教学大纲_多元统计分析（双语）

多元统计分析实验教学大纲《多元统计分析》实验教学大纲一、课程基本信息适用专业:四年制统计学专业本科预防医学系教研室名称:卫生统计学所属部系(院):学分数:1.5 学时数:27学时课程类别:专业基础课程执笔人:陈景武(教授)二、实验教学目的和要求(一)系统掌握统计学的基本概念、使用条件、原理、方法和计算过程，通过学习培养学生的统计学思想，为以后的学习和工作在方法学上培养起正确的思维方式。

(二)熟悉各种不同资料的分析方法，能够独立解决实际学习和工作中的统计问题，掌握手工和计算机解决统计问题的方法。

三、实验项目及要求实验项目及学时分配表实验项目名称实验类型学时数多元方差分析验证性实验 3 多元线性回归与相关验证性实验 3 Logistic回归验证性实验 3 判别分析验证性实验 3 主成分分析验证性实验 3 因子分析验证性实验 3 聚类分析验证性实验 3 生存分析验证性实验 3 重复测量资料的分析验证性实验 3 合计 27多元方差分析[目的要求](一)掌握多元统计量、两个及多个均向量比较的方法。

(二)了解GLM过程的使用方法。

(三)熟悉REG过程处理与本专业有关的问题，并会解释运行结果。

多元线性回归与相关[目的要求](一)掌握多重线性回归、逐步回归的基本概念、方法和主要用途。

(二)掌握多重线性相关、偏相关的概念、用途。

(三)了解REG、STEPWISE、CORR过程。

Logistic回归[目的要求](一)掌握Logistic回归的基本概念、方法和主要用途。

(二)了解Logistic 回归的SAS程序、应用。

判别分析[目的要求](一)掌握判别分析的基本概念、用途、判别准则及一般研究程序。

(二)熟悉用DISCRIM过程、STEPDISC过程解决本专业有关问题。

因子分析[目的要求](一)掌握因子分析的基本概念、基本方法和用途。

(二)熟悉SAS程序编写及因子分析过程。

聚类分析[目的要求](一)掌握聚类分析的基本概念、基本用途、基本原则。

《多元统计分析》教学大纲专业班级：10统计学讲授老师：李壮壮一．课程性质多元统计分析是进行科学研究的一项重要工具，在自然科学，社会科学等领域方面有广泛的应用。

多元统计研究的是多个变量的统计总体，这使它能够一次性处理多个变量的庞杂数据，而不需要考虑异度量的问题，即它是处理多个变量的综合分析方法。

它可以把多个变量对一个或多个变量的作用程度大小线性地表示出来，反映事物多变量间的相互关系；可以消除多个变量的共线性，将高维空间的问题降至低维空间中，在尽量保存原始信息的前提下，消除重叠信息，简化变量间的关系；可以通过事物的表象，挖掘事物深层次的、不可直接观测到的属性即引起事物变化的本质；也可以透过繁杂事物的某些性质，将事物进行识别、归类。

二．教学目的本课程的教学目的在于让学生熟练掌握多种多元统计方法的基本思想，数学原理的基础上，能够把大量的数据简化到人们能够处理的范围之内，能够构造一个综合指标代替原来的变量，能够进行判别和分类，能够对数学计算结果进行科学合理的解释，并从专业背景上给予分析；能将统计分析方法应用至实际中去，为避免繁冗的数学计算，本课程要求学生学会使用SPSS、Excel和SAS软件相关功能。

三．教学安排四．教学方法课程讲授（以例子的形式讲授理论知识：讲解SPSS中的每一个命令背后的理论背景）——学生上机（给出一个社会经济案例，让学生上机操作，掌握使用SPSS、EXCEL和SAS分析数据的多元统计过程）——课堂讨论（提出在上机过程中，所遇到的问题以及对上机分析结果不懂的地方）——课下搜集相关数据再操作五．多元统计分析实验报告（一）均值向量和协方差阵的假设检验实验日期：第三教学周实验名称：用Excel和SPSS对多个多元总体的均值向量和协方差阵进行假设检验，并作形象分析。

实验目的：通过上机，让学生掌握使用SPSS软件对多元正态总体进行假设检验的操作过程。

对多元变量数据的多元正态性检验以及相关参数的假设检验是后续学习多元统计分析方法的基础。

多元统计分析课程实验教学大纲课程编号：0102068课程名称：多元统计分析课程英文名称：Multivariate Statistical Analysis总学时：40 理论学时：32 实验学时： 8 课外学时：0 学分：2.5 先修课程要求：高等数学、概率论与数理统计、线性代数课程属性：非独立设课实验学时：8 课外学时：0实验项目数：4适用专业：金融学参考教材：王淑芬，《应用统计学（第2版）》，北京大学出版社，2011版。

