多元统计分析大纲.doc
《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。
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。
多元统计分析实验教学大纲
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。
多元统计分析整理版.doc
1、主成分分析的目的是什么？主成分分析是考虑各指标间的相互关系，利用降维的思想把多个指标转换成较少的几个相互独立的、能够解释原始变量绝大部分信息的综合指标，从而使进一步研究变得简单的一种统计方法。
它的目的是希望用较少的变量去解释原始资料的大部分变异，即数据压缩，数据的解释。
常被用来寻找判断事物或现象的综合指标，并对综合指标所包含的信息进行适当的解释。
2、主成分分析基本思想？主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标来代替原来指标。
同时根据实际需要从中选取几个较少的综合指标尽可能多地反映原来的指标的信息。
● 设p 个原始变量为 ，新的变量(即主成分)为 ，主成分和原始变量之间的关系表示为?3、在进行主成分分析时是否要对原来的p 个指标进行标准化？SPSS 软件是否能对数据自动进行标准化？标准化的目的是什么？需要进行标准化，因为因素之间的数值或者数量级存在较大差距，导致较小的数被淹没，导致主成分偏差较大，所以要进行数据标准化； 进行主成分分析时SPSS 可以自动进行标准化；标准化的目的是消除变量在水平和量纲上的差异造成的影响。
求解步骤⏹ 对原来的p 个指标进行标准化，以消除变量在水平和量纲上的影响 ⏹ 根据标准化后的数据矩阵求出相关系数矩阵 ⏹ 求出协方差矩阵的特征根和特征向量⏹ 确定主成分，并对各主成分所包含的信息给予适当的解释版本二：根据我国31个省市自治区2006年的6项主要经济指标数据，表二至表五，是SPSS 的输出表，试解释从每张表可以得出哪些结论，进行主成分分析，找出主成分并进行适当的解释：（下面是SPSS 的输出结果，请根据结果写出结论） 表一：数据输入界面p 21p x x x ，，， 21p ，21p y y y ，，， 21表二：数据输出界面a）此表为相关系数矩阵，表示的是各个变量之间的相关关系，说明变量之间存在较强的相关系数，适合做主成分分析。
观察各相关系数，若相关矩阵中的大部分相关系数小于0.3，则不适合作因子分析。
多元统计分析课程多元统计分析实验教学大纲
《多元统计分析》课程实验教学大纲课程名称：多元统计分析英文名称：Multicatiate Statistical Analysis课程编号：06174 实验课性质：非独立设课课程负责人：李燕辉开放实验项目数：6个大纲主撰人：李燕辉大纲审核人：潘文荣一、学时、学分课程总学时：64学时实验学时：22学时课程总学分：4学分实验学分：1.5学分二、适用专业及年级适合统计学专业3年级同学三、实验教学目的与基本要求本课程为统计学专业必修的技术课程。
通过实验教学，使学生能够更好地了解多元统计分析的基本概念和基本原理，对一些常用的多元统计思想和统计方法有更深的认识，提高学生处理常见的多元统计问题的实际操作能力。
要求学生密切关注社会经济中的热点问题，独立进行思考，查找自己感兴趣的研究资料，自己动手设计多元变量，以提高学生解决实际问题的能力。
要求学生能够熟练掌握多元统计分析的常用工具SPSS的基本数据操作，在此基础上能够进行多元正态总体的参数估计和检验，能进行聚类分析，判别分析，主成分分析，因子分析，联合分析、对应分析等，以提高学生应用统计分析软件的能力。
四、主要仪器设备及消耗品计算机（50台）、打印机（1台），打印纸（若干）序号实验项目名称实验学分实验时数每组人数实验类型实验要求实验类别内容提要1 均值检验方差分析1/4 4 1 专业类必做基础性复习一元统计分析的均值检验方差分析进行多元总体的均值检验及多元方差分析2 聚类分析、判别分析1/4 4 1 专业类必做基础性利用spss软件对不同的社会经济现象进行系统聚类分析、掌六、考核方式（1）实验报告：每次实验后均需上交内容完整的实验报告，主要应包括：本次实验的项目名称、主要实验内容、所使用的实验工具（如上机实验的所使用软件名称、现场调查所用的问卷等）、实验过程的描述、实验的结果以及对实验结果进行合理的分析。
