教学内容 作业要求 第一章课程绪论及相关 自学内容：计算机仿真的基本原理与方法 1.1课程内容介绍及在课程体系中的地位 课堂提问：（不仅限以下问题） 12时间序列分析的一般问题 13时间序列的建立 1.书上例题人口模型的线性关系如何理 1.4确定性时间序列方法概述 解？ 1.5随机时间序列分析的几个基本概念 2.指数模型线性化后对条件异方差的影 响？ 课外小课题：（不仅限以下作业) 知识点： 1.课程的性质及考核方式。 1.随机漫步模型的计算机仿真实验 2.数据类型及其特点。 自学计算机仿真基本原理与方法，并3人一 组用计算机仿真的方法，自编程序，对随机 3.建模对数据的要求、信息利用的不同侧重 漫步模型进行计算机仿真，观察并分析其结 点，识别。 果。 复习数学建模课程中伪随机数产生原理，小 4.提取信息的价值取向。 课题需调用工具软件相应功能程序或自己 5.随机过程概念，平稳性。 编程，生成伪随机数序列 6.常用数学软件的说明与介绍。 由于计算机仿真的自学耗时长，此课题公布 内容后持续7周完成，课堂灵活抽时间进行 自学的辅导答疑 第二章平稳时间序列模型 自学内容：计算机仿真的基本原理与方法 2.1一阶自回归模型 相关软件的使用 2.2一般自回归模型 课堂提问：（不仅限以下问题） 2.3移动平均模型 2.4混合模型 1.一阶自回归模型与统计线性回归模型的 知识点： 区别和联系 2.残差独立化与模型对数据信息提取的充 1.动态数据与静态数据区别。 分性的关系。 2.参数含义的理解，通过独立化进阶。 3.AR、和MA记忆性长短如何理解。 3.参数含义的理解，短期记忆性。 课外作业：（不仅限以下作业) 4.不同含义的两种关系，降维搜索。 1.随机漫步模型的计算机仿真实验 自学计算机仿真基本原理与方法，并3人 组用计算机仿真的方法，自编程序，对随机 漫步模型进行计算机仿真，观察并分析其结 果。 复习数学建模课程中伪随机数产生原理，小 课题需调用工具软件相应功能程序或自己 编程，生成伪随机数序列 由于计算机仿真的自学耗时长，此课题公布 内容后持续7周完成，课堂灵活抽时间进行 自学的辅导答疑 第三章ARMA模型 自学内容：计算机仿真的基本原理与方法 3.1格林函数和平稳性 相关软件的使用 3.2逆函数和可逆性 课堂提问：（不仅限以下问题） 13
13 教学内容 作业要求 第一章 课程绪论及相关 1.1 课程内容介绍及在课程体系中的地位 1.2 时间序列分析的一般问题 1.3 时间序列的建立 1.4 确定性时间序列方法概述 1.5 随机时间序列分析的几个基本概念 知识点： 1. 课程的性质及考核方式。 2. 数据类型及其特点。 3. 建模对数据的要求、信息利用的不同侧重 点，识别。 4. 提取信息的价值取向。 5. 随机过程概念，平稳性。 6. 常用数学软件的说明与介绍。 自学内容：计算机仿真的基本原理与方法 课堂提问：（不仅限以下问题） 1.书上例题人口模型的线性关系如何理 解？ 2.指数模型线性化后对条件异方差的影 响？ 课外小课题：（不仅限以下作业） 1. 随机漫步模型的计算机仿真实验 自学计算机仿真基本原理与方法，并 3 人一 组用计算机仿真的方法，自编程序，对随机 漫步模型进行计算机仿真，观察并分析其结 果。 复习数学建模课程中伪随机数产生原理，小 课题需调用工具软件相应功能程序或自己 编程，生成伪随机数序列 由于计算机仿真的自学耗时长，此课题公布 内容后持续 7 周完成，课堂灵活抽时间进行 自学的辅导答疑 第二章平稳时间序列模型 2.1 一阶自回归模型 2.2 一般自回归模型 2.3 移动平均模型 2.4 混合模型 知识点： 1. 动态数据与静态数据区别。 2. 参数含义的理解，通过独立化进阶。 3. 参数含义的理解，短期记忆性。 4. 