多元统计聚类分析论文_多元统计分析论文

多元统计聚类分析论文_多元统计分析论文多元统计分析论文篇1多元统计分析课程教学探讨摘要：多元统计分析是统计学的一个重要分支，它在自然科学、社会科学、教育卫生以及经济金融等领域具有广泛的应用。

利用多元统计分析方法分析和处理实际数据、解决实际问题是统计学专业学生必备的基本能力，因此，如何进行多元统计分析课程的教学具有相当重要的意义。

本文从教学实践出发，对多元统计分析课程的教学进行了探索和实践，提出了一些教学方法。

关键词：以人为本;案例教学;软件编程;考试改革;创新教学多元统计分析是统计学中内容极其丰富、应用极其广泛的一个重要分支。

随着计算机和统计学的发展，它在自然科学、社会科学、教育卫生以及经济金融等领域中的应用越来越广泛，它已成为进行多元数据分析与处理的非常重要的工具之一。

随着社会的发展，我们常需要处理较为复杂的多维数据以及高维或超高维数据，特别地，对于统计学专业的学生，利用多元统计分析方法分析和处理日常生活中的多维数据是他们应该具备的基本能力。

因此，如何让学生很好地掌握一些基本的多元分析方法并能在实践中加以应用是我们统计学专业的教师应该思考的重要问题。

通过多年的实践教学，我们对多元统计分析课程的教学进行了探索和实践，主要在以下几个方面进行了探索和尝试。

一、转变教育观念，树立“以人为本”的教学理念教育的对象是大学生，教育的目的是以学生的终身发展为基础的。

在教学过程中，我们教师首先应转变教育观念，处处体现以学生为本的人文关怀与教育。

关注学生的思想、学生的需要以及在当今时代下学生所面临的挑战与机遇，争取成为学生的良师益友，建立良好的师生关系;通过案例教学、启发式教学等等多种教学方法，鼓励和促使学生积极参与课堂教学，变被动学习为主动学习，使学生成为课堂的主体;正视学生之间的个体差异，不歧视差生也不偏爱优等生，实施因材施教，使每个学生都得到不同程度的提高与进步。

二、注重案例教学，培养“学以致用”的学习意识三、结合软件教学，提高学生编程和数据处理能力多元分析方法分析和处理的数据是多维数据，通常维数较多，而且观测数据也较多，计算量都比较大，通常需要计算机才能实现。

因此，在教学中，我们特别注重软件教学，对每一种分析方法，在学生掌握了这种方法的理论知识和适用范围后，向学生介绍SPSS、E某cel等软件如何给出分析结果，以及介绍SAS，R和Matlab的程序代码。

在学生的作业中，要求学生至少用一种语言编写分析处理数据的程序代码。

对于统计学专业的学生，不仅要求学生掌握一些重要的统计分析方法，同时还要熟练掌握1～2门软件进行数据分析与处理。

实践证明，方法学习与软件结合的教学，将大大提高学生编程和数据处理能力。

四、尝试创新教学，注重培养学生自主学习和实践能力为了培养学生的自主学习能力，我们大胆进行教改尝试，一改教师“一言堂”的教学模式，采用多种教学方式，坚持“学生为主体，教师为主导”的教学模式。

(1)对于每一种方法的教学，我们首先由一个实际问题入手，引发学生思考和讨论，在学生讨论和发言的基础上引出新的分析方法。

(2)学生自学，分组讨论并准备教学PPT，选取准备充分的小组派一名代表上台讲授，教师只是做一些必要的补充和完善。

(3)学生和老师评价教学效果，对于特别优秀的小组给予奖励加分。

通过这些创新教学，培养了学生的自主学习能力、协作能力与口头表达能力，这些能力的培养，将为学生终生发展打下良好的基础。

关于作业布置，传统的方法就是布置一些对基本概念的理解和知识的实际应用的习题。

为了让学生学会用所学知识去思考社会、教育、医药卫生和经济金融等领域的实际问题，我们除了布置一些基本概念的理解和知识的实际应用的习题外，每一种方法学习结束后，对每一种多元分析方法，要求学生撰写1篇小论文(至少使用一种分析方法)。

而对于论文的撰写，由学生自己选题、数据获取，并利用所学的分析方法和统计软件进行分析，最后撰写一篇一定字数以上的小论文。

我们从这些论文中挑选1～2篇优秀论文进行讲解，从论文题目的选取、论文的书写格式、方法和软件的应用以及文章的撰写等各方面进行评价。

对于特别优秀的论文，我们推荐到正式刊物进行发表，并在总评成绩中进行加分，以激励学生学习的热情。

五、改革考核方式，培养符合社会需要的专业人才多元统计分析课程是进行科学研究的重要工具之一，它在自然科学、社会科学等领域有着相当广泛的应用。

该课程教学的目的在于让学生熟练掌握多种多元统计分析的基本思想、基本原理的基础上，能够将大量的数据进行简化，利用所学的方法进行判别和分类，能够结合统计软件进行计算，并对计算结果进行合理的解释。

实践教学表明，学生通过该门课的学习都能很好地利用所学方法对实际问题进行分析和解释。

多元统计分析论文篇2多元统计分析在学生管理中的应用【摘要】运用因子分析方法将学生课程进行聚类，进而将学生分为5类进行分类管理。

并且运用单因素方差分析可知，作业完成情况、出勤情况、课堂响应情况对学生成绩均有显著影响，且课堂响应情况的影响最大。

【关键词】因子分析单因素方差分析学生管理一、相关理论研究综述自20世纪80年代起，多元分析方法在我国多个领域均有成功应用的案例，针对教育、教学方面的研究也在逐渐丰富。

