《多元统计分析》课程教学大纲

1、多元统计分析课程教学大纲一、课程基本信息课程名称：多元统计分析课程代码： 学 分：3学 时：3.0-0.0学时/周 二、任课教师、助教、教室等情况（三）上课时间：周一第5-7节（四）纪 律：1、无特殊情况，不允许无故缺课。2、每次作业须在规定时间内提交。三、阅读材料（一）推荐教材：高惠璇：应用多元统计分析，北京大学出版社（二）参考教材 1. 张尧庭，方开泰：多元统计分析引论，科学出版社课程内容概要（一）指导思想2017年10月18日，习近平主席在党的十九大报告中提出，“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经

2、济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。”由此可见，党和国家对于大数据，数据科学未来的发展非常重视。统计学作为大数据分析的重要组成部分，如何培养学生具备坚实的统计学基础和大数据分析建模的基本技能，从而在未来国家的建设中贡献自己的一份力是非常重要的。多元统计分析作为统计学专业本科生的专业必修课，为学生进行大数据建模和人工智能的学习打下坚实的基础。该课程的建设与党和国家未来对于大数据的发展方向一致。因此，该课程的建设将为国家未来大数据产业的发展输送更加优质人才，也必将为新时代中国特色社会主义的建设舔砖加瓦。 （二）课程目标本课程通过课堂讲授、课程实习、课堂讨论、课外习题和上机实

3、践等教学环节，理论知识学习和实际运用能力培养并重，使学生系统学习和掌握多元统计理论和数量分析的基本原理、基本方法和基本技能。（三）教学内容序号题目知识点学时（课堂教授）1矩阵知识回顾矩阵基本概念及性质6特征值，特征向量，矩阵分解等2多元统计基本概念及多元正态分布总体和样本9均值及协方差矩阵多元正态分布的定义多元正态分布的性质多元正态分布的参数估计3多元正态总体参数的假设检验单总体均值向量的检验及置信域9多总体均值向量的检验协方差阵的检验独立性检验正态性检验4判别分析距离判别6贝叶斯（Bayes）判别法费希尔（Fisher）判别5聚类分析系统聚类3动态聚类6主成分分析总体主成分分析6样本主成分分

4、析7因子分析因子模型及其估计6方差最大正交旋转8典型相关分析总体典型相关3样本典型相关9习题讲解答疑习题讲解及答疑3课时总计：51学时48（课程教授）+3（习题辅导答疑）（四）课程要求1.平时课后作业：按规定的时间交与助教进行批改，上课时间授课教师进行评讲。2. 上机及案例作业：上机及案例作业按照“学号-姓名”方式命名，按规定时间及时发送至指定邮箱。（五）教学安排课程讲授内容授课方式作业（教材）/测验辅助学习材料1矩阵知识回顾讲授课外阅读 2矩阵知识回顾讲授课外阅读 3多元统计基本概念及多元正态分布讲授课外阅读 4多元统计基本概念及多元正态分布讲授课外阅读 作业5多元统计基本概念及多元正态分布讲授课外阅读 6多元正态总体参数的假设检验讲授课外阅读 作业7多元正态总体参数的假设检验讲授课外阅读 8多元正态总体参数的假设检验讲授课外阅读 作业9判别分析讲授课外阅读 10判别分析讲授课外阅读 作业11聚类分析讲授课外阅读 作业12主成分分析讲授课外阅读作业13主成分分析讲授课外阅读作业14因子分析讲授课外阅读 15因子分析讲授课外阅读 作业16典型相关分析讲授课外阅读 作业17习题讲解及答疑讲授课外阅