【正文】 大。第二因子變量中 C語言程序設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法，離散數(shù)學(xué)都有較大的載荷，這些課程大部分是計(jì)算機(jī)專業(yè)基礎(chǔ)因子。 第三因子變量中概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)，復(fù)變函數(shù)，常微分方程，哲學(xué)原理，運(yùn)籌學(xué)都有較大的載荷，這些大部分是三年級(jí)開設(shè)的數(shù)學(xué)專業(yè)課程，因此我們把第三因子變量定義為數(shù)學(xué)專業(yè)能力因子。（為什么會(huì)有哲學(xué)原理呢？因?yàn)檎軐W(xué)原理有很強(qiáng)的邏輯相關(guān)性，這正好與數(shù)學(xué)專業(yè)的培養(yǎng)學(xué)生邏輯思維能力相吻合）。 第四因子變量中數(shù)字信號(hào)處理，數(shù)字圖像處理，面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)都有較大的載荷，這些課程都是大學(xué)三年級(jí)開設(shè)的是在計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)理論的前提下應(yīng)用計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)理論解決實(shí)際問題的課程，反映了學(xué)生解決實(shí)際問題的能力水平，因此定義為計(jì)算機(jī)能力因子。 第五個(gè)因子變量中體育基本上占了全部載荷，這正好和我們說的德智體全面發(fā)展相結(jié)合，說明體育也是很重要的，定義為體育因子。 第六因子變量中大學(xué)英語載荷最大，達(dá)到了 英語在大學(xué)生的學(xué)習(xí)中地位非常重要，定義為英語素質(zhì)因子。 第七因子變量中毛澤東思想概論和鄧小平理論概論思 想道德教育都有很大的載荷，定義為思想理論素質(zhì)因子，這幾門課程是學(xué)習(xí)其它課程的理論指導(dǎo)學(xué)科，不論大學(xué)生以后從事哪方面的工作都離不開毛澤東鄧小平理論指導(dǎo)，思想道德理論基礎(chǔ)又為大學(xué)生的思想素質(zhì)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 表 6：因子轉(zhuǎn)換矩陣 因子 課 程名稱 潛在 變 量Factor1 數(shù)學(xué)分析 2，高等代數(shù) 2空 間 解析幾何 數(shù)學(xué)基 礎(chǔ) 能力Factor2 C語 言程序 設(shè)計(jì) ，數(shù)據(jù) 結(jié) 構(gòu)與算法，離散數(shù)學(xué) 計(jì) 算機(jī)基 礎(chǔ) 能力Factor3 概率 論 與數(shù)理 統(tǒng)計(jì) ，復(fù) 變 函數(shù)，常微分方程，哲學(xué)原理，運(yùn)籌學(xué) 數(shù)學(xué) 專業(yè) 能力Factor4 數(shù)字信號(hào) 處 理，數(shù)字 圖 像 處 理，面向 對(duì) 象程序 設(shè)計(jì) 計(jì) 算機(jī)能力Factor5 體育 體育因子Factor6 英 語 英 語 因子Factor7 毛 澤東 思想概 論 ， 鄧 小平理 論 概 論 ，思想道德修養(yǎng) 思想理 論 因子因子分析和主成分分析的一些注意事項(xiàng)：可以看出，因子分析和主成分分析都依賴于原始變量，也只能反映原始變量的信息。所以原始變量的選擇很重要。 另外，如果原始變量都本質(zhì)上獨(dú)立，那么降維就可能 失敗，這是因?yàn)楹茈y把很多獨(dú)立變量用少數(shù)綜合的變量概括。數(shù)據(jù)越相關(guān)，降維效果就越好。在得到分析的結(jié)果時(shí)，并不一定會(huì)都得到如我們例子那樣清楚的結(jié)果。這與問題的性質(zhì)，選取的原始變量以及數(shù)據(jù)的質(zhì)量等都有關(guān)系應(yīng)用 因子分析法 進(jìn)行分析的步驟如下：根據(jù)研究問題選取原始變量；對(duì)原始變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化并求其相關(guān)矩陣，分析變量之間的相關(guān)性；求解初始公共因子及因子載荷矩陣；因子旋轉(zhuǎn)；因子得分；根據(jù)因子得分進(jìn)行進(jìn)一步分析l 聚類分析案例分析：中國(guó) 35個(gè)主要城市經(jīng)濟(jì)效益分析根據(jù) 35個(gè)主要城市某年關(guān)于年底總?cè)丝?、地區(qū)生產(chǎn)總值（ GDP）、工業(yè)總產(chǎn)值、客運(yùn)總量、貨運(yùn)總量、地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)收入、固定資產(chǎn)投資總額、城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄年末余額、在崗職工平均人數(shù)、在崗職工工資總額 10個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，以期對(duì)這些城市的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行橫向和縱向的比較，找出它們之間的差別并分析原因，同時(shí)針對(duì)個(gè)別城市分析其自身經(jīng)濟(jì)效益的發(fā)展趨勢(shì)。數(shù)據(jù)來源：中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒聚類分析l 聚類分析 的職能是建立一種分類方法，它是將一批樣品或變量，按照它們?cè)谛再|(zhì)上的親疏程度進(jìn)行分類。