应用多元统计分析教学大纲
《多元统计分析》教学大纲1份共16页word资料
《应用多元统计分析》课程教学大纲课程名称：《应用多元统计分析》课程类别：专业课考核类别：考试适用对象：本科适用专业：统计学、数学与应用数学总学时、学分： 72学时 4学分一、课程教学目的该课程的教学目的是通过对本课程的学习，使学生在初等统计的基础上掌握多元统计的基础理论和了解常规多元统计分析的基本方法，训练学生严密的科学思维及分析问题、解决问题的能力，为学生后续学习打下良好的基础。
二、课程教学要求通过本课程的学习，要求学生能够理解多元随机向量，掌握多元随机向量的数字特征及第 1 页其性质；了解多元正态分布的定义及性质，掌握多元正态分布的参数估计，了解似然比统计量的含义，熟练掌握三种重要的统计量的分布（威沙特分布、霍特林T分布、威尔克斯分布）及其简单性质，了解掌握多元正态总体均值向量检验，协方差阵检验及独立性检验，了解多元总体的正态性检验；了解聚类分析的基本思想和距离、相似系数等基本，掌握系统聚类法的思想及其聚类过程。
了解动态聚类法的思想及其聚类过程；了解判别分析的思想，熟练掌握距离判别方法，掌握费歇尔判别方法，了解贝叶斯判别方法，了解判别效果及个各变量判别效果的概念及其检验方法，了解逐步判别方法；了解主成分分析的思想，掌握主成分的求法及其性质，掌握利用主成分分析计算综合得分等应用；了解因子分析的思想，掌握因子模型的建立，了解因子分析的具体应用，了解因子分析与主成分的差异。
通过本课程的学习使学生初步学会能用所掌握的方法具体解决所第 2 页遇到的各种社会经济问题，为学生进一步学习打下坚实的基础。
三、先修课程《高等代数》、《概率论与数理统计》四、课程教学重、难点重点：多元正态分布及聚类分析等多元统计分析方法。
一元正态分布的基础上，介绍多元正态分布的性质及其数字特征，以及多元正态分布的假设检验；同时本课程的另一个重点为方差分析、聚类分析、判别分析、主成分分析等具体的多元统计分析方法。
难点：本课程要求学生从形象具体的一维变量转化为抽象的多维变量，思维的转换是本课程的难点之一；同时本课程要求学生对矩阵有较深的理解，其中很多矩阵运用是学生在线性代数中没有接触的，这也是本课程一个难点。
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。
《应用多元统计分析课程设计》教学大纲
《应用多元统计分析》课程设计教学大纲课程编码： 090551008 学时/学分： 2周/4学分一、大纲使用说明本大纲根据应用统计学专业2017版教学计划制订。
（一）适用专业应用统计学专业（二）课程设计性质必修课（三）主要先修课程和后续课程1.先修课程：概率论与数理统计、高等代数22.后续课程：统计软件二、课程设计目的及基本要求本课程设计是应用统计学专业必修课程之一。
《应用多元统计分析》课程设计重视多元统计分析基本理论与方法与实际应用的结合，其重点在于对一些实际问题选取适当的多元统计分析方法，再利用计算机软件进行求解和对所求的结果进行检验分析。
通过本课程对培养高层次应用型人才将起到积极的作用。
设计目的如下：1.提高多元统计分析的能力。
通过本课程设计的学习，使学生能够掌握常用的多元统计分析方法，并且能够将这些方法应用于生产、科研及生活的方方面面。
2.掌握运用SPSS软件求解问题的技能。
3.提高对计算结果进行分析检验的能力。
基本要求：要求学生做好预习，掌握SPSS应用方法，上机实现，完成设计内容，设计报告符合学校有关规定，结构合理，排版规范，条目齐全。
三、课程设计内容及安排内容如下：1.理论应用设计：完成多元统计分析实例方案。
2.综合性设计：培养学生灵活应用所学知识与技能、激发创造性思维的设计。
安排如下：1．教师布置题目，学生查找资料，完成设计工作。
2．SPSS软件应用，上机操作。
3．验收教师检查设计结果，组织答辩。
四、指导方式由指导教师进行分组，指定课程设计的内容，讲解部分题目要求。
学生在规定的时间内完成题目，教师在上机过程中给出指导，最后由指导教师进行验收及评定。
五、课程设计考核方法及成绩评定1.教师验收学生的程序设计结果与题目要求是否相符，并检查论文格式是否合格。
2.完成课程设计答辩，按答辩的情况结合出勤及论文给出优、良、中、及格、不及格的成绩。
六、课程设计教材及主要参考资料1.教材（理论课教材）：《多元统计分析》（第四版），何晓群编著，中国人民大学出版社，2015.2.参考书：《统计分析与SPSS的应用》（第四版）薛薇编著，中国人民大学出版社，2014。
《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。
应用多元统计分析-教学大纲
《应用多元统计分析》教学大纲课程编号：151393B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课□专业必修课☑专业选修课□学科基础课总学时：48讲课学时：32实验（上机）学时：16学分：3适用对象：金融学（数据与计量分析）先修课程：高等代数、概率论、数理统计一、教学目标目标1：使学生掌握经典的多元统计分析理论与方法。