教学参考书：余锦华，杨维权，《多元统计分析与应用》，中山大学出版社，2005张润楚，《多元统计分析》，科学出版社，2006何晓群：《多元统计分析（第三版）》，中国人民大学出版社，2012一、课程简介和基本要求课程介绍：本课程是金融学专业平台课。

内容涉及统计数据的收集整理与显示，统计数据的特征描述，相关分析与回归分析、聚类分析、主成分分析与因子分析、对应分析。

基本要求：通过本课程的学习,使学生能够对多元统计分析方法的基本思想、基本内容、基本原理有更加深入理解，能够利用SPSS软件运行数据处理方法，从而为学会如何通过建立模型对现实的经济生活进行分析模拟，为实证分析打下一定的理论基础。

二、课程实验目的与要求实验目的：使学生将前修课的知识有机地联系起来，通过实践培养学生综合运用知识的初步能力。

实验要求： 1. 学生应独立完成规定的上机习题；2. 通过SPSS软件对案例进行分析，并将结果上传到网络教学平台三、主要仪器设备及软件仪器设备：任何手提、台式计算机及网络终端。

软件：SPSS软件经管实验中心实验室已具备上述实验条件。

四、实验项目设置与内容五、实验成绩评定实验成绩分优、良、中、合格、不合格五个等级，实验成绩占该课程总成绩的20％。

六、实验教学应注意的问题学生应在掌握课程基本理论和基本知识的基础上独立完成所要求必做的实验项目，注重理论联系实际，提高实际操作技能。

七、制定执笔者：李喆审定者：批准者：。

河北经贸大学课程水平认定《多元统计分析》课程大纲一、课程性质多元统计分析是统计学的一个重要分支，是处理多维数据不可缺少的重要工具，随着电子计算机的普及和发展，多元统计分析方法已愈来愈多地应用于社会经济各个方面的数据分析之中。

多元统计分析是利用统计学和数学方法，将隐没在大规模原始数据群体中的重要信息集中提炼出来，简明扼要的把握系统的本质特征，分析数据系统中的内在规律性。

利用多元分析中不同的方法还可以对研究对象进行分类和简化。

多元分析是实现做定量分析的有效工具。

二、学习目的通过本课程的学习，让学生会应用多元统计分析中的诸多方法进行数据分析，通过和不同的学科知识相结合，对所考虑具体问题给出合理的推断。

三、学习要求要求学生掌握各种判别分析、聚类分析、主成分分析、相关分析和因子分析等各种多元分析方法的思想及统计分析方法。

四、学习内容及学时分配五、课程考核及成绩评定课程考核为闭卷考试。

成绩评定：考试成绩实行百分制，其中基础知识测试题的分值掌握在40分左右；综合能力测试题的分值掌握在60分左右。

60分为及格。

六、推荐教材和学习参考书七、学习具体内容和要求第一讲应用多元统计方法简介一、基本要求要求学生对多元统计分析课程有一个概括的认识。

二、授课方法自学。

三、学习内容（一）简述各种多元统计方法简单介绍了主成分分析、因子分析、判别分析、典型判别分析、罗吉斯回归分析、聚类分析、多变量方差分析、典型变量分析、典型相关分析等方法。

（二）两个例子介绍研究个体的独立性。

（三）变量的类型（四）数据矩阵和向量介绍变量的数值、数据矩阵、数据向量及数据的下标符号。

（五）多元正态分布本节主要介绍关于多元正态分布的定义、均值向量、方差-协方差矩阵、相关矩阵、多元正态分布的密度函数以及典型的二元正态分布。

（六）统计计算本节主要介绍计算机的使用、缺失值的处理、取样的策略、数据的输入错误以及如何校正。

（七）多变量的异常值本节主要介绍如何确定异常值、处理异常值以及异常值的影响。

多元统计分析教学大纲一、课程简介1.1课程名称：多元统计分析1.2课程学分：3学分1.3课程性质：专业基础课1.4课程目标：a.了解多元统计分析的基本概念和原理；b.掌握多元统计方法的应用技巧；c.培养学生通过多元统计分析解决实际问题的能力。

二、教学内容2.1多元统计分析基本概念a.多元统计分析的定义和基本特点；b.多元统计分析在实际问题中的应用。

2.2多元统计分析的数据准备与预处理a.数据质量检查和清理；b.缺失数据的处理方法；c.数据标准化和变量转换。

2.3多元统计分析的常见方法a.多元方差分析（MANOVA）；b.典型相关分析（CCA）；c.因子分析（FA）；d. 聚类分析（cluster analysis）；e. 歧视分析（discriminant analysis）；f.结构方程模型（SEM）等。

