教学大纲_多元统计分析(双语)
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。
教学大纲_多元统计分析（双语）
教学大纲_多元统计分析（双语）《多元统计分析（双语）》教学大纲课程编号：120303B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：统计学专业先修课程：高等代数、概率论、数理统计毕业要求：1.扎实的数学基础和完整的统计知识体系2.计算机编程技能与经济学基本常识3.解决实际问题的能力一、教学目标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。
本课程共分十章。
第一章绪论，首先介绍了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。
第二章和第三章是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。
第四章为多元数据的图表示法。
第五章至第十章是多元统计分析的方法部分，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。
为实现教学目标所采取的教学方法：以教师讲授为主，以学生自主学习为辅。
除了课堂上多元分析理论与方法精讲之外，还有实验课配合，使用SPSS等统计软件计算实现。
《多元统计》课程大纲
估计பைடு நூலகம்
4
面授
习题
完成要求
书面作业
多元正态总
体参数的假设检验
9
面授
习题
完成要求
书面作业
回归分析
9
面授
习题
完成要求
书面作业
习题课
2
面授
习题
完成要求
书面作业
判别分析
4
面授
习题
完成要求
书面作业
聚类分析
5
面授
习题
完成要求
书面作业
主成分分析
3
面授
习题
完成要求
书面作业
因子分析
4
面授
习题
完成要求
书面作业
*课程简介
（Description）
<Multivariate statistical analysis> is one of the core modules for students majoring in statistics. It includes both theory and application for multivariate statistical analysis. It is hoped that through lectures and tutorials, the students can grasp the statistical ideas and master the mathematical principles in those multivariate statistical analysis methods, and also, they are expected to apply these methods to real data analysis and provide reasonable explanations for their results. This module will provide the introduction of basic statistical
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。
多元统计分析教学大纲
《多元统计分析》教学大纲一、基本信息二、教学目标及任务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R或SAS软件相关功能。
三、学时分配四、教学内容及教学要求第一章绪论习题要点：了解多元分析是能解决的问题。
本章重点、难点：多元统计分析的思想。
本章教学要求：了解多元统计解决问题的思路。
第二章多元正态分布习题要点：均值向量、协差阵、相关系数阵的计算；参数估计及假设检验本章重点、难点：多元正态分布的定义、基本性质、参数估计；Wishart分布的定义和基本性质。
本章教学要求：了解多元分布函数的定义，多元正态分布密度函数及其数字特征的解析表达式、数字特征的基本性质以及Wishart分布的定义和基本性质。
第三章聚类分析习题要点：掌握聚类分析的案例。
本章重点、难点：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；相似系数；类的个数；k均值法本章教学要求：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；理解R型和Q 型聚类的区别和联系；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。
第四章判别分析习题要点：掌握判别分析的案例。
本章重点、难点：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；两组和多组的距离判别、误判概率及估计；误判代价。
本章教学要求：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；理解Fisher判别法，Bayes 判别法相对距离判别法的特点；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？第五章主成分分析习题要点：掌握主成分分析的案例。
