关于多元统计分析课程教学的几点思考（精选五篇）

第一篇：关于多元统计分析课程教学的几点思考

关于多元统计分析课程教学的几点思考

米拉吉古丽 德娜·吐热汗 李轮溟

（新疆农业大学数理学院）

摘要：多元统计分析是数学专业本科生的核心课程。由于该课程涉及的数学知识多而深，是本科生比较难学的一门课程。多元统计分析方法的应用领域非常广泛，因此应用数学专业本科学生应当掌握基本的多元统计分析方法，并且能够运用所学的多元统计知识解决实际问题。本文结合多元统计分析教学的实践和体会，提出了关于多元统计分析课程教学的几点思考。

关键词：多元统计分析 教学

多元统计分析课程是数学与应用数学专业的一门重要的专业课，具有很强的应用性和实践性。多元统计分析主要用于研究多维随机变量之间相互关系及其内在统计规律，是认识和探索社会经济现象数量方面关系的重要方法，在科学研究和生产实践中已成为分析数据的一种重要手段。

在教学中，我们尽力结合社会、经济等领域的研究案例，把多元分析的方法与实际应用结合起来，注意定性分析与定量分析的紧密结合，突出统计思想在实际案例中应用和渗透，着力提高学生运用统计方法分析和解决问题的能力。但由于案例来自课本，缺乏真正的应用性和实践性，尤其对一些基础好的学生来讲，不能有效提高他们的创新能力，教学效果难尽人意。

为此，我们对该课程的教学进行多方面改革，以培养学生应用能力为主线，将多媒体教学、统计分析软件、案例教学、实践教学等有机结合起来，达到提高课堂教学效率和教学质量的目的，使学生真正掌握多元统计分析方法，培养了学生动手能力、数据分析能力、使用统计分析软件能力以及对实际经济问题的综合统计分析能力。我们在几年的教学工作中积累了一些经验，提出几点思考，以供同行参考。

作者简介：米拉吉古丽，女，讲师，主要从事多元统计分析课程的教学工作。

德娜·吐热汗，女，教授，研究方向为数理统计及其应用。

李轮溟，男，讲师，主要从事经济计量分析课程的教学工作。

一、多元统计分析的课程建设思路

（一）多元统计分析课程建设的思路及过程

根据多元统计分析课程的特点及教学目的，多元统计分析课程的教学基本上可以分成三个阶段来学习，明确各阶段的任务和要解决的问题是关键的工作。

第一阶段：多元统计分析方法的学习。这一阶段主要是学习每一种具体方法的基本原理、前提条件、适用范围和局限性等。由于这一部分涉及的数学知识尤其是矩阵原理比较多，所以要求教师在讲方法之前能够先回顾必要的数学基础知识，学生们也要事先复习这部分内容。黑板+粉笔是这一阶段最理想的教学手段。尽管这一手段比较传统，但是通过几年的教学实践发现，像这种具有数学推理的教学内容，用板书比用多媒体的教学效果要好很多。因为多媒体演示比较快，学生们的思考时间相对缩短，所以对方法的理解并不深刻。

第二阶段：统计软件的学习

由于多元统计分析方法具有数据的大量性特点，所以手工计算（方法过程）分析处理数据是不可能的。因此必须借助相应的统计软件来完成统计方法的计算过程。所以，统计软件的学习是必要的。主要内容有SPSS 软件基础知识和基本概念, 数据文件的建立和整理等最基本内容, 其目的是为那些没有使用过该软件的学生掌握多元统计分析所需的必备操作技能服务。这一阶段主要是通过多媒体教学手段来完成：教师在课堂演示软件的操作，并且讲解各个参数的含义，然后由学生上机自己操作，在实验室人手一台电脑，教师边演示学生边操作，这种教学的效果比较好。本课程已采用课堂讲授与亲身体验相结合的教学模式, 利用SPSS 统计软件, 让学生自己亲自动手操作来实现课堂所讲的原理与方法, 从而体验、理解、加深和消化课堂所讲的内容, 这是本课程教学的重要特点之一。