距離的種類很多，其中歐式距離在聚類分析中用得最廣，它的表達(dá)式如下：l 其中 Xik表示第 i個(gè)樣品的第 k個(gè)指標(biāo)的觀測(cè)值，Xjk表示第 j個(gè)樣品的第 k個(gè)指標(biāo)的觀測(cè)值， dij為第 i個(gè)樣品與第 j個(gè)樣品之間的歐氏距離。若 dij越小，那么第 i與 j兩個(gè)樣品之間的性質(zhì)就越接近。性質(zhì)接近的樣品就可以劃為一類。 當(dāng)確定了樣品之間的距離之后，就要對(duì)樣品進(jìn)行分類。分類的方法很多，有系統(tǒng)聚類法、模糊聚類法、有序樣品聚類法等。主要研究 系統(tǒng)聚類法 ，它是聚類分析中應(yīng)用最廣泛的一種方法。首先將 n個(gè)樣品每個(gè)自成一類，然后每次將具有最小距離的兩類合并成一類，合并后重新計(jì)算類與類之間的距離，這個(gè)過程一直持續(xù)到所有樣品歸為一類為止。分類結(jié)果可以畫成一張直觀的聚類譜系圖?！? 應(yīng)用系統(tǒng)聚類法進(jìn)行聚類分析的步驟如下 ： 　 ① 確定待分類的樣品的指標(biāo)； 　 ② 收集數(shù)據(jù)；　 ③ 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換處理（如標(biāo)準(zhǔn)化或規(guī)格化）；　 ④ 使各個(gè)樣品自成一類，即 n個(gè)樣品一共有 n類；　 ⑤ 計(jì)算各類之間的距離，得到一個(gè)距離對(duì)稱矩陣，將距離最近的兩個(gè)類并成一類；　 ⑥ 并類后，如果類的個(gè)數(shù)大于 1，那么重新計(jì)算各類之間的距離，繼續(xù)并類，直至所有樣品歸為一類為止；　 ⑦ 最后繪制系統(tǒng)聚類譜系圖，按不同的分類標(biāo)準(zhǔn)或不同的分類原則，得出不同的分類結(jié)果。 幾種特殊方法 時(shí)間序列分析方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法灰色預(yù)測(cè)方法216。常用統(tǒng)計(jì)軟件簡(jiǎn)介216。 SAS 真正的巨無霸。被譽(yù)為國(guó)際上的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)軟件和最權(quán)威的組合式優(yōu)秀統(tǒng)計(jì)軟件。216。 人機(jī)對(duì)話界面太不友好 圖形操作界面比較糟糕 一切圍繞編程設(shè)計(jì)216。 學(xué)習(xí)起來較困難（編程）216。 說明書非常難懂216。 價(jià)格貴的人直跳 常用統(tǒng)計(jì)軟件簡(jiǎn)介 SPlus(Ver6) S語言（ ATamp。T貝爾實(shí)驗(yàn)室）的后續(xù)發(fā)展 極為強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)功能和繪圖能力 應(yīng)用上以理論研究、統(tǒng)計(jì)建模為主 需要有較好的數(shù)理統(tǒng)計(jì)背景 對(duì)編程能力要求極高 常用統(tǒng)計(jì)軟件簡(jiǎn)介 Stata (Ver7)軟件小巧繪圖美觀統(tǒng)計(jì)分析能力極強(qiáng)數(shù)據(jù)接口差不提供對(duì)話框界面，命令行方式操作 EViews使計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)得到長(zhǎng)足進(jìn)步，可以對(duì)時(shí)間序列和非時(shí)間序列（截面）數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 常用統(tǒng)計(jì)軟件簡(jiǎn)介 SPSS (Ver12) 統(tǒng)計(jì)軟件中的貴族 操作界面極為友好所有統(tǒng)計(jì)軟件中最友好的精心設(shè)計(jì)的圖形操作界面美觀的結(jié)果輸出 輸出結(jié)果與中文 WORD尚存在一定兼容問題 在國(guó)內(nèi)深受歡迎，特別是市場(chǎng)調(diào)研行業(yè) 問題陳述 ：實(shí)例分析 施肥方案對(duì)作物、蔬菜的影響 數(shù)據(jù)整理 ： 問題重述： 假設(shè) ： 原始數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)（以土豆為例） 模型的建立與分析 ： 原始數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)（以生菜為例）（ 3）對(duì)所收集的數(shù)據(jù)利用主成分分析，提取 4個(gè)主成分，并建立回歸分析模型，對(duì)財(cái)政收入進(jìn)行預(yù)測(cè)。作業(yè)： 財(cái)政收入預(yù)測(cè)模型要求：（ 1）分析影響財(cái)政收入有哪些因素，并收集相關(guān)數(shù)據(jù)。（ 2）對(duì)所收集的數(shù)據(jù)，利用回歸分析，建立財(cái)政收入的預(yù)測(cè)模型，并分析各因素對(duì)財(cái)政收入的影響程度，說明各個(gè)影響因素重要程度不同的原因。（ 4）利用時(shí)間序列分析方法建立預(yù)測(cè)模型（只考慮稅收序列）。（ 5）利用主成分 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法建立預(yù)測(cè)模型（結(jié)合問題 3）。并與問題 2， 3， 4所建立的模型進(jìn)行比較。數(shù)據(jù)收集：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站