課程(名稱.編號)簡索

領導藝術.綜合管理        人力資源.企業培訓        職務能力培訓系統班        銷售實戰.市場行銷        職場技能.個人成長        Office白領辦公達人        財經金融.投資理財        語言學習.出國留學        中國大陸證照培訓        資格考試.考証培訓        文化.生活.興趣.保健        生產管理.採購物流        移動開發        前端開發        後端開發        數據庫.服務器        網頁平面設計        雲計算.大數據        網絡營銷推廣        自然學科        工程技術學科

經濟管理學科

醫.藥.農.林學科

法律 學科

計算機工程學科

哲學.歷史學科

文學.藝術學科

教育社會學科

外語 學科

醫藥農林        哲學歷史        文學藝術        工程技術        基礎科學        經管法學

     《輕鬆學統計》課程由江西財經大學統計學院博士生導師羅良清教授領銜的團隊製作完成，是課程組運用信息技術改變教學方式，嘗試信息技術與課程融合的成果。課程體系完整，每節視頻短小精悍，內容生動有趣，授課風趣幽默，資源豐富多樣、學習過程輕鬆愉悅，是融娛樂性、通俗性和嚴謹性於一體的MOOC課堂。

課程概述

     江西財經大學《統計學》課程多次獲評江西省省級優質課程、省級精品資源共享課，2015年《愛上統計學》獲評教育部第七批精品視頻公開課，這些都為本課程的建設提供了厚實的平台和豐富的經驗。基於該課程在學生中的深遠影響，特組建了以羅良清教授為總負責人的、實力強勁的《輕鬆學統計》MOOC建設小組，將統計學課程按照MOOC的要求進行內容分解，錄製系列視頻，打造融娛樂性、通俗性和嚴謹性於一體的MOOC課堂。

     課程系統地介紹了統計學的基本思想、基本方法及其實際應用。本課程共9章59講，內容涵蓋統計的產生和發展、統計的基本概念和基本研究方法、統計數據的搜集與整理、統計數據的描述、時間序列分析、統計指數、抽樣與參數估計、假設檢驗、相關與回歸分析等內容。課程內容設置去繁就簡，以生動的生活場景動畫案例作為開篇導入，主要內容講述中引用的例子也緊貼生活，增強了課程的趣味性和現實感，使學生可以在輕鬆有趣的氛圍下完成該學習。

      課程除了製作精美、內容輕鬆的視頻授課外，還配有內容詳實的PPT課件、難度適中的隨堂練習和單元測驗、豐富多彩的富媒體資料以及靈活有趣的在線討論，更能基於大數據分析精準地為學生推送相關課程資源，幫助提高學習效率。


授課目標

《統計學》是一門為提高大學生和從事數據分析相關工作的職場人士的統計素養和職業技能而開設的課程。通過本課程的學習，使受眾瞭解統計學的基本思想與原理，熟練掌握各種常用的統計分析方法，培養良好的統計思維能力和提升運用統計學知識分析問題、解決問題的能力，從而成為具有較好統計素養的人才。



課程大綱


第一章 緒論

統計應用：無處不在
統計實踐史：漫漫長路
統計學科史：博采眾長
基本研究方法：統計的利器
基本概念：統計的基石

第01講 1.1 統計應用無處不在 → 00:11:19
第02講 1.2 統計實踐史漫漫長路 → 00:07:39
第03講 1.3 統計學科史博采眾長 → 00:13:16
第04講 1.4 基本研究方法統計的利器 → 00:04:59
第05講 1.5 基本概念統計的基石 → 00:12:25


第二章 數據的搜集

統計調查：挖掘原礦的利刃
方案設計：統計調查的前奏

第06講 2.1 統計調查挖掘原礦的利刃 → 00:13:24
第07講 2.2 方案設計統計調查的前奏 → 00:13:56


第三章 統計數據的描述

統計分組：從原生態到系統化
頻數分佈：初顯總體分佈特徵
統計圖表：展現數據最佳拍檔
計算平均數（一）：集中趨勢之充分表達
計算平均數（二）：集中趨勢之充分表達
位置平均數：集中趨勢之穩健表達
注意事項：平均數使用說明
方差與標準差（一）：離中趨勢之常用指標
方差與標準差（二）：離中趨勢之常用指標

第08講 3.1 統計分組從原生態到系統化 → 00:09:12
第09講 3.2 頻數分佈初顯總體分佈特徵 → 00:10:20
第10講 3.3 統計圖表展現數據最佳拍檔 → 00:17:56
第11講 3.4 計算平均數一集中趨勢之充分表達 → 00:11:07
第12講 3.5 計算平均數二集中趨勢之充分表達 → 00:09:15
第13講 3.6 位置平均數集中趨勢之穩健表達 → 00:16:59
第14講 3.7 注意事項平均數使用說明 → 00:08:30
第15講 3.8 方差與標準差一離中趨勢之常用指標 → 00:14:04
第16講 3.9 方差與標準差二離中趨勢之常用指標 → 00:07:39