《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。
多元统计分析大纲.doc
《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：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《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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《多元统计分析（双语）》教学大纲课程编号：120303B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：统计学专业先修课程：高等代数、概率论、数理统计毕业要求：1.扎实的数学基础和完整的统计知识体系2.计算机编程技能与经济学基本常识3.解决实际问题的能力一、教学目标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。
本课程共分十章。
第一章绪论，首先介绍了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。
第二章和第三章是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。
第四章为多元数据的图表示法。
第五章至第十章是多元统计分析的方法部分，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。
为实现教学目标所采取的教学方法：以教师讲授为主，以学生自主学习为辅。
除了课堂上多元分析理论与方法精讲之外，还有实验课配合，使用SPSS等统计软件计算实现。
三、各教学环节学时分配教学课时分配四、教学内容第一章绪论【Introduction】第一节多元统计分析简介1 什么是多元统计分析2多元统计分析研究对象3多元统计分析应用第二节本课程的准备知识1 矩阵代数与随机向量2 概率密度函数第三节统计软件介绍1 各种统计软件2各种统计软件的特点3 SPSS基本操作本章介绍多元统计分析的研究对象及其研究方法，了解多元分析可以解决什么问题。
复习矩阵代数与随机向量的知识，并拓展相关内容。
另外还要对将要使用的统计软件进行介绍。
复习思考题：1.多元统计分析的研究对象是什么？其研究方法是怎样的？2.多元统计分析的理论与方法各包括哪些内容？第二章多元正态分布【The Multivariate Normal Distribution】第一节基本概念1 随机向量的概率分布2 随机向量的数字特征第二节多元正态分布的定义及性质1定义2 性质第三节多元正态分布的参数估计1 均值向量2 协差阵3 相关阵第四节其它三个重要分布1 Wishart分布2 Hotelling T23 Wilks Λ分布类比一元的正态分布函数将其推广至多元，了解多元正态分布的性质。
掌握多元正态分布的参数估计，使用统计软件计算常用的统计量：样本均值向量、样本离差阵、样本协差阵和相关系数矩阵。
了解其它三个重要分布：Wishart分布、Hotelling T2和Wilks Λ分布。
复习思考题：1 多元正态分布的数字特征都包括什么？如何估计它们？2 三个重要分布：Wishart分布、Hotelling T2和Wilks Λ分布分别是一元的什么分布的推广？各自的作用如何？第三章多元正态总体均值向量和协差阵的假设检验【Multivariate normal population mean vector and coordinated differential matrix hypothesis test】第一节单个多元正态总体的均值向量的检验1 Σ已知2 Σ未知第二节协差阵相等时两个多元正态总体的均值向量的比较1 n1=n2的情况2 n1≠n2的情况第三节多个多元正态总体的均值向量的检验（MONOVA）1 复习一元方差分析2 推广至多元方差分析（MONOVA）通过本章教学使学生重点掌握多元正态总体的均值向量的假设检验，可以使用MONOVA解决实际问题中多个总体均值向量是否有显著性差异的研究。
并要求学生会用SPSS等统计软件对数据进行计算分析。
复习思考题：1单个多元正态总体、两个多元正态总体和多个多元正态总体均值向量的假设检验所使用的统计量分别是什么？第四章多元数据的图表示【Figure representation of multivariate data】通过本章教学使学生掌握如何使用不同软件实现多元数据的图表示。
由于不同软件各具特色，如Excel可画出蛛网图，SPSS不能画出脸谱图因此可使用R软件。
复习思考题：1 多元数据的图表示有哪些？2 怎样画出蛛网图和脸谱图？如何解读？第五章聚类分析【Cluster analysis】第一节什么是聚类分析1 聚类分析与其应用介绍2 聚类分析的种类第二节距离和相似系数1 距离2 相似系数第三节八种系统聚类方法1 系统聚类法基本思想与步骤2 步骤3、类与类间的距离定义第四节快速聚类与两步聚类1 快速聚类2 两步聚类通过本章教学，使学生知晓聚类分析分Q型聚类和R型聚类分析。
