社会科学 - 经济学 - 计量经济学 - 数据分析与统计方法

课程大纲

第一周：课程介绍与统计基础知识

• 主题: 统计学入门
  • 学习目标: 理解基本统计概念，如变量类型、数据分布和概率论基础。
• 资源: 统计学简介
• 活动: 初步数据分析练习
• 评估: 无

第二周：描述性统计与图表

• 主题: 描述性统计
  • 学习目标: 学习如何计算和解读平均数、中位数、标准差等。
• 资源: 描述性统计教程
• 活动: 数据集探索与图表制作
• 评估: 小测验

第三周：概率与推断统计

• 主题: 概率理论和假设检验
  • 学习目标: 掌握基本概率分布和假设检验的基本原理。
• 资源: 概率与统计推断
• 活动: 制定假设检验案例并进行模拟
• 评估: 课堂讨论

第四周：线性回归

• 主题: 简单线性回归
  • 学习目标: 学习如何建立和解释线性模型。
• 资源: Python中的线性回归
• 活动: 实战：使用真实数据进行回归分析
• 评估: 练习项目

第五周：多元线性回归与相关性

• 主题: 多元回归与相关性分析
  • 学习目标: 扩展到多元变量模型和相关性矩阵的理解。
• 资源: Python中的多元回归
• 活动: 多元回归项目
• 评估: 项目报告

第六周：时间序列分析

• 主题: ARIMA模型
  • 学习目标: 学习时间序列数据的处理和预测。
• 资源: Python时间序列分析
• 活动: 时间序列预测任务
• 评估: 时间序列预测作业

第七周：面板数据与面板模型

• 主题: 面板数据与固定效应模型
  • 学习目标: 理解面板数据的特殊性和面板数据模型。
• 资源: 面板数据分析
• 活动: 面板数据分析项目
• 评估: 面板数据分析报告

第八周：课程总结与项目展示

• 主题: 复习与项目分享
  • 学习目标: 总结本学期所学，展示个人项目成果。
• 资源: 自由研究
• 活动: 课程总结演讲和项目演示
• 评估: 期末项目演示与反馈

整个课程评估：

• 作业: 每周作业（30%）
• 小测验: 每章小测验（20%）
• 项目: 分阶段项目（30%）
• 期末项目演示: 8周项目展示（20%）

注意事项：课程将结合PPT讲解、小组讨论、编程实践和在线资源，以确保学生在理论和实践中都能深入理解计量经济学中的数据分析与统计方法。