（2）考核方式：上机操作考试与平时作业相结合，实验课成绩占课程总成绩30%七、大纲使用说明：（1）本大纲适合2010级及以后各届本科生；（2）本大纲中内容在教学过程中已经开展，取得较好效果；（3）本大纲为《多元统计分析》课程实验教学的一般教学大纲，任课教师可根据教学进度合理安排进行实验教学的时间；（4）若为上机实验，实验机房由经济管理实验室相关部门进行安排与协调。
《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。
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《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。
4.由于本课程属于理论课，内容较为抽象、枯燥，为了提高学生的学习积极性与教学的有效性，发挥教师的主导作用与学生的主体地位，建议教师采用问题驱动、理论讲解、案例分析、深度学习等理论与实践相融合的教学模式，加强对学习过程的设计及其考核。
三、课程教学内容、要求与学时分配第一章多元描述统计分析1. 教学目的与要求通过本章学习，使学生能对多元数据进行描述统计和作图分析，为后续章节学习多元统计的分析技巧和主要思想打下基础。
2. 讲授内容（1）多元描述统计量（2）多元数据的图形表示3.教学重点与难点教学重点：样本均值、样本协方差、样本相关系数。
教学难点：样本协方差、样本相关系数。
第二章均值的比较检验1. 教学目的与要求通过本章学习，要求学生熟练掌握均值比较检验法，熟悉三类均值检验：单一样本的均值检验、独立样本的均值检验和配对样本的均值检验。
2. 讲授内容（1）均值比较检验的基本原理（2）单一样本均值的检验（3）独立样本均值的检验（4）配对样本均值的检验3. 教学重点与难点教学重点：三种不同类型的检验的特点、实际应用、区别与联系。
教学难点：三种不同类型的检验的特点。
第三章相关分析1. 教学目的与要求通过本章的学习，使学生掌握相关分析的基本思想及应用的背景，使学生能够正确使用不同的相关分析方法解决实际问题。
2. 讲授内容（1）相关分析的基本思想及实际应用。
（2）简单相关分析（3）偏相关分析3. 教学重点与难点教学重点：正确使用不同的相关分析方法解决实际问题。
教学难点：正确使用不同的相关分析方法解决实际问题。
第四章回归分析1. 教学目的与要求通过本章的学习，使学生熟练掌握一元、多元线性回归的数学模型，以及回归模型未知参数的估计、最小二乘估计的性质、回归方程的显著性检验、回归系数的区间估计、回归模型的主要应用、预测和控制。
2. 讲授内容（1）一元线性回归分析（2）多元线性回归分析3. 教学重点与难点教学重点：最小二乘估计以及回归模型的应用。
教学难点：最小二乘估计。
第五章聚类分析1. 教学目的与要求通过本章学习，使学生了解聚类分析、距离及相似度的概念，熟练掌握系统聚类法、动态聚类法和有序聚类法。
2. 讲授内容（1）聚类分析的概念及分类（2）相似性的度量（3）系统聚类法（4）动态聚类法（5）有序聚类法3. 教学重点与难点教学重点：三种聚类分析的区别、联系以及各自的基本方法。
教学难点：三种聚类分析的基本方法。
第六章判别分析1. 教学目的与要求通过本章的学习，使学生了解判别分析法的基本思想，使学生掌握距离判别法、Fisher判别法基本思想和原理，并能进行相应的应用。
2. 讲授内容（1）判别分析法的基本思想（2）距离判别法（3）Fisher判别法3. 教学重点与难点教学重点：距离判别法、Fisher判别法的基本思想和原理及应用。
教学难点：距离判别法、Fisher判别法的基本思想和原理。
第七章主成分分析1. 教学目的与要求通过本章的学习，使学生了解主成分分析的基本思想，熟练掌握主成分的生成及主成分分析的基本步骤。
2. 讲授内容（1）主成分分析的基本思想（2）主成分分析的数学模型及其几何意义（3）主成分的推导及其性质（4）主成分分析的基本步骤3. 教学重点与难点教学重点：从协方差阵和相关阵出发求主成分。
教学难点：主成分的求解。
第八章因子分析1. 教学目的与要求通过本章的学习，使学生了解因子分析的基本思想，熟练掌握因子载荷矩阵的推导过程及因子分析的基本步骤。
2. 讲授内容（1）因子分析的一般模型（2）因子载荷矩阵的估计（3）因子旋转（4）因子得分的估计（5）因子分析的基本步骤3. 教学重点与难点教学重点：因子载荷矩阵的估计、因子分析的步骤。
教学难点：因子分析的步骤。
第九章典型相关分析1. 教学目的与要求通过本章的学习，使学生了解典型相关分析的基本思想，熟练掌握典型相关分析分析的基本步骤；能够准确对典型相关系数进行显著性检验。
