【正文】 ers of Applied Statistics236春/秋季博士統(tǒng)計理論發(fā)展前沿專題Academic Frontiers of Statistical Theory236春/秋季（高級研討課）博士統(tǒng)計學(xué)高級研討課（金融統(tǒng)計部分）Senior Seminar in Financial Statistics236春/秋季博士統(tǒng)計學(xué)高級研討課（宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計部分）Senior Seminar in Macroeconomics Statistics236春/秋季博士統(tǒng)計學(xué)高級研討課（應(yīng)用統(tǒng)計部分）Senior Seminar in Applied Statistics236春/秋季博士統(tǒng)計學(xué)高級研討課（統(tǒng)計理論發(fā)展部分）Senior Seminar in Statistical Theory236春/秋季學(xué)位專業(yè)課碩士非參數(shù)統(tǒng)計Nonparametric Statistics236春/秋季碩士貝葉斯統(tǒng)計Bayesian Analysis236春/秋季碩士統(tǒng)計計算Statistical Computation236春/秋季碩士隨機過程Stochastic Processes236春/秋季碩士時間序列分析Time Series Analysis236春/秋季碩士抽樣技術(shù)與市場調(diào)查Sampling Technique and Market Survey236春/秋季碩士高級宏觀經(jīng)濟學(xué)IAdvanced Macroeconomics I354春/秋季碩士高級微觀經(jīng)濟學(xué)IAdvanced Microeconomics I354春/秋季專業(yè)方向課碩士金融時間序列分析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/秋季碩士試驗設(shè)計Design of Experiments236春/秋季碩士穩(wěn)健統(tǒng)計Robust Statistics236春/秋季碩士教育統(tǒng)計方法選講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/秋季碩士臨床試驗設(shè)計Design of Clinical Trial236春/秋季碩士林業(yè)統(tǒng)計選講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)計學(xué)Spatial Statistics236春/秋季碩士機器學(xué)習(xí)Machine Learning236春/秋季碩士保險精算Insurance Actuary236春/秋季碩士環(huán)境統(tǒng)計學(xué)Environmental Statistics236春/秋季碩士風(fēng)險理論Theory of Risk236春/秋季碩士計算機試驗設(shè)計與分析Design and Analysis of Computer Experiments236春/秋季碩士多重比較Multiple Comparisons236春/秋季碩士風(fēng)險管理Financial Risk Management236春/秋季碩士宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計分析Macroeconomy Statistic Analysis236春/秋季碩士投入產(chǎn)出分析InputOutput Analysis236春/秋季碩士統(tǒng)計思想史Statistical History236春/秋季碩士資源與環(huán)境統(tǒng)計分析Resources and Environment Statistics236春/秋季碩士經(jīng)濟學(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)計學(xué)Industrial Statistics236春/秋季碩士數(shù)據(jù)挖掘Data Mining236春/秋季碩士文獻選讀Seminar of Selected Papers236春/秋季碩士數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計軟件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）94 / 94附件1：課程教學(xué)大綱《高等統(tǒng)計學(xué)》教學(xué)大綱課程中文名稱：高等統(tǒng)計學(xué)課程英文名稱：Advanced Statistics總學(xué)時: 54 學(xué)分: 3適用專業(yè)(學(xué)科方向):統(tǒng)計學(xué)，概率論與數(shù)理統(tǒng)計學(xué)先修課程(含已具備的學(xué)識基礎(chǔ)的要求):數(shù)理統(tǒng)計教學(xué)目標:強調(diào)統(tǒng)計學(xué)中的基本概念和基本理論，為學(xué)生將來從事科學(xué)研究和實際工作打下良好的基礎(chǔ)預(yù)期效果: 掌握統(tǒng)計學(xué)中的基本概念和基本理論，掌握重要的估計方法，如矩估計，極大似然估計，Bayes 估計，NP引理等等。并善于掌握實際數(shù)據(jù)的分析能力。鯊腎鑰詘褳鉀溈懼統(tǒng)庫搖飭緡釷鯉憮。主要內(nèi)容:介紹統(tǒng)計學(xué)的基本概念，估計方法（矩估計，極大似然估計，EM算法，UMVU估計，穩(wěn)健估計，F(xiàn)isher信息量），估計的大樣本性質(zhì)（相合性，漸近正態(tài)性，效率，有效性），假設(shè)檢驗的思想和方法（NP引理，廣義似然比檢驗，多重假設(shè)檢驗），Bayes統(tǒng)計學(xué)（統(tǒng)計決策，Bayes 估計，經(jīng)驗Bayes估計，可容許性）碩癘鄴頏謅攆檸攜驤蘞鷥膠據(jù)實鰹贏。主要章節(jié)：第一章：統(tǒng)計的基本概念核心要點：統(tǒng)計模型，分布族，充分性，完全性，指數(shù)族分布167。1. 統(tǒng)計模型和分布族167。2. 充分統(tǒng)計量167。3. 統(tǒng)計量的完全性167。4. 指數(shù)族分布第二章：估計核心要點：矩估計，極大似然估計，區(qū)間估計，EM算法，無偏估計，UMVU估計，信息不等式，穩(wěn)健估計，影響函數(shù)，M估計閿擻輳嬪諫遷擇楨秘騖輛塤鵜蘞鰱幟。