《多元统计分析》大纲
第五章 多元统计分析(提纲)
第五章多元统计分析第一节多元描述统计一、列表法二、多元数据的图示法1.轮廓图作图步骤为：(1)作平面坐标系，横坐标取A个点表示A个变量。
(2)对给定的一次观测值，在P个点上的纵坐标(即高度)和它对应的变量取值成正比。
(3)连接P个高度的顶点得一折线，则一次观测值的轮廓为一条多角折线形。
n次观测值可画出M条折线．构成轮廓图。
2.雷达图（蛛网图）作图步骤是：(1)作一圆，并把圆周分为P等分。
（2)连接圆心和各分点，把这十条半径依次定义为各变量的坐标轴，并标以适当的刻度。
(3)对给定的—次观测值，把它的P个分量值分别点在相应的坐际轴上，然后连接成一个P 边形，这个P边形就是P元观测值的图示，n次观测值可画出M个多边形。
将上例数据用雷达图表示如下（值得注意的是，这里坐标轴只有正半袖，因而只能表示非负数据，若有负数据．只能通过合理变换使之非负才行)：3.脸谱图(切尔诺夫脸)人们的反应表现在脸上。
切尔诺夫假定用二维平面的脸来表示多维观测结果，脸的特征(如脸的形状，嘴的弯曲率，鼻子的长度，服睛的大小，瞳孔的位置等等)是由P个变量的测量值所决定的。
按照最初的设计．切尔诺夫脸可处理多达18个变量。
脸部容貌对应的变量的分配是由实验者完成的，不同选择会产生不同的结果。
为了取得令人满意的表示常常需要一些重复步骤。
第二节综合评价方法一、综合评价及其要素1.综合评价根据多个指标，对评价对象进行客观、公正、合理的全面评价。
2.综合评价的要素（1）被评价的对象（2）评价指标（3）权重系数（4）综合评价模型（5）评价者二、综合评价的原则1.评价目标：总结性、发展性（预测性）2.评价对象采样：普遍、可比、可测性3.评价指标选择原则：相关性、全面性、可操作、与评价方法相协调。
三、综合评价的步骤：1.确定反映要研究的对象的主要方面及各方面的主要指标，建立评价指标体系。
2.评价指标的转换与综合的方法3.确定各种评估方法所需要的参数4.加权合成指标评价值，进行评估分析，得出评估结论五、评价指标的正向化与无量纲化1.正向指标、逆向指标与正向化正向指标是指数值越大越好的指标，逆向指标是数值越小越好的指标。
多元统计分析教学大纲(何晓群版)
《多元统计分析》课程教学大纲（Mutilvariate Analysis For Economics）一、课程基本信息1、课程类别：专业限选课2、课程学时：总学时643、学分：34、适用专业：5、大纲执笔者：6、修订时间：2009.10二、课程教学目的多元统计分析引进数理统计的多元分析方法对社会经济现象进行多维度、深层次分析、刻画、综合的方法。
是以统计学方法中的综合指标法为基础，对现象用指标进行描述，然后再考虑指标的引进与删除、指标的抽象与综合、样本的聚类和类间的差异、以及回归模型的建立等问题，可以对经济问题深入剖析，纵向横向对比研究。
本课程在方法的数理推导上不作较高要求，主要弄清方法的原理和基本思路；重点是方法的适应范围、解决问题的实质是什么、各种方法之间的相互关系是什么、各种方法在计算机上怎么实现、特别在SPSS如何操作、输出结果的数学意义是什么、经济上又如何解析。
在掌握上述各基本问题以后，本课程着重培养学生的口头表述能力和书面表达能力，口头上要能针对一个问题，提出解决思路，讲述途径和分析可能性，大致判断最后结果，必需上讲台讲。
多元统计分析是高年级专业课程，要为学生写作毕业论文和参加其它科研创作活动作好准备。
三、课程教学的基本要求第一章多元正态分布学生搜集现象的多指标数据，简单验证大样本情况下绝大部分问题是可用多元正态分布来描述现象的特征的。
第二章多元正态总体均值向量和协差阵的假设检验1．了解几个常见的统计检验量服从的概率分布；2．深刻理解样本统计量和根据显著性水平查表所得值之间的比较与最终接受或拒绝原假设之间的关系；3．学生必需举例说明均值向量检验在实际经济研究中的应用和其已知与未知的意义和存在性分析，理解两总体及多总体均值向量检验的应用意义；4．理解协方差阵检验的应用意义，特别要学会两个检验结合运用。