2. 讲授内容（1）典型相关分析的基本理论与方法（2）典型相关分析的基本步骤（3）典型相关分析的应用3. 教学重点与难点教学重点：典型相关分析的基本步骤。
教学难点：典型相关分析的基本步骤。
（二）实验教学内容与要求实验一相关分析和回归分析1．实验目的与要求通过上机，让学生掌握使用SPSS软件进行相关分析、偏相关分析、距离分析、线性回归分析和曲线回归。
（1）准确录入数据；（2）熟练掌握相关分析和回归分析的上机步骤；（3）能够对软件处理结果给出合理的分析。
2.实验内容（1）定义变量，建立数据文件并输入数据。
（2）选择菜单“Analyze→Correlate→Bivariate”，选择要进行相关分析的两个变量，并选择Pearson相关系数（r）,然后选择对相关系数进行双侧检验，选择要输出的统计量，即完成了两变量的相关分析。
（3）在1的基础上，选择菜单“Analyze→Correlate→Partial”，选择控制变量以及要进行相关分析的两个变量，然后选择对相关系数进行双侧检验，选择要输出的统计量，即完成了偏相关分析。
（4）在1的基础上，选择菜单“Analyze→Correlate→Distance”，选择进行距离分析的变量，在“Compute Distances”框中选择“Between variables”，作变量之间的距离相关分析。
在“Measure”栏中选择“Similarities”相似性测距。
单击“Measure”按钮，选择“Pearson correlation”为测量距离，即完成了距离分析。
（5）在1的基础上，选择菜单“Analyz e→Regression→Linear”，分别选择自变量、因变量及Enter方法，然后选择是否作变量的描述性统计、回归方程应变量的可信区间估计等分析，即完成了线性回归分析。
（6）在1的基础上，选择菜单“Analyz e→Regression→Curve Estimation”，分别选择自变量和因变量，并选择要拟合的模型，选中“Plot models”复选框以输出曲线拟合图，选中“Predicted value”复选框，在原始数据文件中保存根据对数方程求出的预测值，即完成了曲线回归分析。
3. 实验重点与难点相关分析、回归分析。
实验二聚类分析与判别分析1．实验目的与要求通过上机，让学生掌握使用SPSS软件对多个样本点和多个变量进行聚类分析和判别分析的操作过程。
（1）准确录入数据；（2）熟练掌握聚类分析的上机步骤；（3）能够对软件处理结果给出合理的分析。
2.实验内容（1）定义变量，建立数据文件并输入数据。
（2）选择菜单“Analyze→Classify→Hierarchical Cluster”，选择聚类变量和聚类类型，然后选择聚类方法，并选择输出距离矩阵和冰状图，即完成了系统聚类。
（3）在1的基础上，选择菜单“Analyze→Classify→K-Means Cluster”，选择聚类变量及类的个数，然后选择聚类方法并保存各类成员，即完成了快速聚类法。
（4）在1的基础上，选择菜单“Analyze→Classify→Discriminant”项，选择分组变量并定义取值范围，然后选择作为判别分析的基础数据变量，并选中保存新的变量将回代判别的结果存入原始数据库中，即完成了判别分析。
3.实验重点与难点聚类分析、判别分析。
四、有关说明1.本课程与其它课程的衔接关系（先修、后续课程）先修课程：统计学、非参数统计、现代统计软件应用后续课程：统计预测与决策、统计专业综合实验2.课程教学方法与手段多元统计分析这门课采用多媒体教学，以课堂讲授为主，课下自学为辅。
在讲授过程中，区别重点和主次，采用课堂讲授与学生自学相结合，注意激发学生学习统计学的积极性。
各章的教学要求中，有关基本概念、基本理论、基本公式、计算方法等内容按“了解、掌握和重点掌握及综合应用”三个层次要求。
3.课程考核方式与成绩评定期末考试采用笔试闭卷方式，占总成绩的70%；实验内容占总成绩的10%；平时成绩由考勤、作业等构成，占总成绩的20%，具体考核方式及比例可随具体情况进行调整。
4. 课程教学的特殊说明（1）《多元统计分析》这门课程难度较大，实际教学中应注重培养学生对理论知识的实际应用而非公式的推导过程。
（2）教材选用建议：汪东华. 《多元统计分析与SPSS应用》，华东理工大学出版社，2010，9。
（3）课时分配：本课程共40课时，可根据教学实际情况作适当调整。
（4）实践能力培养：通过面授、查阅资料、小组讨论等方式，逐步培养学生的学习能力（即培养学生利用多种教学资源的自主学习能力）、专业技术能力、职业综合能力等。