数据、模型与决策

课程列表

章节1:概率论基础

05:26
18:10
05:58
15:30
17:12
13:25
03:31
02:09

章节2:离散型概率分布

12:17
06:37
32:07
23:40
01:31

章节3:连续型随机变量

06:24
12:16
01:40
09:00
33:34
01:27

章节4:多个随机变量及其关系

06:58
12:46
02:29
07:53
01:33

章节5:大数定律与中心极限定理

06:11
04:19
10:08

课程简介

数据模型决策作为MBA的一门核心基础课程是考虑到在当今所谓“大数据”时代,各行各业的管理者,无论是在国有企业还是在外资企业,也不管是在生产行业还是在服务行业,都必须具备数字信息处理的能力,能够利用数据信息得出正确的结论,并在诸多的策略中选取最优的策略。数据分析、模型建立、策略选择是一个完整的过程。管理者在处理问题时往往首先遇到的是数据,可能拿到别人采集的数据,也可能自己指定出抽样的方案,然后必须科学、合理地在这些数据中提取所需要的信息,或建立相应的模型,最后做出决策。MBA学生在整个学习过程中掌握这套定量分析方法是完全必要的。数据模型决策课程的内容取自数理统计学和运筹学。数理统计学和运筹学是两门用途广泛的学科,近半个世纪以来获得迅猛的发展。前者着重科学地处理、分析数据,以获得充分信息,做出正确的决策;后者则更多地考虑模型的建立和策略的优化。全部内容包括概率论基础知识、数据处理初步、抽样、参数估计(点估计与区间估计)、假设检验初步、随机模拟、回归分析、线性规划、非线性规划(以及在现代证券组合、金融风险管理等方面的应用)。

教学目标

1. 掌握一定的概率统计的基本知识以及建模的基本思想;
2. 对建模的基本工具有一定的了解,如估计、检验、回归、随机模拟、最优化等;
3. 能运用软件解决一些实际问题。

课程考核

《数据、模型与决策》共计3学分,包括线上课程1学分和线下课程2学分。课程考核方法如下:

1. 线上部分闭卷考试,以30%的比例计入《数据、模型与决策》(3学分)的总成绩。
2. 线下部分以70%比例计入总成绩。

参考文档

课程教材
1. 《商务与经济统计》 (原书第11版),戴维 R. 安德森、丹尼斯 J. 斯威尼、托马斯 A. 威廉斯著,张建华、王健、冯燕奇等译,机械工业出版社;
2. 《数据、模型与决策》 (原书第12版),戴维 R. 安德森、丹尼斯 J. 斯威尼、托马斯 A. 威廉斯、基普.马丁著,候文华等译,机械工业出版社。

课程补充资料
1. 随堂讲义; 2. 案例材料; 3. MBA门户网站上传资料。

授课教师

课程组长:郑明

复旦大学管理学院副院长/统计学系教授
研究方向:生存分析,经济统计中的计量方法,
抽样调查等


郁文

复旦大学管理学院 统计学系副教授
研究方向:半参数统计模型,
生存分析,经验似然,
约束统计推断,营销中的统计方法


黄达

复旦大学管理学院 统计学系助理教授
研究方向:时间序列分析,计算统计,多元统计,统计学习,商务统计应用

 

课程安排

线上课程:
第1课 概率论基础1:基本概念、基本性质、条件概率
教材阅读:《商务与经济统计》4

第2课 概率论基础2:随机变量、离散型概率分布、二项分布、期望与方差
教材阅读:《商务与经济统计》5.1 ~ 5.4


第3课 概率论基础3:连续型概率分布、均匀分布、正态分布
教材阅读:《商务与经济统计》6.1 ~6.2

第4课 概率论基础4:协方差与相关系数、资产组合理论

第5课 概率论基础5:大数定律、中心极限定理
教材阅读:《商务与经济统计》6.3

线下课程:
第1课 课程内容概述;
统计学基础1:基本概念、描述性统计、数据分析中的“陷阱”;
教材阅读:《商务与经济统计》2、3、7.1

第2课 统计学基础2:抽样、点估计与区间估计;
教材阅读:《商务与经济统计》7.2 ~ 7.7、8

第3课 统计学基础3:假设检验;
教材阅读:《商务与经济统计》9.1 ~ 9.5

第4课 回归分析1:回归模型、最小二乘法、模型估计与推断;
教材阅读:《商务与经济统计》14.1 ~ 14.5、15.1 ~ 15.5

第5课 回归分析2:建模技巧、模型诊断、实际应用;
教材阅读:《商务与经济统计》14.6、14.8、15.6~ 15.8、16.1 ~ 16.4

第6课 随机模拟技术、决策树、规划模型1:线性规划模型的构建;
教材阅读:《商务与经济统计》21、《数据、模型与决策》2.1 ~ 2.2

第7课 规划模型2:线性规划的求解与敏感性分析、非线性规划模型;
课程总结与回顾
教材阅读:《数据、模型与决策》3、8

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