第三章聚类分析1．理解各种距离和相似系数的意义和其各种定义计算方法下表现出来的数量特征；2．理解R型和Q型聚类的区别和联系；3．深刻理解样本间距离计算与聚类时类间距离的规定之间的关系；掌握八种系统聚类法在实际应用中各自的特点和适应范围；4．选择一个问题，每人写出一篇关于聚类问题分析的小论文，论文在5000字左右，要求有问题的提出、指标选择和数据收集，聚类分析结论等四个部分。
多元统计分析课程多元统计分析课程教学大纲
《多元统计分析》课程教学大纲一、课程总述二、教学时数分配三、单元教学目的、教学重难点和内容设置第一章绪论、统计学基础回顾教学目的通过本章的教学，主要使学生对多元统计分析有一个大概的认识，了解其产生及发展的过程以及其在不同领域的应用，增强学习多元统计分析的信心。
回顾多元统计分析的基础——统计学。
教学重难点参数估计、假设检验内容设置第一节统计数据的整理与描述第二节几种重要的概率分布第三节参数估计第四节假设检验第二章多元正态分布教学目的本章内容是学习多元统计分析方法的理论基础，通过本章的教学，要使学生能够将一元正态分布的知识进行推广应用到多元正态总体，了解多元正分布的基本性质以及其参数的基本估计方法。
教学重难点随机向量的数字特征；多元正态分布的基本性质；多元正态分布的参数估计；Wishart分布内容设置第一节多元分布的基本概念第二节统计距离与马氏距离第三节多元正态分布第四节均值向量和协差阵的估计第五节常用分布及抽样分布第三章均值向量和协差阵的检验教学目的在后面章节介绍的常用统计方法，有时要对总体的均值向量和协差阵作检验，比如，对两个总体做判别分析时，事先就需要对两个总体的均值向量做检验，看看是否在统计上有显著差异，否则做判别分析就毫无意义。
本章教学的目的仍然是为后面章节的学习打下坚实的理论基础，使学生掌握基本的多元正态总体均值向量和协差阵的假设检验方法。
教学重难点Hetlling T2分布；多元正态总体均值向量检验；多元方差分析；多元正态总体协差阵检验内容设置第一节均值向量的检验第二节协差阵的检验第三节有关检验的上机实现第四章聚类分析教学目的在社会经济领域中存在着大量分类问题，通过本章的教学，要使学生掌握几种常用的系统聚类分析以便对复杂现象总体进行划分，更好的进行深入分析，同时要求学生根据自己的兴趣及知识积累搜集数据进行上机实验。
教学重难点距离；相似系数；系统聚类分析方法（最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、类平均法、可变类平均法、可变法、离差平方和法）内容设置第一节聚类分析的基本思想第二节相似性测量第三节类和类的特征第四节聚类方法第五节模糊聚类分析第六节计算步骤与上机实践第五章判别分析教学目的在生产、科研和日常生活中经常需要根据观测到的数据资料对所研究的对象进行分类，判别分析就是判别样品所属类型的一种统计分析方法，其应用之广和与回归分析媲美。
多元统计分析大纲
如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载!《多元统计分析》课程教学大纲课程名称：多元统计分析课程类别：专业基础课适用专业：经济统计学总学时数：40学分：2.5编制部门：商学院经贸统计系修订日期：2017.07一、课程的性质与任务《多元统计分析》是为经济统计学专业学生开设的一门必修的重要的基础核心课程。
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、社会科学等方面有着广泛的应用。
多元分析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，而不需考虑异度量的问题，即它是处理多个变量的综合统计分析方法，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量的前提下，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。
通过本课程的学习，旨在使学生系统地了解多元统计分析的基本概念和基本原理，掌握一些常用的多元统计思想和统计方法，为未来的教育教学实践提供必要的理论指导，同时，也为学生后续课程的学习打下坚实的专业知识基础，学会处理常见的多元统计问题。
