深圳大学数学与计算科学学院01420new

1、深圳大学数学与计算科学学院课程教学大纲（2006年10月重印版）课程编号 23191209 课程名称 多元统计与分析 课程类别 专业选修 教材名称 统计学：从数据到结论制 订 人 杨凌 审 核 人 刘则毅 2005年4月修订一、课程设计的指导思想（一）课程性质1.课程类别：专业选修课2.适用专业：数学与应用数学专业金融数学专业方向3.开设学期：第六学期4.学时安排：周学时3，总学时54 5.学分分配：3学分（二）开设目的通过本课程的学习，让学生了解统计，掌握统计建模的步骤，掌握如何应用统计中的诸多方法、特别是各种多元分析的方法进行数据分析，并用SPSS实现。通过和不同的学科知识相结合，对所考虑

2、具体问题给出合理的推断。（三）基本要求要求学生掌握统计建模的步骤；掌握相关与回归、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，并且能用SPSS实现。（四）主要内容本课程介绍常用的各种统计分析方法,包括判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析和典型相关分析等各种多元统计分析方法。利用SPSS，通过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、建立合理的模型等。这些方法在金融、经济、管理、医学、生物、社会学等各个领域得到了广泛的应用。（五）先修课程微积分初步、线性代数、概率论、数理统计（六）后继课程金融、经济、管理、医学、生物、社会学等

3、各个领域的应用（七）考核方式闭卷考试（八）使用教材吴喜之.统计学：从数据到结论（第2版）.中国统计出版社，2006年.（九）参考书目1 何晓群.多元统计分析.中国人民大学出版社，2004年.2 .薛薇. SPSS统计分析方法与应用.电子工业出版社，2004年.二、教学内容第一章 一些基本概念教学目的 了解统计的主要思想，掌握统计的基本概念，明确统计的研究对象。主要内容 1.1 统计是什么1.2 现实中的随机性和规律性，概率和机会1.3 变量和数据1.4 变量之间的关系1.5 统计、计算机与统计软件教学要求 了解：统计的主要思想理解：统计的研究对象掌握：掌握统计的基本概念；掌握定性变量、定量变量

4、的区别；掌握SPSS的使用：SPSS的作图，定性变量在SPSS如何定义，定性变量在SPSS如何编码，定性变量的列联表分析第二章 数据的收集教学目的 了解收集数据的方法、数据的类型；熟练运用SPSS产生随机数及汇总表格。主要内容 2.1 数据是怎样得到的2.2 个体、总体和样本2.3收集数据时的误差2.4 抽样调查和一些常用的方法2.5 计算机中常用的数据形式教学要求 了解：收集数据的方法、数据的类型掌握：掌握运用SPSS生成随机数与汇总表格第三章 数据的描述教学目的 了解如何用图和少量的数字来描述数据；掌握汇总统计量的基本概念和特点；熟练运用SPSS进行描述性统计分析。主要内容 3.1 如何用

5、图来表示数据3.2 如何用少量数字来概括数据教学要求 了解：了解如何用图和少量的数字来描述数据掌握：掌握汇总统计量的基本概念和特点；掌握运用SPSS进行描述性统计分析第四章 机会的度量：概率和分布教学目的 回顾概率和分布，掌握用SPSS来实现。主要内容 4.1 得到概率的几种途径4.2 概率的运算4.3 变量的分布4.4 抽样分布、中心极限定理4.5 用小概率事件进行判断教学要求 了解：了解得到概率的几种途径；了解应用小概率事件进行判断的规则理解：理解离散型随机变量和连续型随机变量的分布的区别掌握：掌握概率的运算规律；掌握累积分布函数的概念第五章 简单统计推断：总体参数的估计教学目的 回顾总体

6、参数的估计，掌握用SPSS来实现。主要内容 5.1 用估计量估计总体参数5.2 点估计5.3 区间估计5.4 关于置信区间的注意点教学要求 了解：了解参数估计在统计推断中的地位；了解衡量估计量好坏的标准理解：理解估计量和估计值的概念；理解点估计的优缺点；理解置信区间和置信度的概念；理解估计的可靠性与精确度间的关系；理解样本量与置信区间间的关系掌握：掌握估计总体均值、比例、标准差等参数常用的估计量；掌握单个正态总体均值及两个正态总体均值差的区间估计方法及其应用；掌握单个总体比例及两个总体比例之差的区间估计方法及其应用；掌握根据估计误差和置信度的要求计算所需样本量的方法；掌握利用SPSS实现置信区