第三阶段：案例教学

在掌握了多元统计分析方法的原理以及学会用统计专业软件来实现方法的计算过程以后，第三个阶段就应该进入案例教学的环节。这一阶段的教学是相当重要的，它主要是训练学生将理论方法与实践相结合、定性分析与定量分析相结合的能力。这首先要求教师要有目的地选取具有代表性的案例；其次要充分地准备与案例相关的各种背景材料，以便让学生在进行课堂讨论时能够全面了解案例背景，使其进入实际问题的角色当中，便于课堂讨论的参与；第三，在对案例背景有了充分了解并且形成了初步分析思路之后，上机进行软件相关操作并且对案例数据进行计算机处理。第四，以计算机处理的数据结果为参考，教师应组织学生进行讨论，通过定量与定性相结合的分析方式深入探讨案例数据所体现的社会经济问题。最后，以分析报告的形式对案例学习进行总结。

（二）多元统计分析课程建设中应注意的问题

多元统计分析课程建设的基本思想是：树立实践教学观念，加大案例教学的应用，学会定性与定量分析相结合，对实际问题的分析能力。基于以上思想来谈多元统计分析课程建设中应注意的几点问题：

第一，不能重推理，轻应用。这是很多理科生在学习多元统计分析时经常会犯的错误。学习多元统计分析方法的最终目的是要应用于实际，解决和分析实际问题。有很多学生包括有些教师在教学与学习过程中将侧重点放在数学方法的推理上，而对于多元统计分析方法在实际中的应用并不重视。这样以来很多学生在学完多元统计分析这门课程后，不知道如何将所学的多元统计分析方法应用于对实际问题的分析解决与处理上，不能学以致用。因此本课程建设的重点应该放在应用上。

第二，计算机不是万能的。多元统计分析方法中的（计算）数据分析处理过程往往是通过计算机来完成的，但计算机的应用并不是多元统计分析的全过程。对方法的选择以及输出结果的解释，是计算机所不能够完成的。这需要分析与对问题有深刻的理解才能做出正确的判断和科学的评价。所以不能夸大计算机的作用。

第三，案例教学切勿流于形式。在进行案例教学的过程中，多元统计分析方法只是一种定量分析的工具，最主要的是对案例的深刻理解和深入分析。教师应当时刻把握案例教学的进度和同学们探讨问题的方向，实时地加以引导。只有这样才能够保证案例教学的效果，让同学们真正从案例分析中学会方法的应用。切勿放羊式的教学，不管不问，流于形式。在组织案例教学时, 教师起着“指路人”和“知识信息库”的作用, 要充分调动学生的积极性、主动性和自觉性, 因势利导, 把问题讨论引向深入,而学生则是主体, 通过分析、讨论、求索, 经历弯路、岔路、纠偏直到解决问题，让学生亲身体会参与多元统计分析的方法与过程，从而积累一定的多元统计基本方法与实践经验。

第四、多元统计分析案例的选择应客观真实有效。多元统计分析教学在选择案例时应考虑以下几个因素: ①案例必须客观真实,所选案例应当是针对客观实际中存在的问题整理而成的, 尽可能地保持其原有的基本特征、基本内容、基本结构和实际数据、背景等, 以便让学生亲身体会到所学知识的实用性, 激发其进一步学习的兴趣。②多元统计分析教学所选案例要有层次性。随着教学进度的推进, 案例应逐步增加其难度, 从专门性的特殊案例向综合性的复杂案例过渡。③多元统计分析教学所选案例应具有完整性。案例题目要求名符其实、简洁醒目；导言要简括交待案例内容、时间、地点并能吸引阅读者的兴趣； 正文则将案例的目标、背景材料、基本内容、情节条件准确传达给学生；结尾提出供分析思考的问题, 可以是明喻的, 也可是引而不露, 让学生去探求和发掘。总之，多元统计分析教学所选案例应当结合客观实际情况，符合学生循序渐进的学习过程，做到让学生在多元统计分析的学习中受到启发、学有所获，培养学生自我分析处理问题的能力。