二、课程教学基本要求如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载!《多元统计分析》是经统专业的重要课程之一。
通过本课程的教学，要求学生系统掌握多元统计分析的基本理论、基本方法和基本技能。
1.基本理论方面，掌握多元统计分析的基本概念、基本原理，特别是几种常见的多元统计分析方法在实际生活中的应用；2.基本方法方面，要求学生掌握各种分析方法的应用场合、条件、程序、要点，熟知各种多元统计分析的步骤和分析结果的含义，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；3.基本技能方面，要求学生具有对一般实际场合和具体情况选择合适多元统计分析方法、制订统计分析方案的能力，并且要求学生学会使用SPSS、EXCEL等统计软件相关功能，为进一步深入学习统计理论与应用课程做好准备。
多元统计分析课程教学大纲
课程 教学 要求
本课程 的重点 和难点
多元统计分析是统计学的一个重要分支，是处理多位数据不可 缺少的重要工具。随着电子计算机的普及和发展，了解和使用 它的人迅速增加，为了适应经济问题研究中定量分析的需要， 统计学专业的学生系统的学习多元统计分析方法是十分有必要 的。 要求学生通过学习能够掌握多元统计分析的基础理论知识，如 多元正态分布、多元正态总体均值向量和协差阵的假设检验， 熟悉掌握一些常用的多元统计分析方法，如聚类分析，判别分 析，主成分分析、因子分析、联合分析及对应分析基本原理和 方法，并要求学生自己搜集数据进行上机实验，增强其的动手 操作能力。最重要的是能够学以致用，将课本上的理论知识应 用到现实问题的分析中。
三、单元教学目的、教学重难点和内容设置
第一章 统计学基础回顾
教学目的 回顾多元统计分析的基础——统计学。 教学重难点 参数估计、假设检验 内容设置 第一节 统计数据的整理与描述 第二节 几种重要的概率分布 第三节 参数估计 第四节 假设检验
第二章 多元正态分布
教学目的 通过本章的教学，主要使学生对多元统计分析有一个大概的认识，了解其产生及 发展的过程以及其在不同领域的应用，增强学习多元统计分析的信心。使学生能 够将一元正态分布的知识进行推广应用到多元正态总体，了解多元正分布的基本 性质以及其参数的基本估计方法。 教学重难点 随机向量的数字特征；多元正态分布的基本性质；多元正态分布的参数估计； Wishart分布 内容设置 第一节 多元分析概述 第二节 矩阵代数与随机向量 第三节 多元分布的基本概念
第四章 聚类分析
教学目的 在社会经济领域中存在着大量分类问题，通过本章的教学，要使学生掌握几种常 用的系统聚类分析以便对复杂现象总体进行划分，更好的进行深入分析，同时要 求学生根据自己的兴趣及知识积累搜集数据进行上机实验。
《多元统计分析》课程教学大纲
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》课程教学大纲(本科)
多元统计分析（Multivariate Statistical Analysis）课程代码：20410077学分：3学时：48 （其中：课堂教学学时：36 实验学时：上机学时： 12 课程实践学时: ）先修课程：线性代数、概率论与数理统计、统计学适用专业：统计学、工商管理等专业教材：多元统计分析；于秀林，任雪松；中国统计出版社，2011年3月第2版一、课程性质与课程目标（一）课程性质本课程是统计学专业必修的专业课程，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。
本课程包括以下内容：多元正态分布、多元正态总体的假设检验、聚类分析、判别分析、主成份分析、因子分析、对应分析等。
为后续专业课程学习奠定理论基础。
（二）课程目标（根据课程特点和对毕业要求的贡献，确定课程目标。
应包括知识目标和能力目标。
）课程目标1：培养学生掌握处理多元统计分析的基本理论；课程目标2：培养学生掌握处理多元数据分析的基本统计分析方法；课程目标3：培养学生能熟练运用SPSS/R等统计软件，使用多元统计分析中的数据分析方法，分析、解决实际社会经济问题。