7、间的计算，解释计算结果的实际意义第六章 简单统计推断：总体参数的假设检验教学目的 回顾总体参数的假设检验，掌握用SPSS来实现。主要内容 6.1 假设检验的过程和逻辑6.2 对于正态总体均值的检验6.3 对于比例的检验6.4 从一个例子说明“接受零假设”的说法不妥教学要求 了解：了解建立原假设的原则理解：理解假设检验的基本思想；理解假设检验中的基本概念；理解假设检验中两类错误的含义以及可能犯两类错误的概率之间的关系；理解检验结论的含义，解释和分析计算结果的实际意义掌握：掌握假设检验的一般步骤；掌握单个正态总体均值的假设检验方法及其应用；掌握两个正态总体均值之差的假设检验方法及其应用；掌握单个总

8、体比例及两个总体比例之差的假设检验方法及其应用；掌握利用SPSS实现以上假设检验第七章 相关和回归分析教学目的 通过学习，知道相关和回归二者的异同，以及建模的顺序。在进行回归分析时，如何选择不同的回归方法。以及在SPSS中的实现。主要内容 7.1 问题的提出7.2 定量变量的相关7.3 定量变量的线性回归分析7.4 自变量中有定性变量的回归7.5 Logistic回归教学要求 了解：了解Pearson相关系数、Kendall 相关系数和Spearman秩相关系数的概念，会根据其数值大小判断变量间的关系；了解自变量中有定性变量（哑元）和定量变量，而因变量为定量变量时的线性回归分析和Logisti

9、c回归的方法；掌握：掌握线性回归分析的思想；掌握自变量和因变量都是定量变量时的线性回归分析方法，会应用SPSS得到有关结果，能够看懂相关检验统计量值的含义第十章 寻找多个变量的代表主成分分析和因子分析教学目的 了解主成分分析和因子分析的定义和基本思想；掌握主成分分析和因子分析的方法；掌握利用SPSS对变量或样品进行这两种分析主要内容 10.1 主成分分析10.2 因子分析10.3 因子分析和主成分分析的一些注意事项教学要求 了解：统计的主要思想理解：统计的研究对象掌握：掌握统计的基本概念；掌握定性变量、定量变量的区别；掌握SPSS的使用：SPSS的作图，定性变量在SPSS如何定义，定性变量在S

10、PSS如何编码，定性变量的列联表分析第十一章 把对象分类：聚类分析教学目的 了解聚类分析的定义和基本思想；掌握快速聚类和分层聚类的方法；掌握利用SPSS对变量或观测值进行这两种聚类分析主要内容 11.1 如何度量距离远近11.2 事先要确定分多少类：k-均值聚类11.3 事先不用确定分多少类：分层聚类11.4 处理连续和分类变量混合的大数据集：两步聚类11.5 聚类要注意的问题教学要求 了解：了解聚类分析的定义和基本思想掌握：掌握快速聚类和分层聚类的方法；掌握利用SPSS对变量或观测值进行这两种聚类分析第十二章 把对象归到已知的类中：判别分析教学目的 了解聚类分析的定义和基本思想；掌握快速聚类

11、和分层聚类的方法；掌握利用SPSS对变量或观测值进行这两种聚类分析主要内容 12.1 几种判别分析方法12.2 判别分析要注意什么教学要求 了解：了解判别分析的定义和基本思想掌握：掌握Fisher判别法和逐步判别法；掌握利用SPSS对变量或观测值进行判别分析第十三章 两组变量之间的相关：典型相关分析教学目的 了解典型相关分析的定义和基本思想；掌握利用SPSS进行典型相关分析的方法主要内容 13.1 两组变量的相关问题13.2 典型相关分析教学要求 了解：了解典型相关分析的定义和基本思想掌握：掌握利用SPSS进行典型相关分析的方法 注：根据各课程的具体情况编写，但必须写明各章教学目的、要求、内容提要。三、课时分配及其它（一）课时分配课程总教学时数为54学时，安排在第五学期，每周3学时，上课18周。具体分配如下:第一章 一些基本概念 4学时第二章 数据的收集 4学时第三章 数据的描述 4学时第四章 概率和分布 4学时第五章 总体参数的估计 4学时第六章 总体参数的假设检验 4学时第七章 相关分析和回归分析 6学时第十章 主成分分析和因子分析 6学时第十一章聚类分析 6学时第十二章判别分析 6学时第十三章典型相关分析 6学时（二）考核要求1. 成绩评价平时成绩（含考勤、作业与测验）占30%，期末（卷面）成绩占70%。2. 命题说明期末采取闭