组图大数据时代的统计教育内容提要统计类本科专业( 二 ) _大数据

1. 统计方法和统计理论
统计学专业的本科生应该能够设计研究计划，通过统计图进行探索性数据分析，建立统计模型并评估模型的输出，熟悉统计推断，能够从数据分析中得出适当的结论。为此，有必要帮助学生逐步积累应用统计方法的经验，使他们能够根据实际问题评价各种统计方法的适用性，并能有效地呈现和表达自己的分析结论。当然，为了提高数据分析结果的可靠性，统计学专业的本科生还需要有扎实的统计学理论基础。
2. 数据操作和统计计算
统计学专业的学生应能熟练使用专业的统计软件进行探索性数据分析，发现和清理数据中的错误记录，具有编程能力和算法思维，能够进行各种数据操作，例如转换不同来源和格式的数据。合并数据以满足当前研究的需要。统计学专业的学生还应掌握统计计算技术，并能够进行模拟研究。通过随机模拟验证解析方法得出的结论是一种非常有效的学习方法。
3. 数学基础
统计学专业本科生应具备微积分、线性代数、概率论、数理统计等基础知识。计划攻读统计学博士学位的学生还将学习更高级的数学课程，如数学分析或高级微积分，以及随机过程、图论、微分方程、优化方法、组合学、代数统计等课程。
4. 实践培训和演讲技巧
统计学专业应具备良好的表达和沟通能力，善于以图表、动画等易于观众理解的方式呈现分析结论，并具有团队合作和项目领导能力。表达能力和统计技术的发展应该协调，以有说服力的方式向听众传达错误的分析结论可能会产生更严重的后果。
5. 领域特定知识
统计学为数据分析提供了基本的方法和工具。只有与其他领域的知识相结合，才能真正体现其应用价值。因此，统计学专业的学生必须掌握具体应用领域的知识中国传统术数学基础，运用统计学独特的思维方式。分析和解决该领域的实际问题具体表现为：首先将特定领域的实际问题转化为统计问题，然后收集数据并进行统计分析，最后以易于听众理解的方式表达分析结论。如果统计学专业的学生可以修读辅修学位或其他领域的一系列选修课，可以有效提高统计学专业人才的培养质量。
三、统计学专业课程与教学内容
【组图大数据时代的统计教育内容提要统计类本科专业】根据美国统计协会发布的《本科统计学指导大纲》，统计学专业的课程应包括四个模块：统计方法与统计理论、数据处理与统计计算、数学基础和实践训练。
(一）统计方法与统计理论课程
应用统计方法解决问题的总体思路是从具体领域的实际问题出发，通过收集和分析数据来寻找问题的答案。统计学专业的本科生必须对统计学的基本概念有深刻的理解，掌握多种统计方法。统计方法在不断发展和更新，不能指望本科毕业生熟悉所有的统计方法，但至少应该掌握以下几点：
1.统计理论，包括随机变量及其分布、似然理论、点和区间估计、假设检验、决策理论、贝叶斯统计和重采样（包括自举和置换检验）。
2.探索性和可视化数据分析方法，包括高级可视化技术、核密度估计和地图应用。可视化技术在识别数据中的错误、遗漏和异常值方面也具有重要的应用价值。
3.研究协议设计和相关主题，例如随机分配、随机抽样、数据收集、分块和分层、自适应设计以及偏差、因果推理和共线性。
4.统计模型，如线性回归模型、广义线性回归模型、广义加性模型、时间序列模型、混合模型、生存分析、空间统计、回归树，以及模型选择、诊断和交叉验证。此外，还应包括多元统计分析和机器学习。

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