商业研究方法（9522.1）

可用性

单位概述

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• 学期2,2018，在线，布鲁斯 （179529） - 视图
• 2018年学期，校园，TQB-SB （179530） - 视图
• 学期2,2018，校园内，NSI-SL （179533） - 视图
• 学期2,2018，校园，布鲁斯 （179531） - 视图
• 学期2,2017，在线，布鲁斯 （167757） - 视图
• 学期2,2017，校园，TQB-SB （167758） - 视图
• 学期2,2017，校园内，NSI-SL （167761） - 视图
• 学期2,2017，校园，布鲁斯 （167759） - 视图
• 灵活和自我节奏的时期10,2016，自我节奏，布鲁斯 （150108） - 视图
• 学期2,2016，在线，布鲁斯 （152152） - 视图
• 学期2,2016，校园，TQB-SB （156505） - 视图
• 学期2,2016，校园，NSI-SL （155429） - 视图
• 学期2,2016，校园内，布鲁斯 （155420） - 视图

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教学大纲

本机将学生介绍在工作场所中定量研究方法的应用。学生将学习如何应用统计工具来分析数据，得出结论和对未来的预测。该装置将从数据分布开始，然后是概率分析，采样，假设检测，推动统计，最后，回归。这个单位是在数学上密集的，这里的知识大部分地区都将处理学生每天遇到的问题。本机还利用了涂层纸，是使用和理解数值数据的重要工具。

学习成果

成功完成本机，学生将能够：

1.解释定量研究方法对业务的重要性，定量和定性数据之间的差异，并识别每种类型数据的例子;

2.定义并应用概率分布的概念，并解释不同分布的性质;

3.不同于离散和连续概率分布的影响;

4.定义并应用随机变量的概念，并将人口与样本区分开来;

5.详细识别和识别不同的采样方法，包括系统，分层随机，群集，方便，面板和配额采样，并识别每个的示例;

6.使用一个或两个样本测试人口参数的假设测试;

7.识别线性回归模型中的依赖性和独立变量;和

8.在涂抹板环境中具有统计数据的工作。

评估项目

联系时间

150在线自定节奏模式中的学习时间。

先决条件

3CP.

CoreQuisites.

没有

假设知识

没有

不相容的单位

8732 Problem Analysis & Statistics OR 5123 Business Statistics

等同单位

没有