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《高等统计学》教学大纲

作者:发布者:付菲发布时间:2022-09-06浏览次数:153

一、教学目的

针对修过《统计学原理》等基础统计学课程的统计学专业研究生的知识背景和能力特点,《高等统计学》课程力图阐述统计方法的产生根源、发展过程和理论基础,使学生了解到诸多统计方法的来龙去脉。本课程将全面深入地讲授现代统计学的基本理论和分析方法,夯实学生应用统计方法的理论基础,提升他们构建统计模型解决实际问题的能力。通过本课程的教学,力求使学生掌握数理统计学中最基本的概念和知识,能够对重要的统计结论给予解释和说明;了解现代统计学的进展,掌握高等统计建模方法并应用于实际问题。

 

二、课程内容简介

本课程主要讲授高等统计学的思想、概念和方法,尽量简化公式推导和理论证明。通过典型例子的讲授,对统计方法和模型进行解释,突出现代统计方法在实践中的应用。

本课程的主要内容分为两个模块。模块一是基础理论,包括导论、统计模型与常用分布族、统计抽样理论、参数估计与非参数估计、假设检验。模块二是高等统计模型方法应用专题,包括统计模型构建专题、统计调查专题、数据科学与统计学习专题、文献导读专题等。

 

三、教学章节

第一章导论

第一节  统计学的研究对象与学科分支

第二节  经济学与现代统计学

第三节  统计分析在经济学的应用

第二章统计模型与常用分布族

第一节  统计学的基本概念

第二节  统计模型

第三节  常用分布族

第三章统计抽样理论

第一节随机样本与统计量

第二节放回抽样与不放回抽样

第三节样本均值的抽样分布

第四节样本比例的抽样分布

第五节样本方差的抽样分布

第四章参数估计

第一节基本概念

第二节极大似然估计

第三节矩估计与广义矩估计

第四节均方误准则

第五节最优无偏估计量

第六节 Cramer-Rao下界

第五章假设检验

第一节假设检验的基本原理

第二节 Neyman-Pearson 引理

第三节 Wald检验

第四节拉格朗日乘子检验

第五节似然比检验

第六章非参数估计

第一节  引言

第二节  核密度估计

第三节  k-NN估计

第四节非参数方法与机器学习

第七章基本统计建模:回归分析

第一节经典线性回归模型

第二节线性回归模型的估计

第三节线性回归模型的检验

第四节模型基本假定检验及处理

第八章混合截面数据和面板数据模型

第一节Overview

第二节Policy analysis with pooled cross sections

第三节Eliminating bias using two period panel data

第四节Fixed Effects Model

第五节案例分析

第九章虚拟变量回归

第一节  虚拟变量

第二节  虚拟解释变量的回归

第三节  Logistic回归(虚拟被解释变量)

第四节  广义线性模型(Probit回归、Poisson回归、负二项回归)

第十章  结构方程模型

第一节引例

第二节基本概念

第三节适用场合

第四节模型建模及分析步骤

第五节模型优缺点

第六节案例

第十一章专题学习

第一节统计调查专题

第二节统计建模专题

第三节数据科学与统计学习专题

第四节文献导读专题

 

四、教材和教学参考资源

(一)教材

1.主讲教材

[1] 洪永淼.概率论与统计学,中国统计出版社,2017

2.其他教材

[2] 白仲林.面板数据的计量经济分析,南开大学出版社,2008

[3] 吴明隆.结构方程模型——AMOS的操作与应用,重庆大学出版社,2018.

(二)阅读资料  

[1] Salsburg David. 女士品茶—21世纪统计学怎样变革了科学

[2] Robert D. Gibbons,Donald Hedeker,and Stephen DuToit1. Advances in Analysis of Longitudinal Data.Annu. Rev. Clin. Psychol. 2010. 6:79–107.

[3] Mick Cunningham (2007). Influences of Women’s Employment on the Gendered Division of Household Labor Over the Life CourseEvidence From a 31-Year Panel Study

[4] Vo et al(2017). Customer Satisfaction and Corporate Investment Policies

[5] Cacioppo & Hughes (2006). Loneliness as a Specific Risk Factor for Depressive Symptoms: Cross-Sectional and Longitudinal Analyses

(三)学习网站

中国经济学教育科研网http://www.cenet.org.cn

中华人民共和国统计局http://www.stats.gov.cn/

中国统计网http://www.itongji.cn/cms/article/index

中国统计学会http://www.nssc.stats.gov.cn/