目标2：使学生能够将多变量的实际问题应用于社会经济领域的问题研究。
多元统计分析是数理统计学的一个重要分支，它的研究对象是多个随机变量组成的随机向量。
本课程讲授经典的多元统计分析方法，对于统计学专业来说要求掌握各个方法的基本原理与算法，并且学会使用统计软件实现计算。
使得学生在掌握多元分析基础理论和方法的同时，能够对多变量的实际问题进行数据处理分析应用。
本课程为双语教学。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系本课程使学生掌握经典的多元统计分析理论与方法，并能将其应用于社会经济领域的问题研究。
首先向学生介绍多元统计分析的概况，然后复习矩阵代数知识，之后再复习随机向量的知识，在此基础上拓展相关的内容，这是本课程的基础，因为考虑到学生基础不同，可能没有做好充分准备，需要多花些时间讲解。
接下来讲授将一元统计推广到多元统计的理论内容，主要讲解多元分布的基本概念和多元正态总体的统计推断，该部分内容是课程本身的基础，需要精讲。
之后为多元数据的图表示法。
最后讲述多元统计分析的具体方法部分，包括：聚类分析[Cluster analysis]、判别分析[Discriminant analysis]、主成分分析[Principal Components Analysis]、因子分析[Factor Analysis]、对应分析[Correspondence Analysis]和典型相关分析[Canonical correlation analysis]等。
具体重点讲授的内容应根据当前发展方向和任课教师本身特点而定。
应用多元统计分析 教学大纲
《应用多元统计分析》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16028703课程名称：应用多元统计分析英文名称：Applied Multivariate Statistical Analysis课程类别：专业基础课学时：48学分：3适用对象: 统计学、应用统计学专业本科生考核方式：考试先修课程：高等代数、概率论、数理统计二、课程简介中文简介应用多元统计分析是高等学校统计学专业的一门必修的专业基础课程。
本课程以统计思想为主线，介绍各种多元统计方法的应用。
课程主要内容包括多元正态总体的假设检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析等常用的多元统计方法。
通过本课程的学习，使学生掌握多元统计方法的基本原理，提高学生分析并解决问题的能力。
英文简介Applied multivariate statistical analysis is a basic course of statistics in university. This course introduces the application of various multivariate statistical methods by taking the statistical thought as principal line. This course covers various commonly used multivariate statistical methods, such as hypothesis test of multivariate normal population, discriminant analysis, cluster analysis, principal component analysis, factor analysis and so on. Through studying this course, students will master the basic principles of multivariate statistical methods, and improve the ability to analyze and solve problems.三、课程性质与教学目的《应用多元统计分析》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。
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遵义师范学院课程教学大纲应用多元统计分析教学大纲（试行）课程编号：280020 适用专业：统计学学时数：64 学分数： 2.5执笔人：黄建文审核人：系别：数学教研室：应用数学教研室编印日期：二〇一五年七月课程名称：应用多元统计分析课程编码：学分：2.5总学时：64课堂教学学时：16实践学时：48适用专业：统计学先修课程：高等数学、线性代数、概率论、数理统计一、课程的性质与目标：（一）该课程的性质应用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）该课程的教学目标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。
