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高纲1824江苏省高等教育自学考试大纲30447数据、模型与决策.doc


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高纲1824江苏省高等教育自学考试大纲30447数据、模型与决策南京大学编(2019年)江苏省高等教育自学考试委员会办公室I课程性质、设置目的与要求一、《数据、模型与决策》课程的性质随着社会信息化水平的提高和科学管理意识的普遍增强,人们对如何从数据资料角度进行认识显示出越来越多的兴趣。数据资料本身并没有什么意义,关键是采用合适的方法对其进行分析和处理,只有这样才能探索客观现象发展变化的内在规律,从而更好地服务于管理决策的需要。《数据、模型与决策》属于数量性质的课程,侧重于讲解数据资料的搜集、描述、分析和解释,以及管理决策方法和技术方面的知识。管理决策分为两类,一类是理性决策一类是行为决策。数据分析与决策模型中,不论是以不确定性为特征的统计决策,还是以确定性为特征的管理科学优化决策,和以策略互动为特征的博弈决策,都可以把它们归结为理性决策范畴。既然是理性决策,必然会要求建立某种决策准则,然后在既定的准则下通过度量来选择决策方案。这一过程一方面要对研究的问题进行结构化处理,另一方面也需要有相应的数据资料。前者是为了能够建立决策模型,后者则是帮助实现计算。有鉴于此,数据与模型在决策分析中的重要意义不言而喻。数据与模型除了共同服务于决策分析以外,两者之间也存在密切的关系。从应用的角度,统计方法比较强调实证性做法,统计分析与决策中,没有大量的、客观准确的数据资料,统计决策分析只能停留在纯理论的状态,无法形成具体的分析结论。管理运筹优化和博弈决策分析中,虽然不像统计分析那样,需要拥有充足的数据,但是必要的不可控因素比如模型中的有关参数,其数值资料就必须事先给以确定。尽管现在的企业一般都积累了大量的可供开发利用的数据资料,不过由于这样那样的原因,数据资料本身总会存在不系统、不充分、不完备的情况。因此,对于背景数据必须经过科学的编辑、处理、汇总和提炼,然后才能用于决策分析。对此,模型起着重要的转化作用,通过模型化处理,不仅能对数据的价值结构进行改造,而且还能对决策赋以深层次的分析。如同生产过程一样,数据资料好比“原料”,模型就如“机器”,把数据原料投入模型机器,经过模型机器的加工处理,最后就能得到输出结果“产品”,即管理分析和决策方案。运用数据资料通过模型从定量角度开展决策分析,目前已得到了十分广泛的发展和应用,在社会经济管理领域的各个方面都发挥着重要的作用。以企业管理为例,生产运营、库存管理、质量控制、资源利用、厂址选定、产品开发与设计、设备维护与更新、人员安排、项目规划、组织设置、信息处理、投资组合、融资方案、市场营销、商情预测、竞争性定价等方面,都会使用到数据资料和模型工具,在社会管理和公共服务领域,数据处理和模型分析同样具有重要价值,比如:学校、商店、消防、医院、银行等服务网点的布局、交通道路规划、服务窗口优化设置等。正因为如此,在我国的高等教育体系中,倡导把定量化方法纳入到经济管理类专业的教育体系中。管理是人类社会永恒的主题,无论什么时候,也无论在什么样的发展阶段,管理总是必要的、必不可少的。随着社会经济的不断发展,人们遇到的管理问题可能更加复杂,只有懂得科学的管理方法,才有可能制定出合理的规划和行动方案。把定量化分析方法引进经济管理类专业的教学体系,体现了社会对人才培养的高标准要求。企业和社会的未来管理人员,应该努力地学****管理科学方法,并在未来的实际工作中自觉地运用科学方法解决管理问题。二、《数据、模型与决策》考核内容简介《数据、模型与决策》的内容比较丰富,有的方法对经济管理专业的学生来说可能还存在一定的难度,为此在具体教学的时候,可以把讲解方法原理、应用条件与案例分析和计算机软件使用结合起来。通常情况下,要求完成以下的自学内容:第一章总论。了解定量分析在专业学****中的意义,搞清楚数据、模型与决策之间的关系,理会定量分析的原则性要求,掌握定量决策分析的一般程序。第二章数据资料来源、分类与变换。通过本章的学****系统了解和掌握数据采集的基本方法,认识管理决策数据的大致类型,熟悉数据质量的影响因素和一般检查方法,掌握数据资料的简单变换处理。第三章统计资料描述分析。熟悉各类图表的功用和制作方法,掌握数据资料的特征数字计算方法和应用注意事项,特别是各种特征数字的综合运用。最好能运用统计描述方法,进行具体问题的应用研究。第四章参数样本推断。理解统计量概念,学会利用EXCEL计算“三大推断分布”概率,掌握常用的统计量的抽样分布,熟练掌握利用EXCEL实现参数估计和假设检验。第五章方差分析及其应用。了解方差分析中的基本术语,熟悉方差分析的基本思想,掌握EXCEL方差分析的使用过程,并能对处理的结果进行正确解读。第六章回归模型及其应用。回归模型是统计分析中的重要内容,这一章的学****需要掌握线性回归模型的一般形式及其反映功能,掌握EXCEL求解结果的识

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