熟知常用的测度距离和相似系数的定义。
重点掌握系统聚类方法，对于最长、最短距离法会分步骤计算以理解原理。
使用软件能够进行快速聚类的计算，另外了解两步聚类。
并要求学生会用SPSS等统计软件将聚类分析应用于分类问题的研究中。
复习思考题：1 简述欧氏距离与马氏距离的区别和联系。
2 系统聚类的基本思想是什么？3 八种系统聚类方法分别是什么？第六章判别分析【Discriminant Analysis】第一节什么是判别分析1 判别分析与其应用介绍2 判别分析与聚类分析的区别与联系3 判别分析的几种方法第二节距离判别法1 两个总体的距离判别2 多个总体的距离判别第三节 Fisher判别法1 基本思想2 两个总体Fisher的判别3 多个总体的Fisher判别第四节 Bayes判别法1 基本思想2 多元正态总体的Bayes判别3 计算步骤与应用实例第五节逐步判别法1 基本思想2 引入与剔除变量所用的检验统计量3 计算步骤与应用实例通过本章教学，使学生清楚判别分析的目的和意义，了解判别分析与聚类分析的区别与联系。
本章重点讲解距离判别法，Fisher判别法, Bayes判别法以及逐步判别法的原理。
要求学生掌握两个总体的距离判别法，Fisher判别法的分步骤计算，并会用SPSS等统计软件对实际问题数据进行计算做判别分析。
复习思考题：1 聚类分析与判别分析的异同与联系是怎样的？2 距离判别法，Fisher判别法，Bayes判别法的基本思想分别是什么？第七章主成分分析【Principal Components Analysis】第一节主成分分析及其应用1 什么是主成分分析2 主成分分析的应用第二节主成分分析的数学模型及几何解释1 主成分分析的数学模型2 几何解释第三节主成分的推导及性质1主成分的推导2 性质第四节计算步骤及实例通过本章教学使学生了解主成分分析的目的和意义，主成分分析的数学模型及几何解释，主成分的推导及基本性质。
掌握计算程序中有关主成分分析的算法基础，会分步骤进行计算。
并要求学生掌握用SPSS的Factor过程导出主成分的计算，或者使用R软件直接计算。
复习思考题：1 主成分分析的基本思想是什么？2 主成分分析的作用体现在何处？第八章因子分析【Factor Analysis】第一节因子分析及其模型1 什么是因子分析2 R型因子分析模型第二节因子载荷阵的估计方法第三节因子旋转与因子得分1 方差最大正交旋转2 因子得分第四节主成分分析与因子分析的比较1异同点2 联系第五节应用案例通过本章教学使学生了解因子分析的目的和基本思想，重点掌握R型因子分析的数学模型，因子载荷阵的估计方法，因子旋转，因子得分。
能够用SPSS 等统计软件对实际问题进行计算分析。
复习思考题：1 试述主成分分析与因子分析的异同与联系。
2 简述因子模型中因子载荷矩阵A的统计意义。
第九章对应分析【Correspondence Analysis】第一节对应分析的基本思想第二节对应分析方法的原理第三节计算步骤及实例通过本章的学习，使学生了解对应分析的目的和基本思想、方法和基本原理。
掌握不同数据类型使用SPSS软件实现计算的技巧。
复习思考题：3.试述对应分析与因子分析的关联。
4.试述对应分析的基本思想及其计算步骤。
第十章典型相关分析【Canonical correlation analysis】第一节典型相关分析的基本思想及数学描述1典型相关分析的基本思想2典型相关分析的数学描述第二节典型相关系数和典型变量1典型相关系数2典型变量第三节典型相关系数的显著性检验第四节计算步骤及实例通过本章的学习，使学生了解典型相关分析的目的和基本思想。
掌握典型相关分析的数学模型，总体和样本的典型相关系数以及典型变量，典型相关系数的假设检验。
要求学生能够通过程序编写使用SPSS软件实现典型相关分析的计算。
复习思考题：1 试述典型相关分析的基本思想。
2 什么是典型变量？它具有哪些性质？五、考核方式、成绩评定课程的考核方式可采用开卷形式，一类是上机分步骤做多元正态总体均值向量的检验，聚类分析和判别分析等；另一类是应用问题——关于多变量的数据使用统计软件操作一些计算复杂的方法如因子分析等，对输出结果的解释分析。
六、主要参考书及其他内容指定教材[1]任雪松,于秀林.多元统计分析（第二版）. 北京:中国统计出版社.2011[2](美)约翰逊(Johnson,R.A.),(美)威克恩(Wichern,D.W.) .实用多元统计分析(第6版) (清华管理学系列英文版教材). 北京: 清华大学出版社.2008主要参考书[1] 吴喜之.统计学：从数据到结论.北京:中国统计出版社.2004[2](美)Richard A .Johnson Dean W Wichem,陆璇译.实用多元统计分析（第4版）.北京:清华大学出版社.2005[3] 高祥宝,董寒青.数据分析与SPSS应用.北京:清华大学出版社.2007年[4] 高惠璇.应用多元统计分析. 北京:北京大学出版社.2005[5] 薛毅.统计建模与R软件.北京:清华大学出版社.2007[6]贾俊平.统计学.北京:清华大学出版社.2009[7] 网络中英文资料执笔人：董寒青教研室主任：系教学主任审核签名：11。