不同含义的两种关系，降维搜索。 自学内容：计算机仿真的基本原理与方法 相关软件的使用 课堂提问：（不仅限以下问题） 1.一阶自回归模型与统计线性回归模型的 区别和联系 2.残差独立化与模型对数据信息提取的充 分性的关系。 3. AR、和 MA 记忆性长短如何理解。 课外作业：（不仅限以下作业） 1. 随机漫步模型的计算机仿真实验 自学计算机仿真基本原理与方法，并 3 人一 组用计算机仿真的方法，自编程序，对随机 漫步模型进行计算机仿真，观察并分析其结 果。 复习数学建模课程中伪随机数产生原理，小 课题需调用工具软件相应功能程序或自己 编程，生成伪随机数序列 由于计算机仿真的自学耗时长，此课题公布 内容后持续 7 周完成，课堂灵活抽时间进行 自学的辅导答疑 第三章 ARMA 模型 3.1 格林函数和平稳性 3.2 逆函数和可逆性 自学内容：计算机仿真的基本原理与方法 相关软件的使用 课堂提问：（不仅限以下问题）
3.3自协方差函数 1移动平均模型例子中的医院为什么是产 院？其他那些类型的医院适合不适合的条 3.4自谱 件。 知识点： 2怎样的环境及逻辑之下，移动平均模型需 1.系统响应、函数形式的普适性。 改进为混合模型，其具体含义。 2.平稳性判别。 3.在具体案例中，AR、和MA记忆性长短 3.偏自相关函数 如何理解和解释。 课外作业：（不仅限以下作业) 1随机漫步模型的计算机仿真实验 自学计算机仿真基本原理与方法，并3人 组用计算机仿真的方法，自编程序，对随机 漫步模型进行计算机仿真，观察并分析其结 果。 复习数学建模课程中伪随机数产生原理，小 课题需调用工具软件相应功能程序或自己 编程，生成伪随机数序列 由于计算机仿真的自学耗时长，此课题公布 内容后持续7周完成，课堂灵活抽时间进行 自学的辅导答疑 第四章平稳时间序列模型的建立 自学内容：相关软件的使用（不仅工具软件 4.1模式识别 调用，开始自己编程) 4.2模型定阶 4.3残参差方差图 课堂提问：（不仅限以下问题） 4.4ACF和PACF定阶法 1.案例中截尾性的判别难度。 4.5F检验定阶法 2.PACF的部分解释如何理解 4.6模型适应性检验 3.三种建模方法的效果比较？ 4.7 PANDIT-WU建模方法 4.指标法的应用便捷性与纠错性矛盾。 课外作业：（不仅限以下作业) 知识点： 1.逆序检验和游程检验需自己编制小程 1.函数形态判别，截尾性算法。 序。 2.AIC,BIC。 3.搜索定阶的动态过程。 2.一个赌博策略的初步统计分析并演化为 4.逆序检验与游程检验。 第二个小课题：仿真检验及分析 第五章平稳时间序列预测 自学内容：相关软件的使用与编程 5.1正交投影法 5.2条件期望法 课堂提问：（不仅限以下问题） 5.3适时修正模型 1.政教投影法与条件期望法的关系。 5.4指数平滑预测 2.适时修正模型的算法效率？ 知识点： 课外作业：（不仅限以下作业) 2.一个赌博策略的仿真检验及分析 1.各种方法的统计思想。 14
14 3.3 自协方差函数 3.4 自谱 知识点： 1. 系统响应、函数形式的普适性。 2. 平稳性判别。 3. 偏自相关函数 1.移动平均模型例子中的医院为什么是产 院？其他那些类型的医院适合不适合的条 件。 2.怎样的环境及逻辑之下，移动平均模型需 改进为混合模型，其具体含义。 3.在具体案例中，AR、和 MA 记忆性长短 如何理解和解释。 课外作业：（不仅限以下作业） 1 随机漫步模型的计算机仿真实验 自学计算机仿真基本原理与方法，并 3 人一 组用计算机仿真的方法，自编程序，对随机 漫步模型进行计算机仿真，观察并分析其结 果。 