《多元统计分析》课程教学大纲.doc

1 - 5 - 多元统计分析 Multivariate Statistical Analysis 一、课程基本信息 学 时：40 学 分：2.5 考核方式：闭卷考试，平时成绩占30%，期末考试成绩占70%。 中文简介：随着电子计算机的普及和软件的发展，信息储存手段以及数据信息的成倍增长，多元分析的方法已广泛运用自然科学和社会科学的各个领域。国内国外实际应用中卓有成效的成果，已证明了多元分析方法是处理多维数据不可缺少的重要工具，并日益显示出无比的魅力。多元分析是现代统计学中重要而活跃的学科。 教学目的与要求 《多元统计》为专业必修的技术课程。通过本课程的学习，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，学会处理常见的多元统计问题。 三、教学方法与手段 1、教学方法 (一)课堂讲授 本课程是一门应用性较强的专业理论基础课程，每章在讲述理论的同时注意相应典型问题背景，尽量联系生产生活中的实际例子，重视模型的建立，每章内容结束后借助案例分析帮助理解模型的建立和方法的应用，重视培养学生解决实际问题的能力和应用计算机求解的计算能力。 精心设计多媒体电子教案，充分、恰当使用多媒体教学手段，算法步骤呈现出直观、形象、动态的特点，帮助学生更好地理解课程内容，利用课件呈现足够的案例及其建模、分析求解过程，开阔了学生的思路。 （二）课外作业 课外作业的内容选择基于对基本理论的理解和熟练相关算法，培养建模能力和分析计算能力，平均每次完成课后2~4道题习题。 （三）考试 考试采用闭卷的形式，考试范围应涵盖所有讲授内容，主要考查学生对基本概念,基本理论的理解，相关计算掌握程度，建模能力及综合运用能力。题型由选择题和填空题计算题构成。 总评成绩：平时成绩(课外作业情况)占30%，期末闭卷考试占70% 2、教学手段 在教学中采用多种教学手段。（1）多媒体课件：本课程已制作了相应的多媒体演示课件，与传统板书相结合进行讲授。（2）教学网站：目前校外有很多优秀的程序设计网站，可以指定学生在相关网站注册学习，既增加学生兴趣又可以提高学生在课外自主学习能力。（3）网上答疑：学生可以通过QQ或者邮件等方式和老师交流， 老师及时解答学生问题。 四、教学内容及目标 教学内容 教学目标 学时 第一章 绪论 2 第一节 多元统计分析方法概述 了解 0.5 第二节 预备知识 理解 1.5 重点与难点：掌握多元统计方法。重点在于把握多元统计分析方法的应用范畴与作用，熟悉多元统计分析中基本问题。 衡量学习是否达到目标的标准：通过课堂提问的方式掌握学生学习的效果，可以量化为平时成绩。 第二章 多元正态分布 6 第一节 多元分布的基本概念 理解 2 第二节 多元正态分布及其参数估计 掌握 2 第三节 多元正态分布的假设检验 掌握 2 重点与难点：掌握多元正态分布的有关内容，多元统计分析主要方法是建立在多元正态分布的假设之上的。而多元正态分布又是多元分布中应用最广泛的一种。 衡量学习是否达到目标的标准：通过课堂提问及上机测试的方式掌握学生学习的效果，可以量化为平时成绩。 第三章 聚类分析 8 第一节 聚类分析概述 理解 2 第二节 系统聚类分析 掌握 6 实验一 聚类分析 掌握 2 重点与难点：聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。 衡量学习是否达到目标的标准：通过课堂提问及上机测试的方式掌握学生学习的效果，可以量化为平时成绩。 第四章 判别分析 8 第一节 判别分析的基本原理和模型 掌握 4 第二节 逐步判别分析 理解 4 实验二 判别分析　 掌握 2 重点与难点：(1)判别函数的建立；(2)判别准则的应用；(3)费歇尔判别准则；(4)逐步判别思想；本章要求熟悉的内容是：(1)判别思想；(2)两组判别的思想及应用；本章要求了解的内容是：(1)多组判别思想、判别函数的建立及应用式。 衡量学习是否达到目标的标准：通过课堂提问及上机测试掌握学生学习的效果，可以量化为平时成绩。 第五章 主成分分析 8 第一节 主成分分析的原理及模型性 理解 3 第二节 主成分的导出及主成分分析的步骤 掌握 5 实验三 主成分分析 掌握 2 重点与难点：本章要求掌握的重点是：(1)主成分的基本思想；(2)主成分的概念；(3)主成分的生成；(4)主成分个数的选取；(5)主成分的统计含义及性质； 衡量学习是否达到目标的标准：通过课堂提问及课后习题的方式掌握学生学习的效果，可以量化为平时成绩。 第六章 因子分析 6 第一节 因子分析的原理与模型 理解 2