文物保護(hù)研究中的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)_第1頁(yè)
文物保護(hù)研究中的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)_第2頁(yè)
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1、文物保護(hù)研究中的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)一、課程名稱:文物保護(hù)研究中的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)二、課程類型:方向課三、適用對(duì)象:文物保護(hù)學(xué)一年級(jí)碩士四、計(jì)劃課時(shí):36五、學(xué)分:2六、任課教師:楊璐七、課程簡(jiǎn)介:統(tǒng)計(jì)學(xué)是文物保護(hù)與相關(guān)研究的重要工具。從數(shù)據(jù)采集、試驗(yàn)方法設(shè)計(jì)到實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)匯總、結(jié)果的解讀都離不開(kāi)統(tǒng)計(jì)學(xué),因此該課程是學(xué)生進(jìn)入科學(xué)研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)。課程從數(shù)據(jù)的幾種常用匯總方法和圖形表示方法入手,帶領(lǐng)學(xué)生進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析,進(jìn)而將研究方法向探索性分析引導(dǎo),介紹假設(shè)檢驗(yàn)、t分布、F分布、方差分析、回歸分析等內(nèi)容。最后介紹因子分析和聚類分析兩種在行業(yè)內(nèi)最常使用的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。通過(guò)課程的教學(xué),培養(yǎng)學(xué)生基本的統(tǒng)計(jì)思想,使學(xué)

2、生了解最常用的統(tǒng)計(jì)分析手段,進(jìn)而引導(dǎo)學(xué)生將這些方法應(yīng)用于實(shí)際的科學(xué)研究工作中。八、課程的主要內(nèi)容與考核:(一)課程的主要內(nèi)容1 .數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)1.1 莖葉圖1.2 背靠背莖葉圖1.3 直方圖1.4 多峰分布2 .數(shù)據(jù)集的表征指標(biāo)2.1 平均值2.2 中位數(shù)2.3 特異值和耐抗性2.4 截尾均值2.5 雙中心位置數(shù)據(jù)集3 .數(shù)據(jù)集的離散度3.1 極差3.2 四分位距或中點(diǎn)分配3.3 方差和標(biāo)準(zhǔn)差3.4 截尾標(biāo)準(zhǔn)偏差4 .數(shù)據(jù)集的比較4.1 箱式圖4.2 水平位置的移除4.3 離散的移除4.4 標(biāo)準(zhǔn)化5 .數(shù)據(jù)集的分布或外形5.1 對(duì)稱性5.2 變換5.3 校正不對(duì)稱性5.4 正態(tài)分布6 .類別型

3、數(shù)據(jù)6.1 數(shù)據(jù)的類型6.2 列和行比例6.3 比例和密度6.4 類別和子數(shù)據(jù)集7 .樣本和總體7.1 抽樣7.2 抽樣的方法7.3 樣本的代表性7.4 不同抽樣方法的偏差7.5 非隨機(jī)樣本的使用7.6 目標(biāo)總體8 .來(lái)自一個(gè)總體的樣本8.1 同一總體中樣本的變異8.2特殊數(shù)據(jù)集38.3標(biāo)準(zhǔn)誤差9 .置信度和總體平均值9.1 置信度與精確度9.2 學(xué)生分布9.3 特定置信水平的誤差范圍9.4 有限總體校正10 .比較兩個(gè)樣本的均值10.1 置信度、顯著性和強(qiáng)度10.2 通過(guò)t檢驗(yàn)進(jìn)行比較10.3 單樣本t檢驗(yàn)10.4 零假設(shè)10.5 統(tǒng)計(jì)的結(jié)果和解釋11 .比較多個(gè)樣本的均值11.1 使用平均值和誤差范圍進(jìn)行比較11.2 基于方差分析的比較11.3 差異的強(qiáng)度11.4 總體間的差異與變量間的關(guān)系11.5 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)12 .比例型樣本的比較12.1 比率和誤差范圍的比較12.2 與卡方的比較12.3 強(qiáng)度的測(cè)量12.4 樣本尺寸的作用12.5 總體間的差異對(duì)變量間的關(guān)系13 .回歸分析13.1 兩個(gè)變量的線性關(guān)系13.2 最優(yōu)擬合直線13.3 預(yù)測(cè)13.4 相關(guān)系數(shù)14 .秩變量14.1 斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)14.2 顯著性15 .主成分分析15.1 相關(guān)和變量15.2 提取成分15.3 執(zhí)行分析15.4 因子旋轉(zhuǎn)16 .聚類分析16.1 單連接聚類16.2 完

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