二、传统教学与多媒体教学互补的教学模式

多元统计分析课程是一种处理多维数据的技术方法论课程,其理论和方法都是在高维空间中讨论的。一方面, 由于多元统计分析中有大量公式和成堆数据,书写繁琐, 使课堂教学很难形成一种气氛。将多媒体引入教学, 不仅能丰富课堂教学方式, 而且可大大地减轻教师在课堂上的繁重板书。用节省下来的时间，教师可以与学生展开更加自由的讨论，扩大了知识的容量，在学生和教师之间提供了较多的研讨机会；另一方面，课程通过使用统计分析软件来实现要求掌握的理论方法和原理，并能通过运行结果进行统计分析。尽管多媒体课件有着上述强大的优势，但全部课程都采用多媒体课件效果并不好，因为多媒体课件演示速度较快，容易使学生看得眼花缭乱，无法记笔记，而且课程容量根据学生的接受能力是有客观局限性的，如果缺乏思考时间和节奏，一味通过多媒体教学扩大容量和加快节奏，会产生事与愿违的后果。因此，传统教学不能因为多媒体教学的引入而被完全取代。如何在教学中解决这一问题呢? 教师不但要从教育心理学的角度考虑学生的认知规律，还要考虑到课程自身特点对多媒体技术的合理需要，结合自己传统教学和现代化教学经验，精心制作课件，根据每个知识点的情况合理安排板书的时机,尽量做到传统教学与多媒体教学取长补短、互相补充。例如，在系统聚类分析中，聚类树的形成过程如果用课件表示，学生眼花缭乱，无法真正掌握。我们配合板书分析，让学生真正掌握系统聚类原理；在主成分分析的系数矩阵的教学中，课件强调结果和简单过程，板书补充涉及线性代数相关知识点，等等。

三、改革传统考试方法，以论文形式评定成绩

多元统计分析课程实用性、操作性很强，大量的数据录入运算，通常要在计算机上执行完成，并且多元统计分析是一门对客观事物定量认识的科学。对事物量的看法和认识将有利于增强人们对事物量的研究，应善于通过事物量的表现和量的关系来挖掘事物的本质。学习该课程就是要是学生学会用数据说话，运用数据来分析实际经济现象。因此，该门课程应采用以平时的理论学习，期末撰写论文并进行答辩的形式为主，二者结合的考核形式。为此, 我们先介绍一些简单的问卷设计理论和抽样方法，相关理论讲授后就对学生进行分组，一般让两到三位学生组成一组，让他们去发现身边所在的问题，设计问卷，再用所学的统计抽样方法做抽样调查，然后结合SPSS 统计分析软件的应用，开始讲授常用的多元统计分析方法。我们介绍的多元统计分析方法主要有方差分析、聚类分析、判别分析、主成份分析、因子分析、典型相关分析、多元回归分析等。每讲授一种统计分析方法，除了讲解书上的案例和老师从课外补充的一些案例外，还让同学们理论结合实际，用自己收集好的数据做相关的分析，对分析结果进行整理和解释。到课程全部结束时，学生就可以给出由他们自己采集的数据做出来的一份数据分析报告，并把它做成一个论文（当作为我们这们课程的结业论文。在撰写论文的过程中，学生要亲自查阅大量资料，从整个论文的构思到多次反复的修改，教师要给予各方面的指导。虽然教师的工作量大大增加了，但学生从中获得了分析处理实际问题的比较完整的各方面的知识，提高了分析实际问题和解决问题的能力。实践证明，撰写论文是理论联系实际的一种非常好的考核方式，值得提倡。

四、结语

以上是我们在多年的多元统计分析课程的讲授过程中,对传统的教学方法的思考与几点改进,在实践中取得了良好的教学效果。通过实际调查, 学生的综合能力有一定的提高。本文所论述的一些教学方法的改进,同样适用于统计学专业其他的课程，如随机过程、时间序列分析、实用回归分析等等。我们相信,多元统计分析课程在广大教育同仁的共同努力下,一定会有一个更加广阔美好的未来。

参考文献：

[1]孙旭.多元统计分析教学如何激发学生的学习兴趣[J].统计教研，2008(5):68-69.[2]王静敏.多元统计课程的创新改革研究[J].统计教育，2007(10):24-25.[3] 董志清，廖正琦.《多元统计分析》课程的教学的教学体会及探讨[J].重庆文理学院学报(自然科学版),2010(2):82-84.

第二篇：多元统计分析思考题

《多元统计分析思考题》

第一章 回归分析

1、回归分析是怎样的一种统计方法，用来解决什么问题？

2、线性回归模型中线性关系指的是什么变量之间的关系？自变量与因变量之间一定是线性关系形式才能做线性回归吗？为什么？

3、实际应用中，如何设定回归方程的形式？

4、多元线性回归理论模型中，每个系数（偏回归系数）的含义是什么？

5、经验回归模型中，参数是如何确定的？有哪些评判参数估计的统计标准？最小二乘估计两有哪些统计性质？要想获得理想的参数估计值，需要注意一些什么问题？

6、理论回归模型中的随机误差项的实际意义是什么？为什么要在回归模型中加入随机误差项？建立回归模型时，对随机误差项作了哪些假定？这些假定的实际意义是什么？

7、建立自变量与因变量的回归模型，是否意味着他们之间存在因果关系？为什么？

8、回归分析中，为什么要作假设检验？检验依据的统计原理是什么？检验的过程是怎样的？

9、回归诊断可以大致确定哪些问题？回归分析有哪些基本假定？如果实际应用中不满足这些假定，将可能引起怎样的后果？如何检验实际应用问题是否满足这些假定？对于各种不满足假定的情形，分别采用哪些改进方法？

