课程教学大纲 (course syllabus) 1 培养学生科学的统计思维方法从不肯定性或概率的角度来思考问题和分析科学试验的结果 (A5. 2.1) 2 培养学生科学的计算能力和表达能力本门课程的概念多公式多表格多, 许多判断和推理过程都是在经过仔细的计算分析后得出的, 结果的表达也是

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琢洪
5 years ago
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1 生物统计与试验设计课程教学大纲课程基本信息 (Course Information) 课程代码 (Course Code) * 课程名称 (Course Name) 课程性质 (Course Type) 授课对象 (Audience) 授课语言 (Language of Instruction) * 开课院系 (School) 先修课程 (Prerequisite) 授课教师 (Instructor) * 课程简介 (Description) * 学时 AB399 (Credit Hours) ( 中文 ) 生物统计与试验设计 ( 英文 )Biostatistics and Experimental Design 48 专业必修课生命学院农业与生物学院医学院和药学院的学生中文农业与生物学院高等数学线性代数概率论与数理统计生物学等 * 学分 (Credits) 2.5 潘玉春, 王起山, 王文琴, 课程网址无马裴裴 (Course Webpage) 生物统计与试验设计是统计学在生物领域里的具体应用它是研究如何运用样本推断总体之学科, 其中包括试验资料的整理特征数的计算概率与概率分布抽样分布平均数的统计推断参数估计拟合优度检验方差分析直线回归与相关分析实验设计的基本原理与方法以及生物软件 R 的应用本课程的主要目的是培养学生具有生物学试验设计的能力和对试验资料进行统计分析处理的能力对于从事生命科学研究的人员而言, 生物统计与试验设计是一门必须掌握的工具课程通过本课程的学习, 要求学生掌握基本原理熟悉基本方法牢记分析步骤精于统计计算, 并且能将所学知识用于解决试验中的具体统计问题总学时为 48 学时, 其中理论教学 32 学时, 上机操作 16 学时 * 课程简介 (Description) Biostatistics and experimental design generally applies statistics to solve biological problems. It is an inter-discipline about population statistical inference from randomly collected samples. The topics are involved with experimental design, data collection, parameter estimation, hypothesis testing and regression analysis. Biostatistics and experimental design provides fundamental tools and techniques for biological experiments, medical research and health services research. One of the course s goals is to understand specified statistical concepts and procedures. Another goal is to apply statistical methods to solve real problems involving generated data from experiments.

2 课程教学大纲 (course syllabus) 1 培养学生科学的统计思维方法从不肯定性或概率的角度来思考问题和分析科学试验的结果 (A5. 2.1) 2 培养学生科学的计算能力和表达能力本门课程的概念多公式多表格多, 许多判断和推理过程都是在经过仔细的计算分析后得出的, 结果的表达也是 * 学习目标 (Learning Outcomes) 非常简洁和严密的因此学习过程中要注意培养学生正确的计算能力和表达能力 (A3. B2.1) 3 培养学生实事求是的工作作风和严谨的科学态度该课程的学习中, 接触到的数据表格很多, 在资料的分析整理过程中要实事求是严谨精细, 才能得出正确的结论 (A1, B1.) 4 培养学生掌握常用的生物学试验设计方法并能对试验资料进行正确的统计分析, 培养学生掌握必要的计算技术, 包括现行统计软件的使用方法 (C1) * 教学内容进度安排及要求 (Class Schedule & Requirements) 教学内容第一章统计数据的收集与整理学时教学方式 R 的基本操作 6 上机第二章概率与概率分布第三章几种常见的概率分布第四章抽样分布上机 : 描述样本数据第五章统计推断 (6) 上机 : 单个样本和两个样本的统计推断作业及要求 2, 3, 12 习题 13, 14, 15 习题 6, 12, 13, 14 习题 1 习题 5, 6, 7, 9, 10, 11 基本要求 (1) 掌握对不同类型资料的整理和相关统计图表的绘制方法 (2) 掌握平均数标差与变异系数的计算和应用掌握 R 的基本操作以及数据的读取和输出掌握概率的定义和小概率事件实际不可能性原理掌握正态分布二项分布及泊松分布的特点及概率计算掌握样本平均数的抽样分布和 t 分布掌握用 R 语言进相关统计图表的绘制方法掌握生物统计方法 u 检验和 t 检验 : 主要用于检验样本平均数 ( 百分数频数 ) 与总体平均数 ( 百分数频数 ) 或者两个处理平均数 ( 百分数频数 ) 差异是否显著掌握单个样本和两个样本的统计推断的方法考查方式

3 第六章参数估计上机 : 卡方检验第七章拟合优度检验第八章单因素方差分析上机 : 方差分析第九章两因素及多因素方差分析 (2) 第十章一元回归及简单相关分析 (6) 上机 : 相关与回归分析第十二章非参数统计 (2) 第十三章实验设计 (2) 复习 2 2, 5 2, 3, 4 2, 3, 7 3, 4, 8 2, 3, 5, 6 习题 2 辅导答疑习题 5, 6, 7, 8 掌握参数的区间估计方法熟悉用进行独立性检验的方法 (1) 了解卡方分布的特点, 掌握适合性检验的原理和适用范围 (2) 掌握独立性检验的原理和适用范围 (1) 掌握方差分析的原理和基本步骤 (2) 掌握单因素试验资料的方差分析方法掌握用 R 语言进行数据处理和方差分析掌握两因素试验资料的方差分析方法掌握直线回归与相关分析方法和应用用 R 进行一元线性回归分析和简单相关分析的方法了解非参数检验法的原理和应用 (1) 了解试验设计的基本概念任务特点与要求, 掌握试验设计基本原则 ; (2) 掌握完全随机试验设计裂区试验设计拉丁方试验设计的概念方法特点及结果的统计分析 ; (3) 了解正交设计的原理与方法复习辅导答疑笔试 * 考核方式 (Grading) * 教材或参考资料 (Textbooks & Other Materials) 其它 (More) 课程成绩包括笔试上机练习和作业, 其中笔试占 60% 上机占 20% 作业占 20%( 包括课堂课后作业 ) 生物统计学, 杜荣骞主编 ( 非我校教师 ), 高等教育出版社, 2014, 第四版,ISBN: , 使用 10 届, 中文教材, 非国家级规划教材先修课程 : 高等数学遗传学植物学或动物学

