1.1一维数据数字特征

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1、教案2012～2013学年第一学期主讲教师李晓燕课程名称数据分析课程类别专业限选课学时及学分68；4授课班级信息101102使用教材《数据分析方法》系(院.部)数理系教研室(实验室)信息与计算科学教研室数据分析总学时：68理论38.上机28适用专业：信息与计算科学内容：vSAS软件介绍3学时v数据的描述性分析10学时v线性回归分析13学时v方差分析10学时v主成分分析与典型相关分析8学时v判别分析8学时v聚类分析8学时v学生报告8学时教材：《数据分析方法》，梅长林、范金城编，高等教育出版社.2006.参考资料：《实用

2、统计方法》，梅长林编，科学出版社；《应用多元统计分析》，高惠璇编，北京大学出版社，2005；《使用统计方法与SAS系统》，高惠璇编，北京大学出版社，2001；《多元统计分析》(二版)，何晓群编，中国人民大学出版社，2008；《应用回归分析》(二版)，何晓群编，中国人民大学出版社，2007；《统计建模与R软件》，薛毅编著，清华大学出版社，2007.考核：期末成绩（闭卷考试+上机考试）：70%。平时成绩（平时作业+考勤+大报告）：30%。课程作业（1）作业题目在网络教学平台公布，按格式要求，以电子版方式通过平台提交。（2

3、）大报告：2-3人一组，每组一个选题，成员按相同的成绩计分。收集数据，撰写小论文，做PPT讲解。每组讲10-20分钟，提问环节。同学打分。课　时　授　课　计　划课次序号：01一、课　　题：§1.1一维数据的数字特征及相关系数二、课　　型：新授课三、目的要求：1.掌握数据的数字特征（均值、方差等）；2.掌握几种描述性分析的SAS过程和作图过程计算这些数字特征及进行描述性分析.四、教学重点：均值、方差等数字特征.教学难点：基本概念的理解.五、教学方法及手段：传统教学与上机实验相结合．六、参考资料：1.《实用统计方法》，梅

4、长林，周家良编，科学出版社；2.《SAS统计分析应用》，董大钧主编，电子工业出版社．七、作业：1.1八、授课记录：授课日期班　　次信息101102九、授课效果分析：§0绪论0.1课程内涵数据分析(即多元统计学statistics）：是以数据为依据，以统计方法为理论、计算机及软为工具，研究多变量问题、挖掘数据的统计规律的学科.通过收集数据、整理数据、分析数据和由数据得出结论的一组概念、原则和方法。例如下表给出某年级随机抽取的7名学生5门课程期末考试的成绩：序号政治语文外语数学物理19994931001002998896

5、99973100988196100493888899965100917296786907882759677573889789如何根据抽样数据研究该年级学生的学习成绩？用各科成绩总和作为综合指标，比较学生成绩的好坏；根据各科成绩的近似程度对学生进行分类（成绩好的与成绩差的，文科成绩好的与理科成绩好的）；研究各科成绩之间的关系（物理与数学成绩的关系，文科成绩与理科成绩的关系）等.综上所述，多元统计分析是以各变量的n次观测数据所组成的数据矩阵为依据的，根据实际问题的需要，给出种种方法.0.2课程体系及应用l研究内容和方法：

6、英统计学家肯德尔(Kendall)概括多元统计分析研究内容和方法为以下几方面：1.多元统计的理论基础包括多维随机向量及多维正态随机向量及由此定义的各种多元统计量，推导其分布并研究性质、抽样分布理论——概率统计、数据描述性分析.2.多元数据的统计推断参数估计和假设检验问题.特别是多元正态分布的均值向量及协方差阵的估计和假设检验等问题——数据描述性分析、方差分析、Bayses统计推断.3.变量间的相互关系（1）相互依赖关系：分析一个或几个变量的变化是否依赖于另一些变量的变化，建立变量间的定量关系式，并用于预测或控制——回

7、归分析.（2）变量间的相互关系：分析两组变量间的相互关系——典型相关分析.飓风和蝴蝶.4.简化数据结构（降维问题）通过变换将相关的变量变为不相关的；高维数据投影到低维空间，简化问题又损失信息不太多.如主成分分析、因子分析、相关分析、对应分析等方法.5.分类与判别（归类问题）将考察的变量按相似程度分类——聚类分析、判别分析.l多元统计分析的应用由于大部分学科都涉及数据分析工作，因此统计学几乎可以与任何一个学科结合起来。有些学科已经有其特有的方法和特点；如生物统计(biostatistics)、经济计量学(econome

8、trics)计量地理、及热门的生物信息(bioinformation)和数据挖掘(DataMining)的方法主体都是统计。1.教育学学生成绩分析和预测.如高考成绩和高中成绩的关系，以此预测高考成绩；给出考生成绩次序排队的最佳方案；利用高中成绩进行分类（按文理科、总成绩）.2.医学根据检查数据或病例资料建立诊断准则，诊断病例.3.气象学根据各地