复习数学建模课程中伪随机数产生原理，小 课题需调用工具软件相应功能程序或自己 编程，生成伪随机数序列 由于计算机仿真的自学耗时长，此课题公布 内容后持续 7 周完成，课堂灵活抽时间进行 自学的辅导答疑 第四章平稳时间序列模型的建立 4.1 模式识别 4.2 模型定阶 4.3 残参差方差图 4.4 ACF 和 PACF 定阶法 4.5 F 检验定阶法 4.6 模型适应性检验 4.7 PANDIT-WU 建模方法 知识点： 1. 函数形态判别，截尾性算法。 2. AIC,BIC。 3. 搜索定阶的动态过程。 4. 逆序检验与游程检验。 自学内容：相关软件的使用（不仅工具软件 调用，开始自己编程） 课堂提问：（不仅限以下问题） 1. 案例中截尾性的判别难度。 2. PACF 的部分解释如何理解 3.三种建模方法的效果比较？ 4.指标法的应用便捷性与纠错性矛盾。 课外作业：（不仅限以下作业） 1. 逆序检验和游程检验需自己编制小程 序。 2. 一个赌博策略的初步统计分析并演化为 第二个小课题：仿真检验及分析 第五章平稳时间序列预测 5.1 正交投影法 5.2 条件期望法 5.3 适时修正模型 5.4 指数平滑预测 知识点： 1. 各种方法的统计思想。 自学内容：相关软件的使用与编程 课堂提问：（不仅限以下问题） 1. 政教投影法与条件期望法的关系。 2. 适时修正模型的算法效率？ 课外作业：（不仅限以下作业） 2. 一个赌博策略的仿真检验及分析
2.与ARMA模型预测的关系。 第六章非平稳时间序列分析 自学内容：先关软件的使用 6.1非平稳性的检验 6.2平稳化方法 课堂提问：（不仅限以下问题） 6.3齐次非平稳序列模型 1.非平稳化的检验与平稳化处理的关系。 6.4组合模型 2.均值模型是如何改变平稳化检验方式 知识点： 的。 课外作业：（不仅限以下作业) 1.尾部形态法、特征根法、逆序和游程检验 3.小课题第三：金融数据的ARMA模型项 法及比较。 目化练习 2.确定性模型与随机过程类型。 第七章几个重要内容的概述 1、季节性时间序列分析方法 2、传递函数模型 课外作业：（不仅限以下作业） 3、条件异方差模型 3.小课题第三：金融数据的ARMA模型项 知识点： 目化练习 1、X-11方法及改良 2、ARCH、GARCH 附注：实验教学安排见《时间序列分析》实验教学大纲 五、建议学时分配表 序号 课程内容 学时分配 对应教学目标 讲授 实验 习题课 小计 1 课程绪论及相关 8 8 目标1、目标2 2 平稳时间序列模型 6 6 目标1、目标3 3 ARMA模型 12 12 目标1、目标3 4 平稳时间序列模型的建立 8 4 12 目标1、目标2 J 课堂讨论与测试 2 目标1、2、3 6 平稳时间序列预测 4 4 目标1、目标2 7 非平稳时间序列分析 6 8 目标1、目标2 8 儿个重要内容的概述 4 4 目标1、目标3 9 复习及答频 2 2 目标1、2、3 合计 48 8 2 56 六、教学方法（本课程的主要教学方法）》 时间序列分析的理论课程学习，主要的教学方法为课堂讲授，具体内容包括： 1采用启发式教学，激发学生主动学习的兴趣，培养学生独立思考、分析问题和解决问题的 能力，引导学生主动通过实践和自学获得自己想学到的知识。 2.采用课堂教学与小组合作的探索性课题研究相结合，丰富教学信息量，增强教学的实践性。 15
