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环境数据分析

环境数据分析

英文名称:Environmental data analysis

课程编号】ENV22002 所属模块专业方向课/专业选修课
学分数】2 适用专业环境科学专业、环境工程专业
学时数】32 开设学期】春季
【已开设次数】7 【建议选课人数】10-20(需配备助教)
授课教师姓名】杨薇、杨晓华 授课教师职称】副教授、教授
授课教师联系方式】 Email:yangwei@bnu.edu.cn xiaohuayang@bnu.edu.cn 手机:15911181787 13511050893 授课教师所属单位】 网上赌搏平台
【先修课要求】 《概率论与数理统计》、《环境科学概论》

一、课程简介

《环境数据分析》是网上赌搏平台环境科学与工程专业本科生选修的一门专业方向课。课程重点结合环境监测、调研可能获得的专业数据讲授多种环境数据统计分析的基本理论、方法原理、具体步骤以及软件实现等内容。通过多年教学实践,已经积累形成了完善的教材与教学课程体系,采用课堂讲授、案例演示和实际操练等多种方式,将理论与实践紧密结合,基础理论体系与学科发展前沿紧密结合,使学生深刻理解并牢固掌握环境数据统计与分析的基本技能。

二、课程目标

面向环境科学、环境工程及相近专业的本科生讲授环境数据分析课程,使学生掌握环境数据分析的基本原理,重点掌握环境数据的收集与整理、环境统计检验方法、环境数据回归分析、环境数据聚类分析、环境数据判别分析、环境数据的主成分分析、环境数据因子分析等统计推断技术及多变量统计分析方法。在掌握环境数据分析基本理论的基础上,能够运用先进的统计软件SPSS/MATLAB进行有关环境数据的分析处理。为今后从事环境科学研究和环境事业奠定定量分析能力的基础。

三、教学内容和学时分配

(一)概率与统计学基础学时(课堂讲授学时4

主要内容:环境数据统计分析的起源、性质和特点;环境数据分析统计工作的基本步骤;几种重要的概率分布;随机向量的数字特征;

教学要求:了解数据统计分析的起源、性质和特点以及环境数据分析统计工作的基本步骤;熟练掌握正态分布、随机向量的数字特征;

课前学习要求:

重点、难点:重点掌握环境数据正态分布及其特征,和随机向量的数字特征;难点在于样本的频数分布、一些易混淆概念的区分;

其它教学环节:

(二)第一章环境数据的统计检验学时(课堂讲授学时3+课程实践学时1

主要内容:环境数据统计检验的基本概念、基本理论与基本步骤;利用SPSS/MATLAB软件进行环境数据的统计检验;

教学要求:领会环境数据统计检验的基本思想,熟练掌握几种常用统计检验方法的主要步骤,主要包括环境数据的U检验、t检验、卡方检验、F检验及用于多个样本均数比较的方差分析;学会用SPSS/MATLAB软件进行环境数据的统计检验;

课前学习要求:

重点、难点:重点掌握环境数据U检验、t检验、卡方检验、F检验及方差分析;

其它教学环节:

(三)第二章环境数据的回归分析学时(课堂讲授学时3+课程实践学时1

主要内容:环境数据一元线性回归的建模原理、模型参数的最小二乘估计法、线性回归方程的显著性检验方法;利用SPSS/MATLAB软件进行环境数据的一元和多元线性回归建模;

教学要求:了解环境数据一元线性回归建模原理、熟练掌握模型参数的最小二乘估计法及对线性回归方程的显著性检验方法;学会用SPSS/MATLAB软件对环境数据进行一元和多元线性回归分析,并能够对分析的结果做出正确的解释;

课前学习要求:

重点、难点:重点掌握一元和多元线性回归建模原理及显著性检验;

其它教学环节:

(四)第三章环境数据的聚类分析学时(课堂讲授学时6+课程实践学时2

主要内容:环境数据聚类分析的原理和意义,聚类要素标准化处理的方法,测度环境变量或环境样本的亲疏程度的基本方法。环境数据的系统聚类分析方法和模糊聚类分析方法;利用SPSS/MATLAB软件对环境数据进行聚类分析;