二、课程内容与教学要求（按章撰写）第一章绪论（一）课程内容1. 多元统计分析的概念2. 多元统计分析的作用3. 多元统计分析的主要内容（二）教学要求理解多元统计分析的概念，了解多元统计分析的意义及其主要分析方法。
（三）重点和难点重点把握多元统计分析的概念、作用。
第二章多元正态分布（一）课程内容1. 基本概念（1）随机向量的概率分布；（2）随机向量的数字特征。
2. 多元正态分布的定义及基本性质（1）多元正态分布的定义；（2）多元正态变量的基本性质。
3. 多元正态分布的参数估计（1）多元样本的概念及表示法；（2）多元样本的数字特征（3）µ和∑的最大似然估计及基本性质；（二）教学要求了解随机向量的概率分布和数字特征、多元正态分布的定义及基本性质、多元正态分布的参数估计。
多元统计分析大纲
多元统计分析大纲多元统计分析是指将多个自变量同时考虑进入统计模型中，以分析它们对因变量的联合影响。
多元统计分析旨在寻找多个自变量与因变量之间的关联关系，并通过建立合适的模型来解释这种关系。
在多元统计分析中，常用的方法包括多元方差分析、多元回归分析和主成分分析等。
一、多元方差分析多元方差分析是对多个自变量对因变量的影响进行分析的一种统计方法。
它可以同时考虑多个自变量之间的交互作用，并通过分析方差的差异来验证因变量的差异是否是由于自变量的不同水平而引起的。
在进行多元方差分析时，需要注意选择适当的方差分析模型、检验假设并进行方差分析表的解读。
二、多元回归分析多元回归分析是用于分析多个自变量对因变量的影响程度的一种统计方法。
它可以通过建立线性回归方程来描述自变量与因变量之间的关系，并通过回归系数的显著性检验来判断自变量对因变量的影响是否显著。
在进行多元回归分析时，需要注意自变量间的相关性、模型的拟合度以及假设的验证等问题。
三、主成分分析主成分分析是一种用于降维和提取主要信息的多元分析方法。
它通过线性变换将多个相关的自变量转化为少数几个无关的主成分，并根据主成分的方差大小来解释原始数据的方差贡献。
主成分分析可以帮助研究者分析多个自变量之间的关系、减少冗余信息和简化模型等方面。
在进行主成分分析时，需要注意选择适当的主成分数量、解读主成分的含义和解释数据的方差贡献等问题。
四、多元判别分析多元判别分析是一种用于分类和判别的多元分析方法。
它通过建立判别函数来将多个自变量分为不同的类别，并根据自变量的线性组合确定每个类别的特征。
多元判别分析可以帮助研究者预测新观测值的类别、区分不同群体之间的差异和评估判别函数的准确性等。
在进行多元判别分析时，需要注意选择适当的判别函数、评估模型的准确性和解读变量的判别效果等问题。
总结：多元统计分析是研究多个自变量对因变量关系的重要方法。
在进行多元统计分析时，需要注意选择适当的统计方法、控制变量的选择和方差分析的假设检验等问题。
多元统计分析教学大纲
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
《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。
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西南财经大学全校各专业
《多元统计分析》教学大纲
一、说明
1、在工业、农业、医学字、气象、环外境以及经济管理等诸多领域中，常常需要同时观测多个指标。
例如，要衡量一个地区的经济发展，需观测的指标有：总产值、利润、效益、劳动生产率、万元生产值能耗、固定资产、流动资金周转率、物价、信贷、税收等等。
受多种指标共同作用和影响的现象是大量存在的，举不胜举。
上述指标，在数学上通常称为变量，由于每次观测的指标值是不能预先确定的，因此每个指标可用随机变量来表示。
如何同时对多个随机变量的观测数据进行有效地分析和研究呢?一种做法是把多个随机变量分开分析，一次处理一个去分析研究；另一种做法是同时进行分析研究。
