定量方法
MANG6003
Quantitative Methods
学习目标
课程内容：
本课程旨在培养学生的统计推理能力。课程将通过一系列示例和活动，向学生介绍概率建模的概念，以及如何在组织中经常遇到的不确定情况下应用概率建模来辅助决策。成功完成本课程后，学生应该能够收集相关数据并总结不确定情况的主要特征，识别标准问题并使用正确的统计工具进行分析，使用统计计算机软件处理和分析数据，了解涉及不确定因素的决策所涉及的风险，并量化这些风险。学生还应发展解决问题的技能和建模技能，熟悉标准统计计算机软件（SPSS），并能够解释和批判性地评估统计结果。
课程大纲：
1、统计推理、重复实验、随机变量。
2、中心倾向和分布度量。统计矩。
3、对称性和尖锐性，
4、置信界限、标准化数据、极端观测值。
5、连续和离散数据。
6、概率、加法和乘法规则、最大似然法。
7、概率分布、累积概率分布。
8、模拟作为解决统计问题的工具。
9、伪随机数。
10、标准分布：二项分布、泊松分布、正态分布、奇偶分布。
11、质量抽样、抽样方案的特征函数。
12、统计检验、假设检验、列联表分析。
13、随机变量的组合、中心极限定理。
14、关联和相关、关联的度量。
15、线性和非线性。
16、虚假相关。
17、回归、最小二乘法、T检验、序列相关。
学习成果：
• 特定学科知识和研究技能
通过本课程的学习，学生应该能够：
1、了解涉及不确定性决策的风险，并量化这些风险；
2、识别涉及不确定性的标准问题，并使用正确的统计技术进行分析；
3、评估变量之间是否存在关系；
4、从理论和经验分布中计算概率，并利用计算结果对决策问题做出推断。
• 知识与理解：
通过本课程的学习，学生将对以下方面有深入的认识和理解：
1、什么是假设检验，如何在统计建模过程中使用假设检验；
2、什么是概率分布，如何使用概率分布帮助决策；
3、什么是统计推理，如何应用统计推理帮助决策制定；
4、如何使用历史数据来发现模式和趋势，并报告过去的表现。
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