教学要求:了解环境数据聚类分析的原理和意义,学会聚类要素标准化处理的方法,掌握测度环境变量或环境样本的亲疏程度的基本方法与公式。重点掌握几种典型的系统聚类分析方法的原理与步骤,包括最短距离法、最远距离法等。了解模糊集的基本概念,掌握模糊相似关系和模糊等价关系的定义,重点掌握环境数据模糊聚类分析的基本步骤,能够运用SPSS/MATLAB软件进行实际环境数据的聚类分析,并对聚类分析的结果做出正确的解释;

课前学习要求:

重点、难点:重点掌握聚类要素标准化处理方法、距离和相似系数的计算方法、系统聚类步骤、模糊聚类步骤;难点在于对模糊等价关系的准确理解和运算;

其它教学环节:设置习题课1学时,促进对聚类分析方法的熟练掌握。

(五)第四章环境数据的判别分析学时(课堂讲授学时4+课程实践学时2

主要内容:环境数据判别分析的原理与意义,几种常用的方法,包括距离判别分析方法、Fisher判别分析方法和Bayes判别分析方法;

教学要求:正确理解判别分析的原理与意义;熟练掌握环境数据进行判别分析的几种方法,包括距离判别分析方法、Fisher判别分析方法和Bayes判别分析方法;利用用SPSS/MATLAB软件进行实际环境数据的判别分析,并对判别分析的结果做出正确的解释;

课前学习要求:

重点、难点:重点掌握Fisher判别准则和Bayes判别准则及其分析步骤,三种常用判别分析的适用条件;

其它教学环节:可在判别分析实践学习过程中,设置讨论环节约0.5学时,促进对判别分析方法的正确认识。

(六)第五章环境数据的主成分分析学时(课堂讲授学时3+课程实践学时1

主要内容:环境数据主成分分析的基本思想、计算原理和步骤;利用SPSS/MATLAB软件进行环境数据的主成分分析;

教学要求:了解环境数据主成分分析的基本思想,掌握主成分分析的计算原理和步骤,熟悉主成分分析的性质,能够运用SPSS/MATLAB软件进行实际环境数据的主成分分析,并对分析的结果做出合理的解释;

课前学习要求:

重点、难点:难点在于对主成分分析基本思想的理解;

其它教学环节:可在主成分分析实践学习过程中,设置讨论环节约0.5学时,促进对主成分分析方法的正确认识。

(七)复习(课堂讲授学时1+课程实践学时1

主要内容:对整个学期所讲内容进行系统梳理,讲习题课,并进行讨论;

教学要求:熟练掌握常用环境数据分析方法的过程和步骤。能够运用SPSS/MATLAB软件对环境问题进行分析,并对分析的结果做出合理的解释;

课前学习要求:

重点、难点:

其它教学环节:设置讨论环节约0.5学时。

四、教材与学习资源

主要教材:

杨晓华,刘瑞民,曾勇. 2008.环境统计分析.十大正规网赌网址出版社.

参考书籍

Yue Rong. 2011. Practical environmental statistics and data analysis. ILM Publication

William Menke, Joshua Menke. 2012.Environmental Data Analysis with MATLAB. Elsevier.

程子峰,徐富春. 2006.环境数据统计分析基础.化学工业出版社.

米红,张文璋. 2004. 实用现代统计分析方法与SPSS应用.当代中国出版社.

王岩,隋思涟. 2014. 数理统计与MATLAB数据分析.清华大学出版社.

五、教学策略与方法建议

结合多媒体教学,采用课堂讲授为主,辅以课程实践的教学方式。

六、考核方式

  1. 平时成绩占50%,期末考试占50%;
  2. 平时成绩由课后作业与课堂成绩组成;
  3. 课后作业:共15次,平均1次/周;
  4. 课堂成绩:结合课堂出勤次数、与教师的互动情况,由教师综合打分,给出成绩;
  5. 考试采用百分制。