第四章 時間序列分析

時間序列 (一) ：指標的過去現在未來
時間序列（二）：指標的過去現在未來
水平分析：時間數列分析的基礎
速度分析：時間數列的相對變動
平均發展速度：水平法和累積法
構成因素分析：抽絲剝繭尋真相
長期趨勢測定：修勻法
長期趨勢測定：方程法
季節變動分析：同期平均法

第17講 4.1 時間序列(一)指標的過去現在未來 → 00:11:51
第18講 4.2 時間序列二指標的過去現在未來 → 00:08:30
第19講 4.3 水平分析時間數列分析的基礎 → 00:19:41
第20講 4.4 速度分析時間數列的相對變動 → 00:14:08
第21講 4.5 平均發展速度水平法和累積法 → 00:10:43
第22講 4.6 構成因素分析抽絲剝繭尋真相 → 00:09:21
第23講 4.7 長期趨勢測定修勻法 → 00:12:56
第24講 4.8 長期趨勢測定方程法 → 00:13:16
第25講 4.9 季節變動分析同期平均法 → 00:10:09


第五章 統計指數

指數概覽：定義與分類
綜合指數：先綜合後對比
指數體系：因素分析
平均數指數：先對比後綜合（一）
平均數指數：先對比後綜合（二）
平均指標指數：先平均後對比
CPI:前世今生
股票價格指數:大家庭

第26講 5.1 指數概覽定義與分類 → 00:19:09
第27講 5.2 綜合指數先綜合後對比 → 00:26:24
第28講 5.3 指數體系因素分析 → 00:23:11
第29講 5.4 平均數指數先對比後綜合一 → 00:19:02
第30講 5.5 平均數指數先對比後綜合二 → 00:10:35
第31講 5.6 平均指標指數先平均後對比 → 00:17:46
第32講 5.7 CPI前世今生 → 00:19:04
第33講 5.8 股票價格指數大家庭 → 00:08:14


第六章 抽樣與抽樣分佈

抽樣調查：定義與幾組概念
概率抽樣：常用組織方法
非概率抽樣：常用抽取方法
常見概率分佈：隨機變量的基本刻畫
抽樣分佈：抽樣推斷理論的基石

第34講 6.1 抽樣調查定義與幾組概念 → 00:13:12
第35講 6.2 概率抽樣常用組織方法 → 00:19:11
第36講 6.3 非概率抽樣常用抽取方法 → 00:07:39
第37講 6.4 常見概率分佈隨機變量的基本刻畫 → 00:11:35
第38講 6.5 抽樣分佈抽樣推斷理論的基石 → 00:18:50


第七章 參數估計

點估計：方法與應用
估計量：選擇與評價
區間估計：基本原理（一）
區間估計：基本原理（二）
均值的區間估計：大樣本情形
均值的區間估計：小樣本情形
區間估計：總體比例和方差
樣本容量的確定：抽樣的前奏（一）
樣本容量的確定：抽樣的前奏（二）

第39講 7.1 點估計方法與應用 → 00:11:54
第40講 7.2 估計量選擇與評價 → 00:17:33
第41講 7.3 區間估計基本原理一 → 00:13:57
第42講 7.4 區間估計基本原理二 → 00:14:14
第43講 7.5 均值的區間估計大樣本情形 → 00:13:47
第44講 7.6 均值的區間估計小樣本情形 → 00:11:32
第45講 7.7 區間估計總體比例和方差 → 00:21:48
第46講 7.8 樣本容量的確定抽樣的前奏一 → 00:17:42
第47講 7.9 樣本容量的確定抽樣的前奏二 → 00:10:10


第八章 假設檢驗

假設檢驗：提出假設
假設檢驗：基本思想
假設檢驗：基本步驟
例題解析：單個總體均值檢驗
例題解析：單個總體比例及方差檢驗
P值：另一個檢驗準則

第48講 8.1 假設檢驗提出假設 → 00:17:50
第49講 8.2 假設檢驗基本思想 → 00:14:37
第50講 8.3 假設檢驗基本步驟 → 00:10:26
第51講 8.4 例題解析單個總體均值檢驗 → 00:21:14
第52講 8.5 例題解析單個總體比例及方差檢驗 → 00:13:06
第53講 8.6 P值另一個檢驗準則 → 00:07:20


第九章 相關與回歸分析

相關分析：初探事物的聯繫
相關係數：量化相關程度
回歸分析：應用一暼
回歸分析：方程建立
回歸分析：基本思想
回歸分析：係數估計
回歸分析：模型評價

第54講 9.1 相關分析初探事物的聯繫 → 00:14:14
第55講 9.2 相關係數量化相關程度 → 00:16:10
第56講 9.3 回歸分析應用一f → 00:16:16
第57講 9.4 回歸分析方程建立 → 00:15:56
第58講 9.5 回歸分析基本思想 → 00:11:01
第59講 9.6 回歸分析係數估計 → 00:10:06
第60講 9.7 回歸分析模型評價 → 00:10:44