多元統(tǒng)計分析大綱(參考版)
2025-08-08 04:46本頁面
【正文】 （5）本教學大綱所規(guī)定的教學內(nèi)容、教學要求、教學進程和各章節(jié)的時間分配等，均為教學的基本要求，實際教學中，可以根據(jù)教材、學生的基礎(chǔ)、教學時間等情況進行調(diào)整。（3）課時分配：本課程共40課時，可根據(jù)教學實際情況作適當調(diào)整。4. 課程教學的特殊說明 （1）《多元統(tǒng)計分析》這門課程難度較大，實際教學中應(yīng)注重培養(yǎng)學生對理論知識的實際應(yīng)用而非公式的推導過程。各章的教學要求中，有關(guān)基本概念、基本理論、基本公式、計算方法等內(nèi)容按“了解、掌握和重點掌握及綜合應(yīng)用”三個層次要求。四、有關(guān)說明（先修、后續(xù)課程）先修課程：統(tǒng)計學、非參數(shù)統(tǒng)計、現(xiàn)代統(tǒng)計軟件應(yīng)用后續(xù)課程：統(tǒng)計預測與決策、統(tǒng)計專業(yè)綜合實驗多元統(tǒng)計分析這門課采用多媒體教學，以課堂講授為主，課下自學為輔。 （4）在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Analyze→Classify→Discriminant”項，選擇分組變量并定義取值范圍，然后選擇作為判別分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)變量，并選中保存新的變量將回代判別的結(jié)果存入原始數(shù)據(jù)庫中，即完成了判別分析。 （2）選擇菜單“Analyze→Classify→Hierarchical Cluster”，選擇聚類變量和聚類類型，然后選擇聚類方法，并選擇輸出距離矩陣和冰狀圖，即完成了系統(tǒng)聚類。 （1）準確錄入數(shù)據(jù)； （2）熟練掌握聚類分析的上機步驟；（3） 能夠?qū)浖幚斫Y(jié)果給出合理的分析。 3. 實驗重點與難點 相關(guān)分析、回歸分析。 （5）在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Analyze→Regression→Linear”，分別選擇自變量、因變量及Enter方法，然后選擇是否作變量的描述性統(tǒng)計、回歸方程應(yīng)變量的可信區(qū)間估計等分析，即完成了線性回歸分析。在“Measure”欄中選擇“Similarities”相似性測距。 （3）在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Analyze→Correlate→Partial”，選擇控制變量以及要進行相關(guān)分析的兩個變量，然后選擇對相關(guān)系數(shù)進行雙側(cè)檢驗，選擇要輸出的統(tǒng)計量，即完成了偏相關(guān)分析。 （1）定義變量，建立數(shù)據(jù)文件并輸入數(shù)據(jù)。（2） 實驗教學內(nèi)容與要求實驗一 相關(guān)分析和回歸分析1．實驗?zāi)康呐c要求 通過上機，讓學生掌握使用SPSS軟件進行相關(guān)分析、偏相關(guān)分析、距離分析、線性回歸分析和曲線回歸。（1）典型相關(guān)分析的基本理論與方法（2）典型相關(guān)分析的基本步驟（3）典型相關(guān)分析的
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