)時(shí): 54 學(xué)分: 3適用專業(yè)(學(xué)科方向): 所有統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)先修課程(含已具備的學(xué)識(shí)基礎(chǔ)的要求):統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，概率論。教學(xué)目標(biāo):通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握多元正態(tài)分布的基本理論，掌握常用多元分析方法的原理及實(shí)施方法。預(yù)期效果: 學(xué)生們能夠靈活使用多元分析技巧解決實(shí)際問題。主要內(nèi)容: 多元統(tǒng)計(jì)分析是經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)重要分支，主要側(cè)重研究多個(gè)變量相互之間的關(guān)聯(lián)性。該課程的主要內(nèi)容包括：多元正態(tài)分布的基本理論，總體均值向量和協(xié)方差陣的最大似然估計(jì)及均值向量的改進(jìn)的估計(jì)(JamesStein估計(jì))，樣本相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的分布理論，多元正態(tài)總體均值向量和協(xié)方差陣的假設(shè)檢驗(yàn)，主成分分析，因子分析，判別分析與聚類分析等。主要章節(jié)：第一章：概述核心要點(diǎn)167。1. 多元數(shù)據(jù)實(shí)例167。2. 多元統(tǒng)計(jì)與一元統(tǒng)計(jì)的區(qū)別和聯(lián)系167。3. 若干預(yù)備知識(shí)第二章：多元正態(tài)分布核心要點(diǎn)167。167。2. 邊際分布，條件分布，獨(dú)立性167。3. 相關(guān)系數(shù)，偏相關(guān)系數(shù)，多重相關(guān)系數(shù)第三章：均值和協(xié)方差陣的估計(jì)核心要點(diǎn)167。1. 均值和協(xié)方差陣的最大似然估計(jì)167。2. 最大似然估計(jì)的基本性質(zhì)167。3. 決策論基本概念167。4. 正態(tài)總體均值的改進(jìn)估計(jì)第四章總體均值向量和協(xié)方差矩陣的假設(shè)檢驗(yàn)核心要點(diǎn)167。1. 一元正態(tài)總體的相關(guān)檢驗(yàn)回顧167。2. Hotelling T 檢驗(yàn)167。3. 多元正態(tài)總體協(xié)方差矩陣的檢驗(yàn)問題第五章：主成分分析核心要點(diǎn)167。1. 主成分分析的基本思想167。2. 總體主成分的推導(dǎo)及基本性質(zhì)167。3. 樣本主成分的求解步驟167。4. 主成分分析的應(yīng)用第六章：典型相關(guān)分析核心要點(diǎn)167。1. 典型相關(guān)分析的基本思想167。2. 總體典型相關(guān)變量的推導(dǎo)及基本性質(zhì)167。3. 樣本典型相關(guān)的求解步驟167。4. 典型相關(guān)分析的應(yīng)用第七章：因子分析核心要點(diǎn)167。1. 基本因子分析模型167。2. 因子模型的基本性質(zhì)167。3. 因子分析模型的求解167。4. 因子得分167。5. 方差最大正交旋轉(zhuǎn)167。6. 因子分析模型的應(yīng)用第八章：判別分析核心要點(diǎn)167。1. 判別分析的基本思想及適用范圍167。2. Fisher 判別法167。3. Bayes 判別法167。4. 逐步判別法167。5. 判別分析模型的應(yīng)用第九章：聚類分析核心要點(diǎn)167。1. 聚類分析的基本思想167。2. 系統(tǒng)聚類法167。3. 動(dòng)態(tài)聚類法167。4. 聚類分析的應(yīng)用第十章：圖模型核心要點(diǎn)167。1. 無向圖167。2. 有向圖167。3. 鏈圖167。4. 圖模型的統(tǒng)計(jì)推斷教學(xué)方式: PPT與板書相結(jié)合，講授與討論向結(jié)合。考核方式: 閉卷考試。教材(含經(jīng)典學(xué)術(shù)名著)及參考文獻(xiàn)(含境內(nèi)外學(xué)科主流名刊)：1. 多元統(tǒng)計(jì)分析引論．張堯庭，方開泰著．科學(xué)出版社．1999．2. An Introduction to Multivariate Statistical Analysis. Anderson,., 2003, Weiley.3. Journal of the Royal Statistical Society, Series B.4. Annals of Statistics5. Journal of the American Statistical Association6. Statistical Science7. Biometrika8. Statistica Sinica9. Journal of Multivariate Analysis對(duì)任課教師的要求:大綱撰寫人: 段小剛趙楠《國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算》教學(xué)大綱課程中文名稱：國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算課程英文名稱：National Accounts總學(xué)時(shí): 54 學(xué)分: 3適用專業(yè)(學(xué)科方向): 經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)先修課程(含已具備的學(xué)識(shí)基礎(chǔ)的要求):微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)目標(biāo):掌握國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算的基本理論與方法和主要宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)預(yù)期效果: 理解國(guó)民核算方法論的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義，正確使用與分析主要宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，能夠進(jìn)行國(guó)際比較研究主要內(nèi)容: 國(guó)民核算的概念、定義、分類、核算規(guī)則、表現(xiàn)形式（賬戶序列與矩陣表示）；價(jià)格與物量核算；SNA衛(wèi)星賬戶；國(guó)民核算體系的發(fā)展；中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算體系改革的主要問題。主要章節(jié)：第一章：GDP核算核心要點(diǎn)167。1. 主要宏觀經(jīng)濟(jì)總量167。2. 生產(chǎn)邊界167。3. GDP的最終需求第二章：基本賬戶核心要點(diǎn)167。1. 住戶賬戶167。2. 企業(yè)賬戶167。3. 金融賬戶與資產(chǎn)負(fù)債表167。4. 政府賬戶第三章：投入產(chǎn)出核算核心要點(diǎn)167。1. 供給表與使用表167。2. 對(duì)稱型投入產(chǎn)出表167。3. 綜合經(jīng)濟(jì)賬戶第四章：價(jià)格與物量核算核心要點(diǎn)167。1. 基本指數(shù)理論167。2. 國(guó)民核算中的物量測(cè)度167。3. 價(jià)格和物量的國(guó)際比較第五章：SNA衛(wèi)星賬戶核心要點(diǎn)167。1. 福利測(cè)度167。2. 人力資本測(cè)度167。3. 環(huán)境核算第六章：國(guó)民經(jīng)濟(jì)賬戶的編制與修訂