10、回归分析中的R2有何意义？它能用来衡量模型优劣吗？

11、如何确定回归分析中变量之间的交互作用？存在交互作用时，偏回归系数的意义与不存在交互作用的情形下是否相同？为什么？

12、有哪些确定最优回归模型的准则？如何选择回归变量？

13、在怎样的情况下需要建立标准化的回归模型？标准化回归模型与非标准化模型有何关系？形式有否不同？

14、利用回归方法解决实际问题的大致步骤是怎样的？

15、你能够利用哪些软件实现进行回归分析？能否解释全部的软件输出结果？

第二章 判别分析

1、判别分析的目的是什么？

2、有哪些常用的判别分析方法？这些方法的基本原理或步骤是怎样的？它们各有什么特点或优劣之处？

3、判别分析与回归分析有何异同之处？

4、判别分析对变量与样本规模有何要求？

5、如何度量判别效果？有哪些影响判别效果的因素？

6、逐步判别是如何选择判别变量的？基本思想或步骤是什么？

7、判别分析有哪些现实应用？举例说明。

第三章 聚类分析

1、聚类分析的目的是什么？与判别分析有何异同？这种方法有哪些局限或欠缺？

2、有哪些常用的聚类统计量？

3、系统（谱系）聚类法的基本思想是怎样的？它包含哪些具体方法？

4、聚类分析对变量与样本规模有何要求?有哪些因素影响分类效果？要想减少不利因素的影响，可以采取哪些改进方法？

5、实际应用问题，如何确定分类数目？

6、快速聚类法（K—均值法）的基本思想或步骤是怎样的？

7、有序样品的最优分别法的基本思想或步骤是怎样的？

8、应用聚类分析解决实际问题的基本步骤是怎样的？应该注意哪些方面的问题？

第四章 主成分分析与典型相关分析

1、主成分分析的基本思想是什么？在低维情况下，如何利用几何图形解释主成分的意义？

2、什么是主成分的贡献率与累计贡献率？实际应用时，如何确定主成分的个数？

3、主成分有哪些基本性质？

4、对于任何情形的多个变量，都可以采取主成分方法降维吗？为什么？

5、怎样的情况下需要计算标准化的主成分？

6、主成分有哪些应用?

7、如何解释主成分的实际含义？

8、典型相关分析的基本思想是什么？有何实际用途？

9、典型相关分析与回归分析、判别分析、主成分分析、因子分析有何关联？试比较这些方法的异同之处。

10、典型相关分析有哪些基本假定？

11、如何解释典型相关函数的实际意义？

12、典型相关方法中冗余度分析的意义是什么？

第五章 因子分析与对应分析

1、因子分析是怎样的一种统计方法？它的基本目的和用途是什么？

2、因子分子中的KMO统计量与巴特莱特球形性检验的目的是什么？

3、因子分析有哪些类型？它们有何区别？Q型因子分析与聚类分析有何异同？

4、因子分析中的变量类型是怎样的？因子分析对变量数目有没有要求？对样本规模有没有要求？

5、因子分析有怎样的基本假定？对样本特点（或性质）有何要求？

6、因子分析模型中，因子载荷、变量共同度、方差贡献等统计量的统计意义是什么？

7、因子分析与主成分分析有何区别与联系？它们分别适用于怎样的情况？

8、如何确定公共因子数目？如何解释公共因子的实际意义?

