【正文】 主流名刊)：1. Geof H. Givens等著，王兆軍等譯. 計(jì)算統(tǒng)計(jì). 北京：人民郵電出版社, 2009.2. Sheldon ，王兆軍等譯. 統(tǒng)計(jì)模擬. 北京：人民郵電出版社，2007.3. Geof H. Givens等著. Computational Statistics. Wiley, 2014.4. Annals of Statistics5. Journal of the Royal Statistical Society6. Journal of the American Statistical Association7. Biometrika8. Computational Statistics and Data Analysis9. Journal of Computational and Graphical Statistics10. Communications in Statistics—Simulation and Computation11. The Statistician對(duì)任課教師的要求:大綱撰寫人: 張淑梅《隨機(jī)過(guò)程》教學(xué)大綱課程中文名稱：隨機(jī)過(guò)程課程英文名稱：Stochastic Processes總學(xué)時(shí): 36 學(xué)分: 2適用專業(yè)(學(xué)科方向): 統(tǒng)計(jì)學(xué)、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)先修課程(含已具備的學(xué)識(shí)基礎(chǔ)的要求): 概率論教學(xué)目標(biāo):通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握經(jīng)典隨機(jī)過(guò)程模型的理論和方法，能應(yīng)用相關(guān)隨機(jī)模型進(jìn)行實(shí)際數(shù)據(jù)的建模，模擬，擬合和推斷等。預(yù)期效果: 掌握經(jīng)典隨機(jī)過(guò)程模型的理論和方法及其模擬、推斷。主要內(nèi)容: 泊松過(guò)程和一般點(diǎn)過(guò)程，離散時(shí)間參數(shù)馬氏鏈，更新過(guò)程，連續(xù)時(shí)間參數(shù)馬氏鏈和一般馬氏過(guò)程，馬爾科夫更新過(guò)程，布朗運(yùn)動(dòng)與其它擴(kuò)散過(guò)程。根據(jù)學(xué)生的基礎(chǔ)可適當(dāng)增減學(xué)習(xí)內(nèi)容。主要章節(jié)：第一章 介紹 Kolmogrov 相容性原理 隨機(jī)過(guò)程可分、可測(cè)性 停時(shí)，Laplace變換第二章 泊松過(guò)程 泊松過(guò)程的性質(zhì) 非時(shí)齊泊松過(guò)程 復(fù)合泊松過(guò)程 有限點(diǎn)過(guò)程和一般標(biāo)值點(diǎn)過(guò)程似然 雙隨機(jī)點(diǎn)過(guò)程 點(diǎn)過(guò)程模擬算法第三章 更新過(guò)程 更新報(bào)酬過(guò)程 再生過(guò)程第四章 離散時(shí)間參數(shù)馬氏鏈 Kolmogorov 方程 狀態(tài)分類 遍歷和周期馬氏鏈 生滅過(guò)程 分支過(guò)程第五章 連續(xù)時(shí)間參數(shù)馬氏鏈 Kolmogorov 方程 常返性與遍歷性 吸收馬氏鏈 階段型分布 均勻化 可逆連續(xù)時(shí)間參數(shù)馬氏鏈，連續(xù)時(shí)間參數(shù)馬氏鏈的條件模擬 一般馬氏過(guò)程第六章 馬爾科夫更新過(guò)程和半再生過(guò)程介紹 馬爾科夫更新方程 半馬氏過(guò)程及相關(guān)報(bào)酬過(guò)程 半再生過(guò)程第七章 布朗運(yùn)動(dòng)與其它擴(kuò)散過(guò)程 布朗運(yùn)動(dòng) Ito公式與隨機(jī)微分方程 多維Ito公式教學(xué)方式: 課堂講授、分組討論考核方式: 開(kāi)卷考試，實(shí)際數(shù)據(jù)分析或者完成部分書后習(xí)題。平時(shí)成績(jī)包括習(xí)題討論，內(nèi)容演講，編寫程序等方面的考核，平時(shí)成績(jī)占60%。教材及參考文獻(xiàn)：1． Ross，S. M. (2007) 應(yīng)用隨機(jī)過(guò)程. 英文版第九版，人民郵電出版社.2． 錢敏平，龔光魯 (1997) 隨機(jī)過(guò)程論. 北京大學(xué)出版社.3． Cox, D. R. and Isham, D. R. (1980) Point Process. Chapman and Hall. 