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1、统计学专业规范（2005年执行）一、统计学专业教育的历史、现状及发展方向统计学是研究如何合理收集、整理、分析数据的学科，它可以为人们制定决策提供依据。统计学在各行各业中有广泛的应用，科学研究、经济、生物、医药、环境、工程、管理、社会、工农业生产是统计学应用的主要领域。1998年前，我国的本科专业设置中涉及统计学专业的主要有：设在数学学科下的“概率论与数理统计专业”，设在经济学学科下的“统计专业”。设在数学学科的概率论与数理统计专业的侧重点是学习概率统计理论，不注重概率统计的应用；而设在经济学学科的统计专业则侧重统计学在经济、社会和管理领域中的应用，轻视概率统计理论。结果使得培养出的学生仅具有单
2、方面的优势，不能更好地满足社会发展对统计人才的要求。针对这种情况，1998年教育部对原有的本科专业目录进行调整修订，在本科中设置了一级专业学科统计学，这对促进统计学专业的改革和发展，培养同时具备统计理论基础和实际应用能力的人才搭建了一个很好的平台。2003年11月，教育部统计学教学指导分委员会在厦门召开年会，会上各方面的专家达成共识，为了促进统计学的学科建设和发展，有必要按授予学位的不同，分别制定教学规范。目前，先分别制定授理学学位的统计学专业和授经济学学位的统计学专业的教学规范。二、制定理学类统计学专业教学规范的依据1. 遵守“宽口径，厚基础”原则要适应社会对人才的需求，就要拓宽统计学应用的
3、领域，使得我们的毕业生能满足各主要应用领域对统计人才的需求。统计学的分支越来越多，在大学期间如果不打下扎实的数学基础和数理统计基础，正确理解统计思想，就很难在未来的工作中熟练自如地运用所需要的统计方法去解决各种不同的问题。统计学专业的“宽口径、厚基础”应该是扎实地掌握统计学的思想方法，打下扎实的数学基础和各种统计方法的基础。2. 重视培养统计思想及统计应用和操作能力如果统计学专业只重视数学基础和各种统计方法的数学推导，把统计学课程作为数学课程来教授，缺乏统计思想的培养和实际操作能力的训练，将使得学生不知道如何把实际问题归结为恰当的统计问题，然后利用统计理论和统计软件去具体分析解决。为加强统计思
4、想的培养，我们设置统计学导论和统计模型课程，主要介绍一些最基本的统计思想与原理，使学生们对统计学有一个总体的印象。3. 借鉴国际知名大学统计学专业的课程设置，结合国内的具体特点欧美大学本科的统计学专业虽然设在不同的学院（如文理学院、理学院、商学院等），但他们所开设的主要课程基本相同。这些课程有：统计学导论、概率论、数理统计学、随机过程、回归分析、时间序列分析、抽样调查、试验设计、决策理论、多元统计分析、非参数统计、线性规划、非线性规划、统计模型、程序编制和终端设备的使用以及数据分析等。国外统计学专业是最好就业的专业之一，说明他们的课程设置基本满足了社会的需求。在原规范中，课程设置基本上包括了上
5、面提到的课程，并且更注重其中的数学严密性，现在增加的统计学导论课程，使学生对统计学的基本思想有一个整体的认识，增强解决实际问题的能力。4. 规范统计学理论基础，给各校留有建设自己专业特色的空间统计学可以应用到几乎所有的研究领域，而要满足各领域的需求，就要在本科阶段开设各领域的课程。但是一个培养单位不可能在本科统计学专业同时开设诸如经济学、社会学、管理学、生物学、医学等应用领域的课程，这样做也没有必要。统计学专业必须开设某一应用领域的课程，以培养学生应用统计理论解决实际问题的能力。社会上各行各业对于统计学专业的人才需求共性是要有坚实的统计学理论知识，但是对所需求的专业知识各不相同。因此统计学专业
6、教学规范中不应该限制所开设的应用领域的课程范围，而应使各个培养单位根据自己的实际情况和社会的需求，设置特定领域的专业课程，培养有自己特色的统计学专业学生。这样各个培养单位形成了各具特色的统计学专业，而从大局看，则能更好地满足社会各行各业的整体需求。5. 适应宽口径招生的实际情况国内数理统计专业大都依托数学系（学院）而设置，而在“宽口径，厚基础”的原则指导下，很多数学系（学院）都实行宽口径招生，学生入学后两年左右才分专业，因此理学类统计学专业教学规范应该适应这种情况。三、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
7、。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
8、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。四、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
9、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）台数每生不得少于0.2台。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）学制四年，实行学分制的班级可以适当调整为36年，但不得低于3年。（2）在校教学总周数：140142周。（3）总学分150左右，其中普通教育（通识教育）的学分为6065
10、学分。应包括：1）政治思想教育和人文社会科学学分；2）经济管理学分；3）自然科学学分；4）体育学分；5）外语学分；6）计算机信息技术学分。专业教育的学分6065。实践教学学分占普通教育（通识教育）和专业教育总学分的参考比例约为1/4。学时与学分的折算办法：本规范建议课程教学按18学时折算1学分、集中实践性环节按每周折算为1学分的方法折算。在特殊情况下，某些课程的学时学分折算办法可灵活调整。五、课程结构1. 公共基础课按教育部统一规定。2. 专业基础课（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
11、. 专业课统计学导论、概率论、数理统计、应用多元统计分析、应用回归分析、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（教育统计、生物统计、医学统计等）。理学类统计学专业课程体系包括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类专业基本相同，应从该模块中至少选择6门课程；应从专业必修课模块中至少选择5门课程；在专业选修课中，应至少选择包括“应用
12、统计专题”在内的6门课程。六、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。七、主要课程的内容和要求1. 数学基础必修课要求和数学类专业基本相同。2. 专业必修课(1) 统计学导论：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
13、、假设检验思想、回归分析原理、最小二乘方法等。周课时数：第三学期。每周授课3学时。(2) 概率论：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。周课时数：第四学期。每周授课4+1学时。(3) 数理统计：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。周课时数：第五学期。每周授课4学时。(4) 应用多元统计分析：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。周课时数：第六学期。每周授课3学时。(5) 应用回归分析：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。
14、周课时数：第六学期。每周授课3学时 (6) 抽样调查（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。周课时数：第五学期。每周授课3学时。3. 专业选修课 (2) 统计计算与软件（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。周课时数
15、：第五学期。每周授课3学时。(3) 时间序列分析（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。周课时数：第五学期。每周授课3学时。(4) 应用随机过程（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。周课时数：第七学期。每周授课5学时（10周）。(5) 运筹学：线性规划、网络优化、运筹学模型。周课时数：第七学期。每周授课5学时（10周）。(6) 试验设计：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
16、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。周课时数：第七学期。每周授课5学时（10周）。(7) 统计预测与决策：预测问题、预测方法、决策理论、案例。周课时数：第七学期。每周授课5学时（10周）。(8) 非参数统计：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。周课时数：第七学期。每周授课5学时（10周）。(9) 测度论：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。