9、怎样的情况下，需要作因子旋转？

10、有哪些估计因子得分的方法？因子得分的估计是普通意义下的参数估计吗？为什么？

11、对应分析的基本思想或原理是什么？试举例说明它的应用。

12、对应分析中总惯量的意义是什么？

第三篇：多元统计分析选择题

选择题 下面哪一项不是判别分析的方法（C）

A.距离判别 B.贝叶斯判别 C.协方差阵判别 D.费歇判别 2 式子cov（AX,BY）=（C）

A.cov（X,Y）B B.cov（X,Y）C.Acov（X,Y）D.Acov（X,Y）B 3 如果正态随机向量X=(1，2，……)的各分量是相互独立的随机变量,那么随机变量X的协方差阵是（B）。A.零矩阵 B.对角阵 C.对称阵 D.单位阵 4 利用主成分分析得到的各个主成分之间（D）

A.相互独立 B.线性相关 C.不完全相关 D.互不相关 5 典型相关分析是研究（B）变量之间相关关系的多元统计方法。

A.一组 B.两组 C.大于两组 D.大于一组 6 典型相关分析的步骤不包括（C）

A.设计典型相关分析 B.确定典型相关分析的目标 C.给出典型相关分析方案 D.验证模型 7 对数线性模型中表示两个因素的交互效应，此模型为非饱和模型的条件是（C）

A.>0 B.<0 C.=0 D.=1 8 贝叶斯判别法中的判别规则所带来的平均损失ECM达到（D）

A.0 B.1 C.一定数值 D.最小 9 一个p维变量的函数f(∙)能作为中某个随机向量的分布函数，当且仅当（B）

A.f x <0 B.f x >0 C.>0 D.<0 10 马氏距离不需要符合下面哪一条基本公理（A）

A.d x,y ≤0 B.d x,y =d(y,x)C.d x,y ≤d x,z +d(z,y)D.d x,y =0，当且仅当x=y。

第四篇：《多元统计分析》习题

《多元统计分析》习题分为三部分：思考题、验证题

和论文题

思 考 题

绪论

1﹑什么是多元统计分析？

2﹑多元统计分析能解决哪些类型的实际问题？

聚类分析

1﹑简述系统聚类法的基本思路。2﹑写出样品间相关系数公式。

3﹑常用的距离及相似系数有哪些 ？它们各有什么特点？ 4﹑利用谱系图分类应注意哪些问题？

5﹑在SAS和SPSS中如何实现系统聚类分析？

判别分析

1﹑简述距离判别法的基本思路，图示其几何意义。2﹑判别分析与聚类分析有何异同？ 3﹑简述贝叶斯判别的基本思路。4﹑简述费歇判别的基本思路。5﹑简述逐步判别法的基本思想。

6﹑在SAS和SPSS软件中如何实现判别分析？

主成分分析

1﹑主成分分析的几何意义是什么？ 2﹑主成分分析的主要作用有那些？

3﹑什么是贡献率和累计贡献率，其意义何在？

4﹑为什么说贡献率和累计贡献率能反映主成分中所包含的原始变量的信息？ 5﹑为什么要用标准化数据去估计V的特征向量与特征值？ 6﹑证明：对于标准化数据有S=R。

7﹑主成分分析在SAS和SPSS中如何实现？

因子分析

1﹑因子得分模型与主成分分析模型有何不同？ 2﹑因子载荷阵的统计意义是什么？ 3﹑方差旋转的目的是什么？ 4﹑因子分析有何作用？

5﹑因子模型与回归模型有何不同？

6﹑在SAS和SPSS中如何实现因子分析？

对应分析

1﹑简述对应分析的基本思想。2﹑简述对应分析的基本原理。

3﹑简述因子分析中Q型与R 型的对应关系。4﹑对应分析如何在SAS和SPSS中实现？

典型相关分析

1﹑典型相关分析适合分析何种类型的数据？ 2﹑简述典型相关分析的基本思想。3﹑典型变量有哪些性质？

4﹑典型相关系数和典型变量有何意义？ 5﹑典型相关分析有何作用？ ﹑在SAS和SPSS中如何实现典型相关分析？

验 证 题

聚类分析

1、为了更深入了解我国人口的文化程度，现利用1990年全国人口普查数据对全国30个省、直辖市、自治区进行聚类分析。分析选用了三个指标：(1)大学以上文化程度的人口占全部人口的比例(DXBZ)；(2)初中文化程度的人都占全部人口的比例(CZBZ)；(3)文盲半文盲人口占全部人口的比例(WMBZ)，分别用来反映较高、中等、较低文化程度人口的状况。计算样品之间的相似系数，使用最长距离法、重心法和Ward法，将上机结果按样品号画出聚类图，并根据聚类图将30个样品分为四类。

2、根据信息基础设施的发展状况，对世界20个国家和地区进行分类。只要采用6个指标：(1)Call—每千人拥有电话线数，(2)movecall—每千户居民蜂窝移动电话数，(3)fee—高峰时期每三分钟国际电话的成本，(4)Computer—每千人拥有的计算机数，(5)mips—每千人中计算机功率(每秒百万指令)，(6)net—每千人互联网络户主数。计算样本之间的距离采用欧式距离，用最长距离法、重心法、离差平方和法进行计算。

