形式科学：统计学 - 描述统计 - 数据总结 - 标准差课程大纲

周一：课程介绍与基础知识

  • 主题：统计学入门与描述统计概述
  • 学习目标：
    1. 理解统计学在数据分析中的作用
    2. 学习描述性统计的基本概念
  • 阅读/资源：《统计学概念入门》第一章
  • 教学方法：讲座 + 小组讨论
  • 评估：课堂讨论参与度

周二：集中于数据收集与类型

  • 主题：数据类型（定量与定性）与数据分布
  • 学习目标：
    1. 区分变量类型
    2. 理解数据集的分布形状
  • 阅读/资源：《统计实践指南》第二章
  • 活动：案例分析 - 分析不同类型数据集

周三：平均数与中位数

  • 主题：平均数（均值）、中位数及其计算
  • 学习目标：
    1. 计算并解释均值和中位数
    2. 理解它们在数据集中的重要性
  • 阅读/资源：《统计学实战》第三章
  • 活动：小组计算并比较数据集的均值和中位数

周四：标准差与变异系数

  • 主题：标准差的定义与计算
  • 学习目标：
    1. 理解标准差作为衡量数据分散程度的指标
    2. 计算变异系数（CV）的意义
  • 阅读/资源：《数据科学手册》第四章
  • 活动：使用Python或Excel进行实际计算

周五：标准差的应用与解读

  • 主题：标准差在实际问题中的应用与解释
  • 学习目标：
    1. 解释标准差对决策的影响
    2. 使用标准差评估数据稳定性
  • 教学方法：讲座 + 实例演示
  • 作业：分析一个现实生活中的数据集，计算并解释标准差

评估方法： - 每周作业：练习题和案例分析 - 小测验：每两周一次，测试关键概念的理解 - 项目：课程结束时，撰写一份关于标准差在特定领域的应用报告 - 课堂参与：观察学生在讨论和活动中的表现

这门课程旨在通过逐步深入的方式，帮助学生掌握描述统计中的核心概念，特别是标准差。课程设计注重理论与实践相结合，以满足不同学习风格的需求。