1995年，吴群英曾研究过多元分析在教学质量评估中的应用，发现多元分析的结果对提高教学质量具有明显的导向性。

田开、郑宗培、虞小海利用SPSS软件，深入探讨了有关主成分分析在学生成绩中的应用，为教学研究和管理提供了科学的依据。

应敏、景平等人多次将多元分析方法引入到学生成绩的分析，并取得相关成果。

从以上研究可以看出，多元分析在学生管理中的应用，多停留在教学工作及学生成绩分析方面，没有涉及到学生的综合管理方面。

而本文准备以学生的分类管理和学风建设为例，利用因子分析方法，探讨多元分析在学生管理中的应用。

二、多元统计方法介绍多元分析是单变量统计方法的继承与推广，几种典型的多元分析方法有因子分析、单因素方差分析等。

多元分析方法开始于1889年，F.高尔顿首先提出相关系数和线性回归理论。

C.E.斯皮尔曼等人在后来的数十年中不断丰富了多元分析方法的内容。

(一)因子分析因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。

基本思想是：根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量不相关或相关性较低，每组变量代表一个基本结构一即公共因子。

(二)单因素方差分析单因素方差分析是通过计算F统计量和相应的概率P值，判断不同水平的控制变量对观测变量的影响程度。

对于给定显著水平，α若与检验统计量对应的P值小于显著性水平α，则应拒绝原假设，认为控制变量对观测变量存在显著影响;反之，则应接受原假设，认为控制变量对观测变量没有显著影响。

三、实证分析(一)因子分析在学生成绩分类管理中的应用本节使用的学生成绩数据从某大学辅导员处收集整理得来。

原始数据记录了82名同学在校期间13门课程的成绩。

某1-某13分别表示为高等代数，外出实践，解析几何，常微分方程，体育，统计软件及应用，传统文化，西方经济学，多元统计分析，统计学原理，回归分析，大学英语Ⅰ，大学英语Ⅱ。

首先进行相关性检验分析。

由SPSS的相关性检验结果分析可知，这些变量对应的Sig值较小。

说明这些变量相关性较为显著。

证明此时进行因子分析是非常有效的。

其次由因子分析KMO检验结果表明，用因子分析的效果较好。

由因子贡献率可知前7个公因子的累积贡献率为85.43%，大于85%，因此选取前7个公因子为公因子，就可以比较好的解释原有变量所包含的信息了。

通过累积贡献率我们已经确定，选取7个公因子是合理的。

我们可以由旋转后的因子载荷确定与7个因子分别对应的变量，也就是说，可以用该因子代表这些变量。

分别解释为：第一公因子代表某4、某3、某1、某10四个变量，表示基本课程水平;第二公因子代表某11、某9两个变量，表示专业课程水平;第三公因子代表某12、某13两个变量，表示其英语水平;第四公因子某5表示身体素质;第五公因子某8为经管学习能力;第六公因子某7为记忆能力;第七公因子某6为专业操作水平，公因子某2表示工作能力。

由于7个旋转后的公因子的方差贡献率依次是22.838%、14.530%、13.050%、9.411%、9.069%、8.471%、8.062%，则综合因子得分为：F=22.838%F1+14.53%F2+13.05%F3+9.411%F4+9.069%F5+8.471%F6+8.062%F7利用SPSS16.0计算出因子的综合得分，并接下来将根据综合得分进行数据分组，拟将82名同学分为五个等级，记为：A、B、C、D、E。

选取-0.20、0.00、0.20、0.40为界点，这样就实现了学生分类管理，分别针对这五个等级的学生制定不同的管理方法实现学生科学化管理。

(二)单因素方差分析在学风建设中的应用将学生的作业完成情况、出勤情况、课堂响应程度按照一定的界点分为三类，分别应用单因素方差分析，通过比较分析结果中Sig值与显著性水平α=0.05的大小，判断该因素是否对学生成绩产生显著行影响。

以学生成绩为观测变量，作业完成情况为控制变量，通过单因素方差分析，对作业完成情况对学生成绩的影响进行分析。

原假设为：作业完成情况对学生成绩没有产生显著影响。

首先检验均值μ是否相等。

原假设H0：μ0=μ1=μ2;H1：μ0，μ1，μ2不全相等。

在均值检验中，Sig值为0.288，大于显著性水平α=0.05，因此应该接受原假设，也即均值相等，因此可以继续进行单因素方差分析。

由作业完成情况对学生成绩单因素方差分析的结果可以得出统计量的观测值为21.358，对应的概率值P为0.000，如果显著性水平α为0.05，由于概率值小于显著性水平α，因此应该拒绝原假设，认为学生的作业完成情况对考试成绩产生了显著影响。

同样可以得到出勤情况和课堂响应程度对学生成绩的单因素方差分析。

可知，学生的出勤情况和课堂响应程度对学生成绩产生了显著影响。

四、结论(一)由综合因子得分的大小将学生样本分为五类，记作：A、B、C、D、E。

下面针对这五类学生，分别提出一些管理方面的建议A类“完全粗放式”管理：这类学生成绩优秀、目标明确。

应该给予其足够的自由空间。

B类“不完全粗放式”管理：这类学生成绩较好，属于班级里比较优秀的学生。

可以进行适当指导。

C类“不完全集约式”管理：C类生学习表现一般，几乎不会做违反学校规定的事。

对于这类学生比较好的方法是定时为其制定一些任务目标，要求他们按时完成。

D类“完全集约式”管理：该类生成绩较差、日常表现较差。

对于这类学生，应该重点关注，安排跟班老师尽可能帮助他们学习。