《時(shí)間序列分析》教學(xué)大綱課程中文名稱：時(shí)間序列分析課程英文名稱：Time Series Analysis總學(xué)時(shí): 36 學(xué)分: 2適用專業(yè)(學(xué)科方向): 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):概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì),隨機(jī)過(guò)程教學(xué)目標(biāo):掌握時(shí)間序列的基本定理,常用的時(shí)序模型(包括:線形和非線性模型),并會(huì)使用一門統(tǒng)計(jì)軟件分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)預(yù)期效果:學(xué)生較熟練使用時(shí)序的相關(guān)理論和模型,對(duì)實(shí)際時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模分析主要內(nèi)容: 從兩個(gè)研究角度入手:,譜域內(nèi)容主要有第七,八章.主要章節(jié)：第一章：引言核心要點(diǎn)引入時(shí)間序列的概念,常見(jiàn)分類已經(jīng)應(yīng)用背景167。1. 應(yīng)用背景167。2. 應(yīng)用分類第二章：時(shí)間序列的時(shí)域描述方法核心要點(diǎn)時(shí)間序列定義,平穩(wěn)時(shí)間序列,有限參數(shù)模型167。1. 時(shí)間序列實(shí)例167。2. 趨勢(shì)項(xiàng)和季節(jié)項(xiàng)的估計(jì)和分離167。3. 時(shí)間序列與隨機(jī)過(guò)程167。4. 平穩(wěn)時(shí)間序列167。5. 線性差分方程第三章：有限參數(shù)模型核心要點(diǎn) ARMA模型,ARIMA模型,乘積模型,常見(jiàn)的非線性模型167。1. 自回歸模型167。2. 滑動(dòng)平均模型167。3. 自回歸滑動(dòng)平均混合模型167。4. 趨勢(shì)與求和模型167。5. 周期與乘積模型167。6. 回歸與自回歸混合模型167。7 常見(jiàn)幾種非線性時(shí)間序列模型第四章：時(shí)間序列的時(shí)域統(tǒng)計(jì)分析核心要點(diǎn)平穩(wěn)序列的樣本均值,樣本自協(xié)方差函數(shù),樣本自相關(guān)函數(shù),樣本偏相關(guān)函數(shù)參數(shù)的矩估計(jì),極大似然估計(jì)等167。1. 平穩(wěn)序列均值估計(jì)167。2. 自協(xié)方差,自相關(guān)和偏相關(guān)函數(shù)的估計(jì)167。3. 自回歸模型擬合167。167。5. 自回歸滑動(dòng)平均模型擬合167。6. 求和模型與季節(jié)模型的處理方法167。7. 廣義ARMA模型167。8. 回歸與自回歸混合模型的處理方法167。9. 其它時(shí)序模型的統(tǒng)計(jì)方法第五章：時(shí)間序列的預(yù)報(bào)核心要點(diǎn)最小方差預(yù)報(bào),平穩(wěn)線性預(yù)報(bào)167。1. 最小方差估計(jì)與線性最小方差估計(jì)167。2. 平穩(wěn)序列的預(yù)報(bào)167。3. ARMA模型及其它模型中序列的預(yù)報(bào)方法167。4. 新息預(yù)報(bào)第六章：具有異方差特征的時(shí)間序列處理方法核心要點(diǎn) BoxCox變換,ARCH模型,GARCH模型167。1. 異方差的概念167。2. 異方差的檢驗(yàn)167。3. 幾種處理時(shí)序中異方差的方法第七章：時(shí)間序列的頻域描述方法核心要點(diǎn)自協(xié)方差函數(shù)的譜表示167。1. 平穩(wěn)序列自協(xié)方差函數(shù)的譜表示167。2. 平穩(wěn)時(shí)間序列的譜表示第八章：時(shí)間序列的頻域統(tǒng)計(jì)分析核心要點(diǎn)周期圖，F(xiàn)ourier變換167。1. 離散Fourier變換167。167。3. 隱含周期項(xiàng)的檢測(cè)方法167。4. 自回歸譜估計(jì)、滑動(dòng)平均譜估計(jì)和極大似然譜估計(jì)第八章：多元時(shí)間序列核心要點(diǎn) VAR模型167。1. 多元平穩(wěn)時(shí)間序列167。2. 均值與自協(xié)方差函數(shù)的估計(jì)167。3. VAR模型的統(tǒng)計(jì)方法167。4. 多元平穩(wěn)序列的譜分析教學(xué)方式: 在講授理論時(shí)，輔助一統(tǒng)計(jì)軟件。以老師講授為主，學(xué)生討論為輔?？己朔绞? 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. 