显然前者做法有时是有效的，但一般来说，由于变量多，避免不了变量之间有相关性，如果分开处理不仅会丢失很多信息，往往也不容易取得好的研究结果。
而后一种做法通常可以用多元统计分析方法来解决，通过对多个随机变量观测数据的分析，来研究变量之间的相互关系以及揭示这些变量内在的变化规律，如果说一元统计分析是研究一个随机变量统计规律的学科，那么多元统计分析则是研究多个随机变量之间相互依赖关系以及内在统计规律性的一门统计学科。
同时，利用多元分析中不同的方法还可以对研究对象进行分类(如指标分类或样品分类)和简化(如把相互依赖的变量变成独立的或降低复杂集合的维数等等)。
实践证明，多元分析是实现做定量分析的有效工具。
2、通过学习，要求学生了解多元统计分析的基本的思想，能掌握多元统计分析的基本统计分析方法；会运用综合评价方法对多指标总体进行整体评价。
能使用统计软件包中关于多元统计分析的过程实际的数据进行处理和分析。
本课程预计36学时，周学时2小时，学分数2 分。
要求学生具备概率论、数理统计和线性代数的一般知识。
多元分析包括的主要内容：有多元正态总体的参数估计和假设检验以及常用的统计方法。
这些方法是多元数据图表示法、聚类分析、判别分析、主成分
分析、因子分析、对应分析、多重多元回归分析、典型相关分析、路径分析、多维标度法等。
第一章绪论
§1.1什么是多元统计分析
§1.2 多元分析解决那些类型的实际问题
案例1：起名为“波澜”恰当吗？
案例2：企业信用评估？
案例3：后40回出自谁的手笔？
第二章多元数据图的表示法
§2.1 轮廓图
§2.2 雷达图
§2.3 极坐标图
你还知道哪些直观反映多元数据的图形？
第三章聚类分析
§3.1 什么是聚类分析
§3.2 距离和相似系数
欧氏距离，相似距离。
§3.3八种系统聚类分析
最短距离法，最长距离法，重心法，中间距离法，可变类平均法，可变法和离差平方和法。
§3.4 系统聚类的基本性质
单调性，空间的浓缩和扩张，聚类结果的评价。
§3.5 附注
思考题：如何评价聚类的结果？
实践题：用聚类分析法分析我国除西藏外的30个地区消费结构。
第四章判别分析
§4.1什么是判别分析
§4.2 距离判别法
§4.3费歇（Fisher）判别法
§4.4贝叶斯（Bayes）判别法
§4.5附注
思考题：聚类分析和判别分析有什么不同？
实践题：为DNA序列分类。
（2000年网易杯大学生数学建模竞赛题）第五章主成分分析
§5.1主成分分析的基本思想
§5.2主成分分析的数学模型及几何解释
§5.3主成分分析的推导及数学解释
§5.4计算步骤及实例
§5.5附注
思考题：主成分分析的目的。
实践题：用主成分分析讨论人文发展。
第六章因子分析
§6.1因子分析的基本思想
§6.2因子分析的数学模型
§6.3因子载荷阵的估计方法和因子旋转
§6.4因子得分
§6.5计算步骤及实例
§6.6附注
思考题：因子分析和主成分分析的区别。
实践题：我国人均要素的因子分析。
第七章对应分析初步
§7.1对应分析的基本思想
§7.2 对应分析方法的原理
§7.3计算步骤及实例
思考题：对应分析的作用。
实践题：用对应分析对我国30个省市农业发展进行综合评价。
第八章典型相关分析
§8.1 什么是典型相关分析及其基本思想
§8.2 典型相关分析的数学描述
§8.3 总体的典型相关系数和典型变量
§8.4 样本的典型相关系数和典型变量
§8.5 计算步骤及实例
思考题：典型相关分析和相关分析的区别
实践题：全国30个省市地区的农民消费支出和可支配收入的典型相关分析。
第九章 Logistc回归分析
§9.1Logistc回归分析的基本思想
§9.2Logistc回归分析的原理
§9.3 计算步骤及实例
思考题：用Braincel（神经网络）统计软件和Logistc回归分析对客户信用等级评估的结果进行比较。
二、实践
Excel基本操作和SAS/stat的基本语句，通过上机实践，使学生掌握《多元统计分析》基本理论，用众多的多元统计分析方法解决多指标问题。
三、教学分配内容
四、参考书目
《多元统计分析方法》西南财经学出版社
杜丹青《多元统计分析方法》上海财经大学出版社
刘为民《SAS/stat系统使用手册》中国统计出版社
高惠璇。