4 备注 (Notes) 一教学环节和教学方法 1 教学环节本门课程为生物学的专业教育课程, 主要在学生已学习了高等数学课程和植物学动物学生理学遗传学等生物学各学科的基础知识, 在此基础上开设本门课程主要教学形式为课堂讲授, 主要教学环节包括课堂讲授辅导答疑课外作业习题讲解等 2 教学方法以课堂讲授为主, 研制电子教案和多媒体幻灯片以及 pdf 课件, 在教学方法和手段上采用现代教育技术二本课程的性质和任务生物统计与试验设计是运用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门学科, 是生物学各专业的专业基础课随着生物学的不断发展, 对生物体的研究和观察已不再局限于定性的描述, 而是需要从大量调查和测定数据中, 应用统计学方法, 分析和解释其数量上的变化, 以正确制定试验计划, 科学地对试验结果进行分析, 从而作出符合科学实际的推断生物统计与试验设计不仅提供如何正确地设计科学试验和收集数据的方法, 而且也提供如何正确地整理分析数据, 得出客观科学的结论的方法其主要目的是培养学生具有生物学试验设计的能力和对试验资料进行统计分析处理的能力生物统计与试验设计的主要任务是 : 1. 培养学生掌握正确收集整理试验资料的方法 2. 培养学生掌握数据资料的基本统计分析方法 3. 培养学生掌握生物统计基本理论基本技术和常用方法 4. 培养学生掌握常用的生物学试验设计方法并能对试验资料进行正确的统计分析 5. 培养学生掌握必要的计算技术, 包括现行统计软件 R 的使用方法三本课程内容的基本要求总体要求 : 熟练掌握所介绍的几种基本的生物统计方法 ; 熟练掌握资料的统计分析 ; 熟练掌握所介绍的几种基本的试验设计方法, 能独立正确进行试验设计包括 : 1. 基础知识 (1) 掌握生物统计的特点基本概念 ; (2) 掌握各类资料的整理方法 ; (3) 掌握反映资料集中性和离中性的三个基本统计量平均数标准差和变异系数的概念性质及计算 ;

5 掌握概率的定义和小概率事件实际不可能性原理 ; (5) 掌握正态分布二项分布及泊松分布的特点及概率计算 ; (6) 理解样本平均数的抽样分布和 t 分布 2. 统计分析方法统计分析最重要的内容是差异显著性检验, 要求熟练掌握以下几种基本的生物统计方法 : (1) u 检验和 t 检验 : 主要用于检验样本平均数 ( 百分数频数 ) 与总体平均数 ( 百分数频数 ) 或者两个处理平均数 ( 百分数频数 ) 差异是否显著 ; (2) 方差分析 : 主要用于检验多个处理平均数间差异是否显著 ; (3) χ2 检验 : 主要用于由质量性状得来的次数资料的显著性检验 ; 以上三种显著性检验的方法讨论的参数检验都要求总体服从一定的分布 (4) 非参数检验法 : 当样本观测值的总体分布类型未知或知之甚少, 无法肯定其性质, 特别是观测值明显偏离正态分布, 不具备参数检验的应用条件时应使用非参数检验法, 包括符号检验秩和检验和等级相关分析 ; (5) 直线回归与相关分析 : 统计分析的另一个重要内容是对试验指标的关系进行研究, 或者研究它们之间的联系性质和程度, 或者寻求它们之间的联系形式, 即进行相关分析与回归分析 3. 试验设计方法 (1) 了解试验设计的基本概念任务特点与要求, 掌握试验设计基本原则 ; (2) 掌握完全随机试验设计裂区试验设计拉丁方试验设计的概念方法特点及结果的统计分析 ; (3) 了解正交设计的原理与方法四本课程的教学环节与教学方法 1. 讲授 : 本课程以课堂讲授为主, 对课程中的基本概念基本原理和方法, 通过多媒体教学的方式, 认真讲授, 让学生真正掌握 2. 自学 : 对于课程中不属于基本原理基本方法和基本概念范畴, 通过老师的引导, 鼓励学生自学, 达到举一反三触类旁通的效果 3. 习题及作业 : 由于本门课程重点在于基本原理和方法的应用, 因此在每种统计分析和试验设计方法讲授以后, 都要布置相应类型的习题让学生练习, 以加深和巩固课堂讲授的内容 4. 辅导答疑 : 教师在第一次课中, 向学生公布主讲教师的电子邮箱和联系方式, 针对学生在课堂听讲, 课后复习以及作业中出现的问题, 除了进行随问随答外, 定期在每周安排一定的时间进行辅导与答疑

Theory of Groups is another course for undergraduates; and Module Theory will be a basic course of graduates). The main contents include the basic str

Theory of Groups is another course for undergraduates; and Module Theory will be a basic course of graduates). The main contents include the basic str 抽象代数课程教学大纲课程基本信息 (Course Information) 课程代码 (Course Code) * 学时 MA20 (Credit Hours) 6 * 学分 (Credits) * 课程名称抽象代数 (Course Name) Abstract Algebra 课程性质 (Course Type) 必修课授课对