《時(shí)間序列分析》，安鴻志編著，華東師范大學(xué)出版社。2. 《時(shí)間序列的理論與方法》，J. Brockwell ，田錚譯，Springer出版社對(duì)任課教師的要求: 博士，學(xué)過(guò)時(shí)間序列分析等相應(yīng)的課程。大綱撰寫人: 李慧孫永強(qiáng)《抽樣技術(shù)與市場(chǎng)調(diào)查》教學(xué)大綱課程中文名稱：《抽樣技術(shù)與市場(chǎng)調(diào)查》課程英文名稱：Sampling Technique and Market Survey總學(xué)時(shí): 36 學(xué)分: 2適用專業(yè)(學(xué)科方向): 統(tǒng)計(jì)學(xué)及相關(guān)專業(yè)先修課程(含已具備的學(xué)識(shí)基礎(chǔ)的要求):高等代數(shù)、微積分、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)目標(biāo):通過(guò)理論學(xué)習(xí)和實(shí)踐訓(xùn)練，使學(xué)生具備組織、設(shè)計(jì)一項(xiàng)抽樣調(diào)查的能力，同時(shí)具備撰寫一份完整的調(diào)查報(bào)告的能力。預(yù)期效果:通過(guò)理論學(xué)習(xí)和實(shí)踐鍛煉，實(shí)現(xiàn)教學(xué)目標(biāo)。主要內(nèi)容: 主要章節(jié)：第一講緒論一、抽樣調(diào)查的定義二、抽樣調(diào)查的發(fā)展史三、抽樣調(diào)查的應(yīng)用及其實(shí)施程序簡(jiǎn)介四、幾組基本概念概率抽樣與非概率抽樣抽樣誤差與非抽樣誤差均方誤差、方差、偏倚（Bias）誤差限與置信度精度與費(fèi)用其它基本概念第二章簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣一、簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣的定義與抽樣方法簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣的定義簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣的方法二、各種估計(jì)量及其性質(zhì)不放回簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣的總體均值與總體總量的簡(jiǎn)單估計(jì)（1）總體均值的簡(jiǎn)單估計(jì)量（2）總體總量的簡(jiǎn)單估計(jì)量（3）總體均值與總體總量的簡(jiǎn)單估計(jì)量的性質(zhì)總體比例（成數(shù)）的簡(jiǎn)單估計(jì)（1）成數(shù)P（2）成數(shù)P的簡(jiǎn)單估計(jì)量（3）P的簡(jiǎn)單估計(jì)量的性質(zhì)（4）P的置信區(qū)間三、樣本量的確定影響樣本量確定的主要因素估計(jì)總體均值時(shí)樣本量的確定方法估計(jì)總體比例時(shí)樣本量的確定方法確定樣本量時(shí)總體參數(shù)的預(yù)先估計(jì)方法四、設(shè)計(jì)效應(yīng)deff 的定義deff 的作用第三章分層隨機(jī)抽樣一、定義及相應(yīng)標(biāo)記分層抽樣分層隨機(jī)抽樣相應(yīng)標(biāo)記二、分層抽樣的簡(jiǎn)單估計(jì)量及其性質(zhì)總體總量和總體均值的簡(jiǎn)單估計(jì)量總體比例的簡(jiǎn)單估計(jì)量三、各層樣本量的分配分層的幾種方法按比例分配最優(yōu)分配（optimum allocation）Neyman分配某些層需要進(jìn)行大于100%抽樣的修正四、總樣本量的確定分層隨機(jī)抽樣n的決定因素調(diào)查目標(biāo)為總體均值時(shí)樣本量的確定調(diào)查目標(biāo)為Y 時(shí)樣本量的確定調(diào)查目標(biāo)為總體比例P時(shí)，n的確定給定費(fèi)用CT時(shí)樣本量的確定五、分層時(shí)的若干問(wèn)題分層界限的確定層數(shù)的確定分層隨機(jī)抽樣的效果分析事后分層（poststratification）子總體的估計(jì)定額抽樣（quota sampling）第四講比估計(jì)、回歸估計(jì)與二重抽樣一、問(wèn)題引出二、比估計(jì)相關(guān)定義比估計(jì)量的性質(zhì)比估計(jì)與簡(jiǎn)單估計(jì)的比較三、回歸估計(jì)定義 