2.4多元统计方法在实际问题中的应用a.医学领域的多元统计分析；b.社会科学领域的多元统计分析；c.商务分析中的多元统计方法。

三、教学方法3.1理论授课a.通过讲解基本概念和原理，引导学生对多元统计分析方法的认识；b.给予实例分析，帮助学生理解多元统计方法的应用过程。

3.2应用案例分析a.提供一些真实的案例，让学生利用多元统计方法分析问题；b.学生进行小组讨论，解决实际问题。

3.3课堂问答互动a.鼓励学生参与课堂问答，激发学生的学习兴趣；b.解答学生提出的问题，帮助学生解决困惑。

四、考核方式4.1平时成绩占比：40%a.课堂表现（包括出勤、作业完成情况等）；b.小组讨论和案例分析报告。

4.2期末考试占比：60%a.理论知识的应用与分析；b.解答简答题和案例题。

五、参考教材5.1主要教材：a. Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R.L., & Black, W.C. (2024). Multivariate Data Analysis. 7th Edition. Pearson Education Limited.b. Johnson, R.A., & Wichern, D.W. (2002). Applied Multivariate Statistical Analysis. 5th Edition. Pearson Education Limited.5.2参考教材：a. Tabachnick, B.G., & Fidell, L.S. (2024). Using Multivariate Statistics. 5th Edition. Pearson Education Limited.b. Rencher, A.C. (2003). Methods of Multivariate Analysis. 2nd Edition. John Wiley & Sons.六、教学进度安排本课程为32学时，按以下进度安排：第1-2周：多元统计分析基本概念与原理第3-4周：数据准备与预处理第5-8周：多元统计分析的常见方法第9-10周：多元统计方法在实际问题中的应用第11-12周：案例分析与小组讨论第13-15周：复习与总结以上是《多元统计分析》的教学大纲，旨在帮助学生掌握多元统计分析的基本原理和应用方法，培养学生解决实际问题的能力。

《多元统计分析》课程教学大纲课程编码：611017课程名称：多元统计分析英文名称：Multivariate Statistical Analysis 开课学期：第四学期学时/学分：32学时（其中实验学时：0学时）/2学分课程类型：学科基础选修课开课专业：地质学、资源勘查工程、土地资源管理选用教材：自编主要参考书：1 .《实用多元统计分析（第6版）》Johnson RA, Wichern D.W.清华大学出版社.2008 Applied Multivariate Statistical Analysis （6th Edition）. Johnson R.A., Wichern D.W. Pearson. 2007.2 .《应用多元统计分析》.何晓群.中国人民大学出版社.2012.3 .《地球化学中的多元统计分析》.胡以铿.中国地质大学出版社.1991一、课程简介“多元统计分析”作为概率论与数理统计学中的重要分支.已广泛地应用到自然科学和社会科学的各个领域。

本课程主要介绍一些经典多元分析方法及其在地学中的应用，具体包括：多元线性回归、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析。

同时，以地学数据为基础，通过实例对所考虑的包括多个变量的统计问题进行分析，以了解各变量的关系、建立合理的模型已解决地学问题。

通过和相关学科知识相结合，让学生学会应用多元统计分析中的诸多方法进行数据分析，对所考虑具体问题给出合理的推断；并且初步掌握本课程所列多元统计分析方法的实习过程。

培养学生从事定量地学分析能力，为从事地球科学研究打下坚实的数理基础。

Multivariate statistical analysis as an important branch of probability theory and mathematical statistics has been widely applied to natural science and social science. This course introduces some classical multivariate analysis method and its application in geology, i.e., multiple linear regression, discriminate analysis, cluster, principal component analysis, factor analysis, canonical correlation analysis. Meanwhile, examples will be introduced based on geosciences data to analysis the considered multiple variables, in order to understand the relationship between the variables, then establish a rational model to solve geological problems. Through combination related knowledge, students can apply these multivariate statistical analysis methods for data analysis and give a reasonable inference in specific issues. And they initially master the realization process of these methods. It should develop the ability in quantitative analysis, and lay a solid mathematical foundation in geosciences research.二、课程目标及其与相关毕业要求指标点的对应关系《多元统计分析》是地质学、资源勘查工程、土地资源管理专业的学科基础选修课程，旨在使学生学会运用多元统计分析的理论和方法来研究和处理地学中的各种数据和问题，同时培养学生分析问题和解决实际问题的能力。