二、教学进程安排课外学习时数原则上按课堂教学时数1:1安排。
三、教学内容与要求第一章矩阵代数【教学目标】教学重点：矩阵的秩、特征值及特征向量、正定矩阵及非负定矩阵教学难点：矩阵的秩、正定矩阵及非负定矩阵、特征值的极值问题【教学内容和要求】教学内容：定义；矩阵的运算；行列式；矩阵的逆、秩；特征值、特征向量和矩阵的迹；特征值的极值问题。
教学要求：了解矩阵、向量的定义；掌握矩阵的运算；行列式；矩阵的逆；特征值及特征向量、正定矩阵及非负定矩阵；理解矩阵的秩以及特征值的极值问题。
【课外阅读资料】[1]张尧庭，方开泰著．多元统计分析引论. 科学出版社．1999．[2] Richard A.Johnson，Dean W.Wichern著；陆璇译. 实用多元统计分析.清华大学出版社. 2001【作业】 计算题1．设矩阵 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=021201A ，⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=200010212B ，⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=242216C ，计算C BA +T ． 2．已知矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=301111010A ，求1)(--A I 。
3．解矩阵方程⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡02115321X . 4．解线性方程组 x x x x x x x x x x x 1234123413431242451-+-=--+=-+=-⎧⎨⎪⎩⎪证明题1．设B A ,均为对称矩阵，且BA AB =，试证：AB 是对称矩阵．2．设A ，B 是两个同阶矩阵，且A 是对称矩阵， T B B =-1，证明AB B 1-是对称矩阵.完成方式：独立 第二章 随机向量 【教学目标】教学重点：随机向量的分布函数、密度函数、独立性、数学期望、协方差矩阵、相关矩阵及其性质、欧氏距离和马氏距离教学难点：随机向量的期望向量、协方差矩阵、相关矩阵及其性质、欧氏距离和马氏距离【教学内容和要求】 教学内容：多元分布；数字特征；欧氏距离和马氏距离；随机向量的变换；特征函数。
教学要求：掌握多元分布的定义、欧氏距离的定义和计算。
【课外阅读资料】[1]张尧庭，方开泰著．多元统计分析引论. 科学出版社．1999．[2] Richard A.Johnson ，Dean W.Wichern 著；陆璇译. 实用多元统计分析.清华大学出版社. 2001【作业】1.试叙述多元联合分布和边际分布之间的关系。
2.设二维随机向量12()X X '服从二元正态分布，写出其联合分布。
3.已知随机向量12()X X '的联合密度函数为121212222[()()()()2()()](,)()()d c x a b a x c x a x c f x x b a d c --+-----=--其中1a x b ≤≤，2c x d ≤≤。
求（1）随机变量1X 和2X 的边缘密度函数、均值和方差； （2）随机变量1X 和2X 的协方差和相关系数； （3）判断1X 和2X 是否相互独立。
完成方式：独立 第三章 多元正态分布 【教学目标】教学重点：非退化的多元正态分布；多元正态分布的性质；多元正态分布中一些参数的极大似然估计；估计量优劣性的评价准则；样本均值的抽样分布及Wishart 分布教学难点：复相关系数和偏相关系数；估计量优劣性的评价准则；样本均值的抽样分布及Wishart 分布【教学内容和要求】 内容：1．复习常见的一元随机变量的概论分布及其矩的计算和特征，给出P 维随机变量的定义，及其概率分布的统计特性的描述。
2．多元正态分布的定义和基本性质和参数估计 3．常用统计量：均值向量、协差阵、相关系数阵的计算 要求：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。
【课外阅读资料】[1]张尧庭，方开泰著．多元统计分析引论. 科学出版社．1999． [2] Richard A.Johnson ，Dean W.Wichern 著；陆璇译. 实用多元统计分析.清华大学出版社. 2001【作业】1.由于多元正态分布的数学期望向量和均方差矩阵的极大似然分别为 1ˆnii n ===∑μX X1ˆ()()ni ii n ='=--∑ΣX X X X 35650.0012.33ˆ17325.00152.50⎛⎫⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭μX 201588000.0038900.0083722500.00-736800.0038900.0013.06716710.00-35.80ˆ83722500.0016710.0036573750.00-199875.00-736800.00-35.800-199875.0016695.10⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪⎪⎝⎭Σ2. 设(1)(2)()n X ,X ,...,X 是从多元正态分布~(,)p N X μΣ抽出的一个简单随机样本，试求S 的分布。
