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文档简介

1、数据分析课程考核大纲一、适应对象修读完本课程规定内容的信息与计算科学专业的学生；提出并获准免修本课程、申请进行课程水平考核的信息与计算科学专业的学生。二、考核目的课程主要考核评价学生对数据分析基本理论及基本概念的理解以及使用统计软件分析数据 的能力；考核注重基础理论知识和应用能力的考核；引导学生在掌握基本数据分析理论和方法 的基础上，能够应用这些理论解决实际问题的能力，做到理论服务实际应用。三、考核形式与方法考核形式分为平时考查与期末考试，平时考查主要针对学生完成作业与考勤，作业评阅分 A、B、C三等，考勤主要针对无故旷课；期末考试为开卷与上机操作相结合，考试时间为100 分钟。四、课程考核成

2、绩构成期评成绩二平时考查成绩（30%） +期末开卷考试（70%）。平时考查成绩采用扣分制，考勤与作业各占平时成绩的60%和40%；满勤及每次作业在B 等以上可评定为总分值100分；缺勤1课时扣3分，缺勤累计最多扣60分，缺交作业一次扣5 分，缺交作业累计最多扣40分。五、考核内容与要求第1章 数据描述性分析考核内容：一维数据的数字特征 数据的分布 多维数据的数字特征及相关分析。考核要求：理解一维数据的数字特征，了解数据的分布特点，了解多维数据的数字特征，并能进 行相关分析。第2章线性回归分析考核内容：线性回归模型及其参数估计 统计推断与预测 残差分析 回归方程的选取.考核要求：理解回归分析的基

3、本原理和模型，能够对数据建立合适的回归方程，理解输出结果中 重要统计量的含义，并能对回归模型做出合理的解释。第3章方差分析考核内容：单因素方差分析 两因素等重复试验下的方差分析 两因素非重复试验下的方差分 析。考核要求：掌握方差分析的基本内容、原理，学会针对不同问题选择合理的方差分析方法，能对 主要分析结果做出合理的解释。第4章 主成分分析与典型相关分析考核内容：主成分分析 典型相关分析。考核要求：理解典型相关分析和主成分分析的基本原理和方法，能够对实例进行分析，作出合理 解释。第5章判别分析考核内容：距离判别Bayes判别。考核要求：要求学生理解判别分析的目的和意义；了解并熟悉判别分析的三种类型，特别是Bayes 判别方法的统计思想；掌握两总体样本的距离判别法和Bayes判别法的具体计算步骤，并 比拟其异同。第6章聚类分析考核内容：样品间相近性的度量 快速聚类法 谱系聚类法。考核要求：理解聚类分析的目的和意义，了解变量类型的几种尺度定义；熟悉聚类分析常用的距 离和相似系数的定义，了解常用几种谱系聚类方法。第7章Bayes统计分析考核内容：Bayes统计模型Bayes统计推断。考核要求：理解Bayes统计模型，能运用所学知识进行Bayes统

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