15 2. 与 ARMA 模型预测的关系。 第六章非平稳时间序列分析 6.1 非平稳性的检验 6.2 平稳化方法 6.3 齐次非平稳序列模型 6.4 组合模型 知识点： 1. 尾部形态法、特征根法、逆序和游程检验 法及比较。 2. 确定性模型与随机过程类型。 第七章几个重要内容的概述 1、季节性时间序列分析方法 2、传递函数模型 3、条件异方差模型 知识点： 1、X-11 方法及改良 2、ARCH、GARCH 自学内容：先关软件的使用 课堂提问：（不仅限以下问题） 1. 非平稳化的检验与平稳化处理的关系。 2. 均值模型是如何改变平稳化检验方式 的。 课外作业：（不仅限以下作业） 3.小课题第三：金融数据的 ARMA 模型项 目化练习 课外作业：（不仅限以下作业） 3.小课题第三：金融数据的 ARMA 模型项 目化练习 附注：实验教学安排见《时间序列分析》实验教学大纲 五、建议学时分配表 序号 课程内容 学时分配 对应教学目标 讲授 实验 习题课 小计 1 课程绪论及相关 8 8 目标 1、目标 2 2 平稳时间序列模型 6 6 目标 1、目标 3 3 ARMA 模型 12 12 目标 1、目标 3 4 平稳时间序列模型的建立 8 4 12 目标 1、目标 2 5 课堂讨论与测试 2 2 目标 1、2 、3 6 平稳时间序列预测 4 4 目标 1、目标 2 7 非平稳时间序列分析 6 2 8 目标 1、目标 2 8 几个重要内容的概述 4 4 目标 1、目标 3 9 复习及答疑 2 2 目标 1、2、3 合计 48 8 2 56 六、教学方法（本课程的主要教学方法） 时间序列分析的理论课程学习，主要的教学方法为课堂讲授，具体内容包括： 1.采用启发式教学，激发学生主动学习的兴趣，培养学生独立思考、分析问题和解决问题的 能力，引导学生主动通过实践和自学获得自己想学到的知识。 2. 采用课堂教学与小组合作的探索性课题研究相结合，丰富教学信息量，增强教学的实践性
3.采用互动式教学：课内提问讨论和答疑相结合，并围绕各章教学重点内容，针对课程目 标布置相应内容的课后作业。 七、课程考核内容及方式 (考核方式、重点考核内容、各部分成绩占比、预期目标等) 1考核方式考试，开卷形式 2考核形式包括平时考核、期中考核、期末考核等方式综合评定 3成绩评定采用百分制，按以下3项考核指标进行成绩综合评定，其构成比例如下： 期末综合考核课题占50%，期中考核课题占30%，平时成绩占20%。 八、推荐教材和教学参考书 教材：《时间序列分析》，王振龙主编，中国统计出版社，2010年第1版。 参考书：《时间序列分析》，恩德斯中文版，网上众多版本，自行比较下载或在线看。 参考书：《时间序列分析SPSS教程》，网上众多版本，自行比较下载或在线看（最新为2017 整理版，仍有不同版本，各有优劣) 撰写人： 余竞 审核人： 学院分管领导签字（盖章）： 2018年9月5日 16
16 3. 采用互动式教学：课内提问讨论和答疑相结合，并围绕各章教学重点内容，针对课程目 标布置相应内容的课后作业。 七、课程考核内容及方式 （考核方式、重点考核内容、各部分成绩占比、预期目标等） 1.考核方式考试,开卷形式 2.考核形式包括平时考核、期中考核、期末考核等方式综合评定 3.成绩评定采用百分制，按以下 3 项考核指标进行成绩综合评定，其构成比例如下： 期末综合考核课题占 50%，期中考核课题占 30%，平时成绩占 20%。 八、推荐教材和教学参考书 教材：《时间序列分析》，王振龙主编，中国统计出版社，2010 年第 1 版。 参考书：《时间序列分析》，恩德斯中文版，网上众多版本，自行比较下载或在线看。 参考书：《时间序列分析 SPSS 教程》，网上众多版本，自行比较下载或在线看（最新为 2017 整理版，仍有不同版本，各有优劣） 撰写人： 余竞 审核人： 学院分管领导签字（盖章）： 2018 年 9 月 5 日
