熟练掌握：实现判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析的R函数，并能对结果进行科学解读：因子分析中载荷矩阵的旋转变换的选择。教学组织与实施：结合线上、线下混合式教学，以实际案例为切入点，将理论讲授、学生提问及上级实践相结合，同时总结归纳知识点，并在线上学习平台分享相关的学习资料，以巩固学生对该知识点的掌握。第七章计算机模拟学时数：2教学目标：通过对该部分内容的学习，了解概率分析、系统模拟的概念及原理，理解MonteCarlo方法的算法、随机数生成原理以及模拟方法在排队论中的应用，掌握MonteCarlo模拟方法、任意分布的随机数生成方法以及连续、离散系统的模拟，能够应用模拟等待制、损失制和混合制排队模型在解决林业生产及科学研究中的实际问题。教学重点和难点：MonteCarlo方法的原理及精度分析、任意分布随机数的生成、连续和离散系统模拟、排队模型的应用。主要教学内容及要求：了解：概率分析、系统模拟的概念及原理。理解：MonteCarlo方法的算法、随机数生成原理以模拟方法在排队论中的应用。掌握：MonteCarlo方法、随机数生成、以及模拟方法在排队论中的应用等的R实现代码。熟练掌握：依据所学知识，运用自编函数实现MonteCarlo方法、随机数生成、以及模拟方法在排队论中的应用。教学组织与实施：结合线上、线下混合式教学，以实际案例为切入点，将理论讲授、学生提问及上级实践相结合，同时总结归纳知识点，并在线上学习平台分享相关的学习资料，以巩固学生对该知识点的掌握。第八章数据处理及可视化的高级技术学时数：2教学目标：通过对该部分内容的学习，了解变量重编码、数据清洗的目的及意义，理解条件计算的内部算法及机理、数据可视化的高级技术的优越性，掌握变量重编码、合并和重构数据框、数据分组以及数据可视化常用包ggplot2的使用，为满足复杂数据的清洗、构建符合自编函数或函数包的数据需求，解决科学研究中数据杂乱无章及图片美观性差的问题。教学重点和难点：变量重编码、合并和重构数据框、数据分组以及数据可视化常用包ggplot2的使用。主要教学内容及要求：了解：变量重编码、数据清洗的目的及意义。理解：条件计算的内部算法及机理、数据可视化的高级技术的优越性。掌握：变量重编码、合并和重构数据框、数据分组的R函数以及数据可视化常用包ggplot2的使用。熟练掌握：变量重编码、合并和重构数据框、数据分组的R函数、ggplot2在不同情况下数据可视化中的应用。- 267 -
- 267 - 熟练掌握：实现判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析的 R 函数，并能对 结果进行科学解读；因子分析中载荷矩阵的旋转变换的选择。 教学组织与实施：结合线上、线下混合式教学，以实际案例为切入点，将理论讲授、学生提问及上级 实践相结合，同时总结归纳知识点，并在线上学习平台分享相关的学习资料，以巩固学生对该知识点 的掌握。 第七章 计算机模拟 学时数：2 教学目标：通过对该部分内容的学习，了解概率分析、系统模拟的概念及原理，理解 Monte Carlo 方 法的算法、随机数生成原理以及模拟方法在排队论中的应用，掌握 Monte Carlo 模拟方法、任意分布 的随机数生成方法以及连续、离散系统的模拟，能够应用模拟等待制、损失制和混合制排队模型在解 决林业生产及科学研究中的实际问题。 教学重点和难点：Monte Carlo 方法的原理及精度分析、任意分布随机数的生成、连续和离散系统模拟、 排队模型的应用。 主要教学内容及要求： 了解：概率分析、系统模拟的概念及原理。 理解：Monte Carlo 方法的算法、随机数生成原理以模拟方法在排队论中的应用。 掌握：Monte Carlo 方法、随机数生成、以及模拟方法在排队论中的应用等的 R 实现代码。 熟练掌握：依据所学知识，运用自编函数实现 Monte Carlo 方法、随机数生成、以及模拟方法在 排队论中的应用。 教学组织与实施：结合线上、线下混合式教学，以实际案例为切入点，将理论讲授、学生提问及上级 实践相结合，同时总结归纳知识点，并在线上学习平台分享相关的学习资料，以巩固学生对该知识点 的掌握。 第八章 数据处理及可视化的高级技术 学时数：2 教学目标：通过对该部分内容的学习，了解变量重编码、数据清洗的目的及意义，理解条件计算的内 部算法及机理、数据可视化的高级技术的优越性，掌握变量重编码、合并和重构数据框、数据分组以 及数据可视化常用包 ggplot2 的使用，为满足复杂数据的清洗、构建符合自编函数或函数包的数据需 求，解决科学研究中数据杂乱无章及图片美观性差的问题。 教学重点和难点：变量重编码、合并和重构数据框、数据分组以及数据可视化常用包 ggplot2 的使用。 主要教学内容及要求： 了解：变量重编码、数据清洗的目的及意义。 理解：条件计算的内部算法及机理、数据可视化的高级技术的优越性。 掌握：变量重编码、合并和重构数据框、数据分组的 R 函数以及数据可视化常用包 ggplot2 的使 用。 熟练掌握：变量重编码、合并和重构数据框、数据分组的 R 函数、ggplot2 在不同情况下数据可视 化中的应用