3、按照城乡居民消费水平，对我国30个省市自治区分类。

判别分析

1、从1995年世界各国人文发展指数的排序中，选取高发展水平、中等发展水平的国家各五个作为两组样本，另选四个国家作为待判样品做距离判别分析。

2、对全国30个省市自治区1994年影响各地区经济增长差异的制度变量： —经济增长率(%)、—非国有化水平(%)、—开放度(%)、—市场化程度(%)作判别分析。

3、为了解全国各地职工生活费用上涨水平，对29个省市自治区九项指标作判别分析。

主成分分析

1、对全国30个省市自治区经济发展基本情况的八项指标作主成分分析。

2、对30个省市自治区工业企业经济效益作综合评价。

3、对我国城市居民生活费支出作主成分分析。

因子分析

1、利用1995年的数据对我国社会发展状况进行综合考察。

2、对我国30个省市自治区的农业生产情况作因子分析。从农业生产条件和生产结果济效益出发，选取六项指标分别为： —乡村劳动力人口(万人)，—人均经营耕地面积(亩)，—户均生产性固定资产原值(元)，—家庭基本纯收入(元)，—人均农业总产值(千元/人)，—增加值占总产值比重(%)。

3、对1979-1988年中国人民银行资金来源的10项指标作因子分析。

对应分析

1、用对应分析研究我国部分省份的农村居民家庭人均消费支出结构。选取7个变量： —食品支出比重，—衣着支出比重，—居住支出比重，—家庭设备及服务支出比重，—医疗保健支出比重，—交通和通讯支出比重，—文教娱乐、用品及服务支出比重。样品为10个：山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、海南、四川、贵州、甘肃、青海。

2、对全国31个省市自治区按各种经济类型资产占总资产比重(%)，利用1997年数据作对应分析。选取6个变量： —国有经济/总资产，—集体经济/总资产，—联营经济/总资产，—股份制经济/总资产，—外商投资经济/总资产，—港澳台经济/总资产

3、用对应分析研究1991年全国各地区独立核算工业企业的经济效益情况。

典型相关分析

1、对某高中一年级男生38人进行体力测试(共有七项指标)及运动能力测试(共有五项指标)，试对两组指标作典型相关分析。体力测试指标： —反复横向跳(次)，—纵跳(cm)，—背力(kg)，—握力(kg)，—台阶试验(指数)，—立定体前屈(cm)，—俯卧上体后仰(cm)。运动能力测试的指标为：

—50米跑(秒)，—跳远(cm)，—投球(m)，—引体向上(次)，—耐力跑(秒)。

2、全国30个省市自治区农村居民收入和支出的典型相关分析。反映农村居民收入的变量取4个： —劳动者报酬(元)，—家庭经营收入(元)，—转移性收入(元)，—财产性收入(元)。反映农村居民生活费支出的变量取8个： —食品支出(元)，—衣着支出(元)，—居住支出(元)，—家庭设备及服务支出(元)，—医疗保健支出(元)，—交通和通讯支出(元)，—文教、娱乐用品及服务支出(元)，—其它商品及服务支出(元)。

3、社会经济综合发展水平与邮电发展状况的典型相关分析。

论 文 题

通过论文题，可以让学生掌握如何在图书馆查阅数据，录入数据，并根据论文要求对数据进行预处理，使学生了解各分析方法适合解决的问题类型，能够运用所学的多元统计分析方法解决实际数据分析问题。

1、自拟题目，论文中的数据处理方法至少选用对应分析、典型相关分析中的一种。

2、自拟题目，论文中的数据处理方法至少选用主成分分析、因子分析中的一种。

3、自拟题目，论文中的数据处理方法至少选用聚类分析、判别分析中的一种。

第五篇：多元统计分析实验报告格式

多元统计分析实验报告

姓名及学号：（例：张三20110000000）日期：

1、实验内容

2、实验目的（。。指出通过本实验要了解或掌握什么）

3、实验方案分析

（。。指出实验内容属于什么问题，说明用什么方法来实验，如果是检验问题，那么原假设是什么）

4、操作过程

（。。给出有关操作过程）

5、实验结果

（。。给出实验得到的重要结果）

6、讨论

（。。对上述得到的结果做出说明与讨论）

7、结论

（。。根据以上的讨论给出恰当的结论）