3.设()i i X n p ⨯是来自(,)p i i N μΣ的简单随机样本，1,2,3,,i k =，（1）已知2...k ====1μμμμ且2...k ====1ΣΣΣΣ，求μ和Σ的估计。
（2）已知2...k ====1ΣΣΣΣ求2,,...,,k 1μμμ和Σ的估计。
完成方式：独立第四章 多元正态总体的统计推断 【教学目标】教学难点：联合置信区间；WilksΛ统计量；简单、复及偏相关系数的推断 教学要求：了解Hotelling T 2统计量；理解并熟练掌握置信区域、联合置信区间；两个独立样本的情形、成对试验的情形；理解简单、复及偏相关系数的推断。
【教学内容和要求】内容：1．一元和多元假设检验的基本步骤2．Hostelling T2分布及均值向量一般检验，两正态总体和多正态总体均值向量的检验。
3．一个正态总体协差阵检验和多正态总体协差阵相等检验要求：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。
【课外阅读资料】[1]张尧庭，方开泰著．多元统计分析引论. 科学出版社．1999．[2] Richard A.Johnson，Dean W.Wichern著；陆璇译. 实用多元统计分析.清华大学出版社. 2001【作业】1.试述多元统计分析中的各种均值向量和协差阵检验的基本思想和步骤。
2.试述多元统计中霍特林分布和威尔克斯分布分别与一元统计中t分布和F分布的关系。
3.试述威尔克斯统计量在多元方差分析中的重要意义。
完成方式：独立第五章判别分析【教学目标】教学重点：两组和多组的距离判别、误判概率及估计；后验概率、广义平方距离、误判代价、两组和多组的Bayes判别；Fisher判别的基本思想、判别式；案例分析教学难点：两组和多组的距离判别、误判概率及估计；误判代价【教学内容和要求】内容：1．什么是判别分析，列举经济现象需要判别的问题2．距离判别法，距离判别法与假设检验的联系3．Fisher判别法，Fisher判别法与距离判别法的区别与联系，单总体和多总体的Fisher判别法判别函数的建立。
4．Bayes判别法，判别函数的建立5．逐步判别法，逐步判别法的基本步骤要求：1．理解判别分析的基本思想，以及探讨与假设检验，聚类分析的结合途径。
2．理解Fisher判别法，Bayes判别法相对距离判别法的特点。
3．弄清逐步判别法对指标和样本的处理，对指标是引入与删除还是转换与抽象综合？4．对原聚类分析小论文的结论用假设检验和判别分析再进行深入分析，修改论文。
【课外阅读资料】[1]张尧庭，方开泰著．多元统计分析引论. 科学出版社．1999．[2] Richard A.Johnson，Dean W.Wichern著；陆璇译. 实用多元统计分析.清华大学出版社. 2001【作业】1.简述欧几里得距离与马氏距离的区别和联系。
2. 试述判别分析的实质。
3. 简述距离判别法的基本思想和方法。
4.简述贝叶斯判别法的基本思想和方法。
、5. 简述费希尔判别法的基本思想和方法。
6. 试析距离判别法、贝叶斯判别法和费希尔判别法的异同。
7.设有两个二元总体和，从中分别抽取样本计算得到,,假设，试用距离判别法建立判别函数和判别规则。
样品X=（6，0）’应属于哪个总体？8. 某超市经销十种品牌的饮料，其中有四种畅销，三种滞销，三种平销。
下表是这十种品牌饮料的销售价格（元）和顾客对各种饮料的口味评分、信任度评分的平均数。
⑴根据数据建立贝叶斯判别函数，并根据此判别函数对原样本进行回判。
⑵现有一新品牌的饮料在该超市试销，其销售价格为 3.0，顾客对其口味的评分平均为8，信任评分平均为5，试预测该饮料的销售情况。
完成方式：独立第六章聚类分析【教学目标】教学重点：变量的测量尺度、Minkowski距离、相似系数；各种系统聚类法、系统聚类法的统一及性质、类的个数；动态聚类法的基本思想、k均值法；案例分析教学难点：相似系数；类的个数；k均值法【教学内容和要求】内容：1．分组和分类与聚类分析方法比较2．聚类标志的选择：距离和相似系数3．八种系统聚类方法4．谱系图的作法5．系统聚类法的基本性质，各方法之间的相互关系6．方法的选择与结论的分析7．聚类分析与假设检验的结合运用8．简介动态聚类法9．有序样本聚类法推荐要求：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。