教学组织与实施：结合线上、线下混合式教学，以实际案例为切入点，将理论讲授、学生提问及上级实践相结合，同时总结归纳知识点，并在线上学习平台分享相关的学习资料，以巩固学生对该知识点的掌握。五、实验教学内容及学时分配（16学时）（一）实验课程简介R语言作为智慧林业专业的专业深化类课程，不仅是一种共享的统计分析软件，更是一种数学计算环境，为智慧林业、林学、经济林等其他专业课程的学习以及林业前沿领域的研究提供了弹性的、互动的环境分析和处理数据。其课程主要包括R软件的安装及其基本操作、数据描述统计分析及可视化、参数估计与假设检验、回归分析、方差分析、应用多元分析以及数据清洗、模拟及高级可视化操作等内容，其要求学生能够熟练应用R软件进行相关的统计分析，掌握各类统计分析的R函数及代码，能够熟练的编写代码，解决实际科学问题，为林业智能化生产及调查提供一定的技术支持。（二）实验教学目的和基本要求1）掌握R软件及其编译软件Rstudio的下载与安装：2）熟练掌握各类数据类型的定义及运算规则、正确读写不同类型的数据文件：3）依据不同数据资料及研究目的，进行数据的整合、清洗及其可视化：4）掌握不同总体的参数估计、假设检验方法（参数检验、非参数检验）：5）正确分析数据资料，选择合适的多元分析方法，即回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析等；6）依据试验目的及内容需要，科学进行数据模拟（如MonteCarlo模拟方法、任意分布的随机数生成方法等），从而进行问题分析。7）对基础性的内容，由于是最基本的操作方法，要求学生必须掌握其技巧和程序，同时认真写出实验报告。（三）实验安全操作规范按照计算机机房使用操作及规范指南，正确使用计算机。（四）实验项目名称与学时分配序号学时类型每组人数实验名称实验要求02011519014综合性必做30R软件的安装及其基本操作2300201151902数据描述统计分析及可视化综合性必做2300201151903参数估计与假设检验综合性必做2综合性必做300201151904回归分析3020201151905方差分析综合性必做2300201151906应用多元分析综合性必做- 268 -
- 268 - 教学组织与实施：结合线上、线下混合式教学，以实际案例为切入点，将理论讲授、学生提问及上级 实践相结合，同时总结归纳知识点，并在线上学习平台分享相关的学习资料，以巩固学生对该知识点 的掌握。 五、实验教学内容及学时分配（16 学时） （一）实验课程简介 R 语言作为智慧林业专业的专业深化类课程，不仅是一种共享的统计分析软件，更是一种数学计 算环境，为智慧林业、林学、经济林等其他专业课程的学习以及林业前沿领域的研究提供了弹性的、 互动的环境分析和处理数据。其课程主要包括 R 软件的安装及其基本操作、数据描述统计分析及可视 化、参数估计与假设检验、回归分析、方差分析、应用多元分析以及数据清洗、模拟及高级可视化操 作等内容，其要求学生能够熟练应用 R 软件进行相关的统计分析，掌握各类统计分析的 R 函数及代码， 能够熟练的编写代码，解决实际科学问题，为林业智能化生产及调查提供一定的技术支持。 （二）实验教学目的和基本要求 1）掌握 R 软件及其编译软件 Rstudio 的下载与安装； 2）熟练掌握各类数据类型的定义及运算规则、正确读写不同类型的数据文件； 3）依据不同数据资料及研究目的，进行数据的整合、清洗及其可视化； 4）掌握不同总体的参数估计、假设检验方法（参数检验、非参数检验）； 5）正确分析数据资料，选择合适的多元分析方法，即回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分 析、因子分析、典型相关分析等； 6）依据试验目的及内容需要，科学进行数据模拟（如 Monte Carlo 模拟方法、任意分布的随机数 生成方法等），从而进行问题分析。 7）对基础性的内容，由于是最基本的操作方法，要求学生必须掌握其技巧和程序，同时认真写出 实验报告。 （三）实验安全操作规范 按照计算机机房使用操作及规范指南，正确使用计算机。 （四）实验项目名称与学时分配 序号 实验名称 学时 类型 实验要求 每组人数 0201151901 R 软件的安装及其基本操作 4 综合性 必做 30 0201151902 数据描述统计分析及可视化 2 综合性 必做 30 0201151903 参数估计与假设检验 2 综合性 必做 30 0201151904 回归分析 2 综合性 必做 30 0201151905 方差分析 2 综合性 必做 30 0201151906 应用多元分析 2 综合性 必做 30