β為常數(shù)時(shí)，回歸估計(jì)量的性質(zhì)β為樣本回歸系數(shù)n大時(shí)，回歸估計(jì)（β＝b）、比估計(jì)及簡(jiǎn)單估計(jì)的方差比較四、分層比估計(jì)與分層回歸估計(jì)分別比估計(jì)與分別回歸估計(jì)聯(lián)合比估計(jì)與聯(lián)合回歸估計(jì)分別與聯(lián)合的比較五、二重抽樣引入引入原因二重抽樣（double sampling)定義與兩階段抽樣的比較作用二重抽樣估計(jì)量求均值與方差的一般公式六、為分層的二重抽樣二重分層抽樣選樣方法二重分層抽樣估計(jì)量及其性質(zhì)七、為比估計(jì)與回歸估計(jì)的二重抽樣抽樣步驟方法二重抽樣的比估計(jì)量及其性質(zhì)二重抽樣的回歸估計(jì)量及其性質(zhì)八、二重抽樣中樣本量的最優(yōu)分配問(wèn)題的引出二重分層抽樣中樣本量的最優(yōu)分配二重比估計(jì)與回歸估計(jì)時(shí)樣本量的最優(yōu)分配第五講不等概抽樣一、概述現(xiàn)實(shí)中的問(wèn)題不等概抽樣的定義不等概抽樣的種類不等概抽樣的評(píng)價(jià)不等概抽樣的應(yīng)用二、放回不等概抽樣（PPS抽樣）多項(xiàng)抽樣與PPS抽樣多項(xiàng)抽樣的方法估計(jì)量及其性質(zhì)三、不放回不等概抽樣（πPS抽樣）包含概率與πPS抽樣HorvitzThompson估計(jì)量及其性質(zhì)n不同情況下的嚴(yán)格πPS抽樣四、案例分析第六講整群抽樣一、概述基本概念整群抽樣實(shí)施中的問(wèn)題整群抽樣特點(diǎn)二、群大小相等時(shí)的估計(jì)符號(hào)說(shuō)明估計(jì)量及其性質(zhì)群內(nèi)相關(guān)系數(shù)及其性質(zhì)設(shè)計(jì)效應(yīng)分析三、整群時(shí)總體比例的估計(jì)引入群大小相等時(shí)P的估計(jì)群大小不等時(shí)P的估計(jì)四、群大小不等時(shí)的估計(jì)群大小不等時(shí)的處理方法相關(guān)標(biāo)記的說(shuō)明簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣——簡(jiǎn)單估計(jì)等概抽樣——加權(quán)估計(jì)簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣——比估計(jì)與群規(guī)模成比例的不等概抽樣第七講二階及多階抽樣一、概述二階抽樣多階抽樣的實(shí)施多階段抽樣的特點(diǎn)二階抽樣的推斷原理二、初級(jí)單元大小相等的二階抽樣假設(shè)及標(biāo)記說(shuō)明估計(jì)量及其性質(zhì)總體比例的估計(jì)量及其性質(zhì)三、初級(jí)單元大小不等的二階抽樣問(wèn)題的引入相關(guān)標(biāo)記說(shuō)明估計(jì)量及其性質(zhì)四、二階段抽樣樣本量的確定確定次級(jí)單元樣本量mn的兩種常用方法最優(yōu)樣本量m與n的確定關(guān)于deff的討論五、三階及多階段抽樣相關(guān)符號(hào)說(shuō)明各級(jí)單元大小相等時(shí)的多階段抽樣各級(jí)單元大小不相等時(shí)的多階段抽樣第八講系統(tǒng)抽樣一、概述定義系統(tǒng)抽樣的一般方法系統(tǒng)、整群和分層的關(guān)系優(yōu)劣評(píng)價(jià)二、等概率系統(tǒng)抽樣符號(hào)標(biāo)記說(shuō)明（以直線等距為例）估計(jì)量及其性質(zhì)估計(jì)量方差的不同表示三、不同特征總體的系統(tǒng)抽樣隨機(jī)排列總體線性趨勢(shì)總體周期性波動(dòng)總體四、系統(tǒng)抽樣的方差估計(jì)等概系統(tǒng)抽樣的方差估計(jì)不等概系統(tǒng)抽樣的方差估計(jì)第九講復(fù)雜樣本的方差估計(jì)一、概述復(fù)雜樣本復(fù)雜抽樣調(diào)查復(fù)雜樣本方差估計(jì)的影響因素復(fù)雜樣本方差估計(jì)方法二、隨機(jī)組方法概述隨機(jī)組獨(dú)立情形隨機(jī)組非獨(dú)立情形三、平衡半樣本方法概述半樣本估計(jì)量及其性質(zhì)平衡半樣本估計(jì)及其性質(zhì)部分平衡半樣本平衡半樣本方法的應(yīng)用（1）用于多階段抽樣（2）用于非線性估計(jì)四、刀切法概述有限總體的刀切法估計(jì)自助法方差估計(jì)五、泰勒級(jí)數(shù)法概述方差估計(jì)第十講調(diào)查中的非抽樣誤差一、概述非抽樣誤差(nonsampling error)特點(diǎn)產(chǎn)生過(guò)程主要來(lái)源二、抽樣框誤差概述抽樣框誤差的類型抽樣框誤差影響（以丟失目標(biāo)總體單元為例）不完善抽樣框的使用對(duì)抽樣框誤差的基本認(rèn)識(shí)三、無(wú)回答誤差概述無(wú)回答誤差產(chǎn)