課程(名稱.編號)簡索

領導藝術.綜合管理        人力資源.企業培訓        職務能力培訓系統班        銷售實戰.市場行銷        職場技能.個人成長        Office白領辦公達人        財經金融.投資理財        語言學習.出國留學        中國大陸證照培訓        資格考試.考証培訓        文化.生活.興趣.保健        生產管理.採購物流        移動開發        前端開發        後端開發        數據庫.服務器        網頁平面設計        雲計算.大數據        網絡營銷推廣        自然學科        工程技術學科

經濟管理學科

醫.藥.農.林學科

法律 學科

計算機工程學科

哲學.歷史學科

文學.藝術學科

教育社會學科

外語 學科

醫藥農林        哲學歷史        文學藝術        工程技術        基礎科學        經管法學

     隨著大數據、雲計算和人工智能時代的來臨，一門集數學、統計學和計算機科學為一體的數據科學在全世界範圍內迅速興起。多元統計分析簡稱多元分析，是統計學的一個重要分支，也是近幾十年迅速發展的一個分支。多元統計分析方法成為處理多變量數據不可缺少的重要技術和方法，是大數據分析的重要工具。

課程概述

     多元統計分析是以概率統計這門數學科學為基礎，應用線性代數的基本原理和方法結合計算機對實際資料和信息進行收集、整理和分析的一門科學。因此，它的原理較為抽像，對學生的數學基礎要求也較高，教學中存在著大量的數學公式、數學符號、矩陣運算和統計計算，必須借助於現代化的計算工具，本書正是基於廣泛使用的統計分析軟件R語言進行的。

     R語言是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟件，它是一個用於統計計算和統計製圖的優秀工具。在目前保護知識產權的大環境下，開發和利用R語言將對我國的統計事業具有非常重大的現實意義。

     本書是關於R的一個應用教材。由於主要針對本科生和研究生，本書將重點放在了對R的工作原理的解釋和模型建立上。R語言涉及廣泛，因此對於學生來講，瞭解和掌握一些基本概念及原理是很有必要的，關於R語言的基本統計分析請見作者編寫的《數據統計分析級R語言編程》（2014）。在打下紮實的基礎後，進行更深入的學習將會變得輕鬆許多。本著深入淺出的宗旨，本書將大量配合圖表等形式，盡可能使用通俗的語言，使讀者容易理解而並不失細節。

      本書寫作的指導思想是：在不失嚴謹的前提下，明顯不同於純數理類教材，努力突出實際案例的應用和統計思想的滲透，結合R語言較全面地系統介紹多元分析的實用方法。在系統介紹多元分析基本理論和方法的同時，盡力結合社會、經濟、自然科學等領域的研究實例，把多元分析的方法與實際應用結合起來，注意定性分析與定量分析的緊密結合，努力把我們在實踐中應用多元分析的經驗和體會融入其中。幾乎每種方法都強調它們各自的優缺點和實際運用中應注意的問題。為使讀者掌握本書內容，又考慮到這門課程的應用性和實踐性，每章都給出一些簡單的思考與練習。我們鼓勵讀者自己利用一些實際數據去實現這些方法。多元分析的應用離不開計算機，本書的案例主要運用迅速興起的R語言實現。本書一個顯著的特點是在每種方法後結合實例概要介紹了R語言的實際操作實現過程。


授課目標

多元統計分析方法涉及較為複雜的數學理論，計算繁瑣。大多多元統計方法無法用手工計算，必須有計算機和統計軟件的支持，因此在寫作上也不可能將計算步驟逐步地寫出來。作者認為對於一般的科技工作者，重要的不僅在於理解多元統計方法的數學原理，也不完全需要掌握具體的計算步驟，重要的是瞭解多元統計方法的分析目的、基本思想、分析邏輯、應用條件和結果解釋。所以讀者也可以忽略有關章節中數學理論和具體計算過程的介紹，著重閱讀每種方法的應用條件，基本分析思想，實例的具體應用和結果解釋。




課程大綱

1.多元統計分析概述

(1)統計分析方法簡介
(2)統計技術及軟件應用

第01講 1.1 引言 - 課程引言 → 00:05:50
第02講 1.2 多元統計分析概述 → 00:15:21
第03講 1.3 統計技術及軟件應用 → 00:13:32


2.多元數據的數學表達及R語言使用

(1)多元數據的數學表達
(2)R語言簡介
(3)多元數據的R的調用

第04講 2.1 多元數據的數學表達 → 00:10:18
第05講 2.2 多元數據的R語言使用 → 00:12:55


3.多元數據的直觀表示及R語言使用

(1)數據直觀分析的思想
(2)直觀分析及R使用

第06講 3.1 數據直觀分析的思想 → 00:10:26
第07講 3.2 多元數據的R語言圖書 → 00:10:57


4.相關與回歸分析及R語言使用

(1)多元線性相關分析
(2)多元線性回歸分析)
(3)相關與回歸的R分析

第08講 4.1 相關與回歸分析概述 → 00:12:00
第09講 4.2 線性回歸分析模型 → 00:07:58


5.廣義與一般線性模型及R語言使用

(1)模型的選擇
(2)廣義線性模型
(3)一般線性模型

第10講 5.1 模型的選擇 → 00:05:43
第11講 5.2.1 廣義線性模型 -1 → 00:05:13
第12講 5.2.2 廣義線性模型 -2 → 00:09:31
第13講 5.3 一般線性模型 → 00:08:48


6.判別分析及R語言使用

(1)判別分析簡介
(2)線性判別分析
(3)Bayes判別分析

第14講 6.1 線性判別分析 → 00:14:16
第15講 6.2 距離判別分析 → 00:20:19
第16講 6.3 Bayes判別 → 00:15:27


7.聚類分析及R語言使用

(1)聚類分析的概念
(2)系統聚類
(3)快速聚類

第17講 7.1 聚類分析介紹 → 00:12:22
第18講 7.2 系統聚類法 → 00:15:06
第19講 7.3 快速聚類法 → 00:10:44

8.主成分分析及R語言使用

(1)主成分分析的思想
(2)主成分分析的計算

第20講 8.1 主成分的直觀解釋 → 00:15:48
第21講 8.2 主成分性質及使用 → 00:15:59


9.因子分極及R語言使用

(1)因子分析的內容
(2)因子載荷
(3)因子旋轉及得分

第22講 9.1 因子分析模型介紹 → 00:14:04
第23講 9.2 因子載荷及旋轉 → 00:16:27
第24講 9.3 因子得分及評價 → 00:15:45


10.對應分析及R語言使用

(1)對應分析簡介
(2)列聯表分析
(3)對應分析方法

第25講 10.1 對應分析的基本原理 → 00:10:18
第26講 10.2 對應分析的計算步驟 → 00:17:04


11.典型相關分析及R語言使用

(1)典型相關分析簡介
(2)典型相關分析過程
(3)典型相關分析檢驗

第27講 11.1 典型分析的基本框架 → 00:17:43
第28講 11.2 典型相關的檢驗與計算 → 00:14:03


12.多維標度法及R語言使用

(1)多維標度法簡介
(2)多維標度法算法

第29講 12.1 MDS的基本理論和方法 → 00:14:19
第30講 12.2 MDS的古典解法及計算 → 00:15:16


13.綜合評價方法及R語言使用

(1)綜合評價簡介
(2)指標體系建立
(3)綜合評價方法

第31講 13.1 綜合評價指標體系構建 → 00:08:49
第32講 13.2 指標體系權重的確定 → 00:18:20
第33講 13.3 數據無量綱化方法 → 00:10:30
第34講 13.4 綜合評價方法應用 → 00:18:28