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《基于R的统计分析与数据挖掘》课程教学大纲
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方差分析
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单因素方差分析
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两因素等重复试验下的方差分析
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两因素非重复试验下的方差分析
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主成分分析
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主成分分析基本思想、数学模型
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主成分的推导，求主成分的基本步骤
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判别分析：
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判别分析中所使用的几种判别尺度的定义和基本性质
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距离判别法， Bayes判别法
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聚类分析
４
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距离的定义；快速聚类法；
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谱系聚类法；
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时间序列分析
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时间序列模型及平滑方法
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ARMA模型
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8<br****题课２学时
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合计
３２
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四、教学内容及基本要求
第1部分数据描述性分析
总学时(单位：学时):４　讲课:４实验:0 上机:0
一维数据的数字特征（讲课１学时）
具体内容:
1）要求学生了解数据分析的基本内容及应用领域与作用；
2）掌握数据的数字特征与分布特征的描述与分析，熟练掌握常用的统计量如：样本均值、样本协方差和方差以及样本相关系数等。
数据的分布（讲课１学时）
具体内容:
1）了解常用分布；
2）理解分布的拟合及检验方法。
多维数据的数字特征及相关分析（讲课2学时）
具体内容:
了解多元正态分布及其性质。
重点:
一维数据的数字特征与分布特征的描述与分析；
难点：
高维数据的数字特征的描述与分析。<br****题：
一维数据的数字特征计算，画分布图，求相关系数。
第2部分线性回归分析
总学时(单位：学时):6 讲课:6 实验:0 上机:0
线性回归模型及其参数估计（讲课2学时）
具体内容:
1）要求学生了解建立回归方程的基本假设；
2）掌握线性回归模型中参数估计的方法；
3）了解估计的基本性质。
统计推断与统计预测（讲课2学时）
具体内容:
1）理解统计推断的意义；
2）掌握回归方程有关的显著性的检验；
3）会进行相关的统计预测
残差分析、回归方程的选取（讲课2学时）
具体内容:
1）会应用残差分析分析回归模型；
2）掌握回归方程的选取方法，并能运用Ｒ语言实现有关回归过程