《数值计算方法》课程教学大纲 一、课程概况 课程代码：04420190 课程名称：数值计算方法 课程学分：3 课程学时：48（理论学时：40：实验（实践）学时：8) 课程性质：学科教育课程（必修）】 开课部门：信息科学与工程学院 建议修读学期：6 建议先修课程：高等数学、线性代数、概率与数理统计、C语言程序设计等 适用专业（方向）：信息与计算科学 二、课程地位、作用与任务 《数值计算方法》是高等学校为信息科学与计算科学专业学生开设的一门学科教育课程， 主要培养学生具备通过计算工具求解工程与实践中遇到各种数学问题的能力，以及程序设计 能力、数据的初步挖掘和分析能力。 数值计算方法是对一个数学问题通过计算工具实现数值运算得到数值解的方法及其理 论的一门学科。本课程的主要任务是培养学生掌握数值分析方面的基础知识及常用的数值计 算方法；培养学生运用数学、物理等自然科学原理建立问题模型，利用数值方法对数据进行 分析，识别与评价复杂问题，设计其解决办法，以及综合应用知识的能力。为培养学生分析 研究大数据提供数值计算方面的基本理论和基本方法，支撑专业毕业要求中相应指标点的达 成。 三、课程目标 (一)教学目标 《数值计算方法》课程具体要求达到的特定教学目标包括： 1教学目标1.掌握信息科学与计算科学中常用的基本数值计算方法及其原理；能针对一个 数学问题建立合适的数学模型，选择合适的求解方法。学会使用数值积分、数值微分求解微 积分问题，学会求解线性方程组和非线性方程的数值解法，理解并掌握常微分方程数值解法， 使学生具有扎实的数学基础。（指标点2.2） 2教学目标2.引导学生在建立的数学模型的基础上，具有利用科学方法对数据进行处理、 分析的能力。掌握多种数值分析的方法，能针对误差进行定性和定量的分析，避免误差危害， 能胜任基于特定数学模型的数据分析工作。（指标点2.2，指标点3.1) 3教学目标3：学会数据分析和处理的插值法及曲线拟合最小二乘法，学习数学工具matlab 的使用。引导学生选择合适的数学模型，并利用现代工具，能胜任基于常用工具的数据分析 17
17 《数值计算方法》课程教学大纲 一、课程概况 课程代码：04420190 课程名称：数值计算方法 课程学分：3 课程学时：48（理论学时：40；实验（实践）学时：8） 课程性质：学科教育课程（必修） 开课部门：信息科学与工程学院 建议修读学期：6 建议先修课程：高等数学、线性代数、概率与数理统计、C 语言程序设计等 适用专业（方向）：信息与计算科学 二、课程地位、作用与任务 《数值计算方法》是高等学校为信息科学与计算科学专业学生开设的一门学科教育课程， 主要培养学生具备通过计算工具求解工程与实践中遇到各种数学问题的能力，以及程序设计 能力、数据的初步挖掘和分析能力。 数值计算方法是对一个数学问题通过计算工具实现数值运算得到数值解的方法及其理 论的一门学科。本课程的主要任务是培养学生掌握数值分析方面的基础知识及常用的数值计 算方法；培养学生运用数学、物理等自然科学原理建立问题模型，利用数值方法对数据进行 分析，识别与评价复杂问题，设计其解决办法，以及综合应用知识的能力。为培养学生分析 研究大数据提供数值计算方面的基本理论和基本方法，支撑专业毕业要求中相应指标点的达 成。三、课程目标 （一）教学目标 《数值计算方法》课程具体要求达到的特定教学目标包括： 1.教学目标 1. 掌握信息科学与计算科学中常用的基本数值计算方法及其原理；能针对一个 数学问题建立合适的数学模型，选择合适的求解方法。学会使用数值积分、数值微分求解微 积分问题，学会求解线性方程组和非线性方程的数值解法，理解并掌握常微分方程数值解法， 使学生具有扎实的数学基础。（指标点 2.2） 2.教学目标 2. 引导学生在建立的数学模型的基础上，具有利用科学方法对数据进行处理、 分析的能力。掌握多种数值分析的方法，能针对误差进行定性和定量的分析，避免误差危害， 能胜任基于特定数学模型的数据分析工作。（指标点 2.2，指标点 3.1） 3 教学目标 3：学会数据分析和处理的插值法及曲线拟合最小二乘法,学习数学工具 matlab 的使用。引导学生选择合适的数学模型，并利用现代工具，能胜任基于常用工具的数据分析