中国教育

     一、业务培养目标和规格
  1. 培养目标

    统计学是关于数量资料的采集、分析和推断的科学，理学类统计学专业主要以统计方法及其应用为研究对象。本专业培养具有良好的数学与概率论基础，掌握统计学的基本思想、理论和方法，具有熟练应用计算机软件处理统计数据的能力、了解某一相关应用领域（如社会经济、生物、医学、信息管理、保险金融等）知识的具有综合应用能力的高级专门人才。毕业生能在科研、教育、金融、保险、医学、生物、管理、工程等部门工作，或能继续攻读研究生学位。

  2. 培养规格

  本专业为本科专业，学生毕业授予理学学士学位。业务培养要求如下：

  (1) 具有良好的政治素质、思想素质、道德品质、法制意识、诚信意识和团体意识。

  (2) 具有良好的文化素养、文学艺术修养、现代意识和人际交往意识，具有良好的身体和心理素质。

  (3)  具有坚实的数学基础、统计学理论基础和较好的外语水平。

  (4)  建立正确的统计思想，掌握收集数据的方法，并能够根据数据的特点选用恰当的统计方法进行分析和推断。

  (5) 掌握计算机的基础知识,熟练应用一种统计软件，管理软件或其他专用软件编程，正确利用统计思想和方法分析判断软件计算结果。

  (6)  通过专题教学（如经济、生物、医学、市场调查、管理、保险金融、工程、环境、减灾等方面）培养学生理论联系实际的能力，了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景，具有创新能力。

  (7)  掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法，具有初步的科学研究和实际工作能力。

     二、本专业的教学条件
  1.师资力量

    具有年龄和知识结构合理、相对稳定、水平较高的师资队伍，有学术造诣较高的学科带头人，承担本专业主要课程的任课教师不少于5人，高级职称不少于2人。

  2. 教材

  选用教材应基本符合教学教学大纲或专业规范。

  3.图书资料

  公共图书馆中有一定数量与专业有关的图书、刊物、资料、数字化资源和检索这些资源的工具。

  4.实验室

    本专业要有一定规模的、安装有统计软件的计算机实验室，计算机（或终端）台数不得少于该专业的年平均招收人数。

  5. 实习基地

  努力争取有较相对稳定的实习基地。

  6. 主要参考指标

(1) 学制4年，实行学分制的学校可以适当调整为3～6年。

(2)  总学分180～200学分左右，其中普通教育90～100学分，专业教育90～100学分。

(3)  学时与学分折算办法：16学时折算1学分；集中实践环节每周折算1学分。在某些特殊情况下，学时学分的折算可自行调整。

     三、 课程结构
  1.公共基础课：按教育部统一规定。

  2. 数学基础必修课：数学分析、高等代数、解析几何（或者高等代数、解析几何合并3学期）。实变函数、复变函数、常微分方程、泛函分析等课程可选择性修读。

  3.专业必修课：统计学导论、概率论、数理统计、应用回归分析、应用多元分析、抽样调查等。

  4.专业选修课：统计模型、统计计算与软件、时间序列分析、应用随机过程、运筹学、试验设计、计量经济学、统计预测与决策、生物统计、非参数统计、测度论、质量控制、概率极限理论、应用统计专题等。

 理学类统计专业课程体系包括4个模块：公共基础课（包括计算机课程）、数学基础必修课、专业必修课、专业选修课。其中公共基础课的设置和教学按教育部统一规定；数学基础必修课的内容和数学专业基本相同，应从该模块中至少6门课程；应从专业必修课模块中至少选则5门课程；在专业选修课中，应该只至少选择包括“应用统计专题”在内的6门课程。

 “统计学导论”是以往概率论与数理统计专业没有开设的一门课程，它相当于国外的统计学入门课程，起点较低，主要介绍统计学基本思想，并能把这种思想用于正确解释统计软件分析的结果，为学生建立统计学的整体印象。其他的必修课程都是概率论与数理统计专业传统的课程，但是课程的内容需要随着“统计学导论”课程的内容稍加调整。

 对于统计学专业与数学专业实行宽口径招生的培养单位，可以把“统计学导论”和“概率论”两门课程安排在前4学期内，使得学生在选择本科专业方向时对统计学专业有一个全面地了解。对于统计学专业独立招生的培养单位，也可把“统计学导论”的内容合并到概率论和数理统计两门课程中。