167。1. 矩估計，極大似然估計，EM算法167。2. 無偏估計167。3. 信息不等式167。4. 同變估計167。5. 穩(wěn)健估計第三章：估計的大樣本性質(zhì)核心要點：相合性，漸近正態(tài)性，漸近有效性，M估計，樣本中位數(shù)167。1. 相合性167。2. 漸近正態(tài)性167。3. 估計序列的大樣本比較167。4. M估計，R估計167。5. 樣本中位數(shù)第四章：假設(shè)檢驗核心要點：NP引理，單調(diào)似然比檢驗，UMP檢驗，廣義似然比檢驗，多重假設(shè)檢驗167。1. 基本概念167。2. NP引理167。3. 單調(diào)似然比檢驗167。4. 最不利分布167。5. 廣義似然比檢驗167。6. 不變檢驗167。7. 卡方檢驗167。8. 基于計數(shù)統(tǒng)計量的檢驗167。9. U統(tǒng)計量的檢驗167。10. 秩檢驗167。11. 非參數(shù)檢驗的功效167。12. 多重假設(shè)檢驗第五章：Bayes統(tǒng)計核心要點：統(tǒng)計決策，Bayes決策函數(shù)，可容許性，極小極大性，Bayes估計，先驗分布，后驗分布167。1. 統(tǒng)計決策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)的同時估計問題，167。6. 貝葉斯估計167。7. 先驗分布的確定教學(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(含境內(nèi)外學(xué)科主流名刊)：鄭忠國，童行偉，趙慧，（2012），高等統(tǒng)計學(xué)，北京大學(xué)出版社。陳希孺，（1999），高等數(shù)理統(tǒng)計學(xué)，中國科技大學(xué)出版社。Huber, P. J. (1981). Robust Statistics, New York: 。Lehmann, . (1998). Theory of Point Estimation. SpringerVerlag, New York Berlin Heidelberg, 2nd 。對任課教師的要求: 獲得統(tǒng)計學(xué)博士學(xué)位，具有很深的統(tǒng)計學(xué)理論大綱撰寫人: 童行偉《多元統(tǒng)計分析》教學(xué)大綱課程中文名稱：多元統(tǒng)計分析課程英文名稱：Multivariate Statistical Analysis慫闡譜鯪逕導(dǎo)嘯畫長涼馴鴇撟鉍鲞謠?？倢W(xué)時: 54 學(xué)分: 3適用專業(yè)(學(xué)科方向): 所有統(tǒng)計學(xué)專業(yè)先修課程(含已具備的學(xué)識基礎(chǔ)的要求):統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)，概率論。教學(xué)目標: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際問題。主要內(nèi)容: 多元統(tǒng)計分析是經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)的一個重要分支，主要側(cè)重研究多個變量相互之間的關(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及均值向量的改進的估計(JamesStein估計)，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，主成分分析，因子分析，判別分析與聚類分析等。諺辭調(diào)擔(dān)鈧諂動禪瀉類謹覡鸞幀鮮奧。主要章節(jié)：第一章：概述核心要點167。1. 多元數(shù)據(jù)實例167。2. 多元統(tǒng)計與一元統(tǒng)計的區(qū)別和聯(lián)系167。3. 若干預(yù)備知識第二章：多元正態(tài)分布核心要點167。167。2. 邊際分布，條件分布，獨立性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)方差陣的估計核心要點167。1. 均值和協(xié)方差陣的最大似然估計167。2. 最大似然估計的基本性質(zhì)167。3. 決策論基本概念167。4. 正態(tài)總體均值的改進估計第四章總體均值向量和協(xié)方差矩陣的假設(shè)檢驗核心要點167。1. 一元正態(tài)總體的相關(guān)檢驗回顧167。2. Hotelling T 檢驗167。3. 多元正態(tài)總體協(xié)方差矩陣的檢驗問題第五章：主成分分析核心要點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167。1. 聚類分析的基本思想167。2. 系統(tǒng)聚類法167。3. 動態(tài)聚類法167。4. 聚類分析的應(yīng)用第十章：圖模型核心要點167。1. 無向圖167。2. 有向圖167。3. 鏈圖167。4. 圖模型的統(tǒng)計推斷教學(xué)方式: PPT與板書相結(jié)合，講授與討論向結(jié)合?？己朔绞? 閉卷考試。教材(含經(jīng)典學(xué)術(shù)名著)及參考文獻(含境內(nèi)外學(xué)科主流名刊)：多元統(tǒng)計分析引論．張堯庭，方開泰著．科學(xué)出版社．1999．An Introduction to Multivariate Statistical Analysis. Anderson,., 2003, 。Journal of the Royal Statistical Society, Series 。Annals of StatisticsJournal of the American Statistical AssociationStatistical ScienceBiometrikaStatistica SinicaJournal of Multivariate Analysis對任課教師的要求:大綱撰寫人: 段小剛趙楠《國民經(jīng)濟核算》教學(xué)大綱課程中文名稱：國民經(jīng)濟核算課程英文名稱：National Accounts總學(xué)時: 54 學(xué)分: 3適用專業(yè)(學(xué)科方向): 經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)先修課程(含已具備的學(xué)識基礎(chǔ)的要求):微觀經(jīng)濟學(xué)、宏觀經(jīng)濟學(xué)教學(xué)目標:掌握國民經(jīng)濟核算的基本理論與方法和主要宏觀經(jīng)