地理基础统计

  • 发布于 2015-11-07
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课程编号:811014Y    课  时:40     学  分:2     课程属性:学科基础课     主讲教师:牛海山
英文名称:Introductory Statistics in Geography

教学目的、要求
本课程为地理学研究生的学科基础课,也可以作为生态学等专业研究生的选修课。主要面向大学期间没有学习过统计学的研究生。课程是从地理学研究者的角度出发,介绍地理学研究中常用的基础统计方法,以及取样设计、试验设计所需的基础知识。主要内容:(1)作为统计基础的概率论内容;(2)对于取样设计具有重要意义的基本概念、基本定律;(3)几种基础统计分析的方法。授课中不进行很多的数学推导,尽可能采用几何图示的方法使学生易于领会统计方法的逻辑基础,并通过大量练习去强化对每一种统计方法的理解。希望通过本课程的学习,学生能够掌握地理学研究中所需要的基本统计知识以及数据处理方法。
预修课程
微积分,线性代数基础
教  材

教材及教学参考书

1. Rogerson, Peter A. 2001. Statistical methods for geography. London: Sage Publications.(图家图书馆有).
2. Rice, John A. 1995. Mathematical Statistics and Data Analysis. Duxbury Press.(机械工业出版社有影印版)
3. 上海市教育委员会 组编.2000.概率论与数理统计.北京:科学出版社.
4. 方积乾 主编.2001.医学统计学与电脑实验.上海:上海科学技术出版社.
5. Weiss, Neil A.2004. Introductory Statistics(统计学导论).高等教育出版社(英文影印版). 68.0元带CD

主要内容
第一章 绪论
地理基本统计的内容与安排,所需知识介绍
第二章 随机变量和概率分布
1、 随机事件及其概率
2、 离散型随机变量的分布
3、 连续型随机变量的分布
4、 多维随机变量及联合分布
5、 描述性统计对概率分布估计
第三章 期望和方差
1、 概念与性质
2、 几种重要随机变量的期望和方差
第四章 大数定律、中心极限定理和样本分布
1、 推导过程
2、 在抽样中的意义
3、 样本和样本分布
第五章 样本均值的估计
1、 点估计的几种方法
2、 点估计的评价标准
3、 区间估计
第六章 t-检验
1、 假设检验的逻辑基础、零假设和两类错误
2、 t-分布
3、 成组数据t-检验
4、 成对数据t-检验
第七章 回归分析与相关分析
1、 回归和相关分析的逻辑基础
2、 回归模型及残差分析
3、 斜率的估计
4、 相关分析
5、 偏相关分析
第八章 方差分析与试验设计
1、 方差分析的逻辑基础
2、 F分布
3、 单向方差分析
4、 多重比较
5、 残差诊断
第九章 卡方分析
1、卡方分布
2、拟合度检验
3、独立性检验
第十章 非参数检验
1、非参数检验导论
2、符号检验
3、Wilcoxon符号轶检验
4、Wilcoxon轶和检验


参考文献 (略)
教师简介
牛海山老师,中国科学院研究生院资环学院副教授。