 “应用统计专题”实际上是一组课程的通称，各个培养单位可以根据需要设定几门特定领域的课程，以培养有自己特色的统计专业学生。

     四、 实践性教学环节

    通过课堂教学与训练，打好坚实的数学基础和统计学理论基础。在统计学基础与专业课中，结合课程内容，利用统计软件辅助教学，将计算机训练贯穿于专业必修和专业选修课的教学过程中。加强计算机课程的教学与指导，给予学生充足的上机操作训练，使其能熟练编程和使用工具软件、统计软件及管理软件等。通过专题教学、社会调查、统计实习、科研训练或毕业论文等实践性教学环节，培养学生理论联系实际的能力。

     五、主要课程的内容和要求
  1. 数学基础必修课：要求和数学专业基本相同。

  2.专业必修课

(1)  统计学导论（建议周学时3，第二学期）[1]：随机事件与概率空间简介、条件概率和独立性、抽样原理、描述性统计、极大似然思想、假设检验思想、回归分析原理、最小二乘方法等。

(2)  概率论（建议周学时4＋1，其中1为习题课，第三学期）：随机变量与分布函数、条件分布函数、数字特征、母函数、特征函数、极限定理。

(3)   数理统计（建议周学时4＋1，其中1为习题课，第四学期）：统计基本概念、估计理论方法、抽样分布、假设检验、置信区间、非参数方法简介等。

(4)   应用多元分析（建议周学时3，第五学期）：多元抽样分布、回归分析、判别分析、聚类分析、因子分析、主成分分析、典型相关分析、案例。

(5)   应用回归分析（建议周学时3）：一元回归分析、多元回归分析、虚拟变量与方差分析、模型选择、回归诊断、非线性回归初步、案例。

(6)   抽样调查（建议周学时3）：抽样的基本概念、简单随机抽样、分层抽样、比率估计、回归估计量、等距抽样、整群和不等群抽样、区域抽样、多阶段抽样、PPS、偏差与抽样误差、调查的经济设计等、案例。

    3. 专业选修课

(1) 统计模型（建议周学时3）：以生命、医学、经济、交通等领域基本模型为主线介绍一些常见的模型和基本建模方法，以提高学生在统计应用方面的能力。

(2)  统计计算与软件（建议周学时3）：计算方法基本知识、软件基础、常用分布的计算、伪随机数、常用统计推断方法及各种多元统计方法的计算、时间序列计算；统计分析软件（如SAS、SPSS、S-Pluse、Matlab等软件）中的基本功能（如聚类、回归、判别分析、因子分析等模块的使用），以及利用这些功能实现新算法的编程。

(3)  时间序列分析（建议周学时3）：时间序列的时域和频域描述方法、时域和频域统计分析、ARIMA模型、预测与滤波、模型拟合、谱函数和谱密度估计方法、潜周期分析、案例。

(4)  应用随机过程（建议周学时3）：随机游动、马尔可夫链、布朗运动、离散时间鞅、平稳过程。

(5)  运筹学（建议周学时3）：线性规划、网络优化、运筹学模型。

(6) 试验设计（建议周学时3）：试验设计基本原则、简单比较试验、单因子试验和方差分析、多因子试验、随机化区组设计、拉丁方设计、不完全区组设计、二水平和三水平的完全和部分因析设计、正交设计的最小低阶混杂准则、响应曲面法、稳健参数设计及各种设计的数据分析方法。

(7)  统计预测与决策（建议周学时3）：预测问题、预测方法、决策理论、案例。

(8) 非参数统计（建议周学时3）：次序统计量及其性质、分布自由统计量、U统计量、秩统计量、L统计量、置换检验、检验功效、分布函数与分布密度估计、非参数回归与判别、置信区间等。

(9) 测度论（建议周学时3）：集合论初步、距离空间、集类及基本方法、测度空间与概率空间、可测函数、随机变量与L系方法、积分与数学期望、乘积空间与乘积测度、无穷维乘积概率等。

(10) 质量控制（建议周学时3）：计数控制图、计量控制图、多变量控制图、短链控制图、控制图的经济设计、计量标准型抽样检验、计数挑选型抽样方案、计数调整型抽样、计量一次抽样检验等。

(11) 概率极限理论（建议周学时3）：独立随机变量序列、马尔科夫过程、平稳序列等的0-1律，随机级数的强收敛性与强稳定性，无穷可分律、大数定律与中心极限定理，一些泛函的极限问题等。

(12) 统计学进展介绍（建议周学时3）：统计学中新成果介绍。

(13)自然科学进展介绍（建议周学时2）：自然科学的若干领域的重大成就和最新进展。

(14) 应用统计专题（建议6学分以上）：各个学校根据各自的特点，在经济、生物、医学、信息学、教育学、心理学、市场调查、管理、保险金融、工程、环境、减灾、工农业生产等领域选择相应的应用统计专题课程。