多元统计分析论文.docx

多元统计分析论文.docx

《多元统计分析论文.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《多元统计分析论文.docx（5页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。

多元统计分析论文

多元统计分析是统计学的一个重要分支，它在自然科学、社会科学、教育卫生以及经济金融等领域具有广泛的应用。

下文是为大家整理的关于的范文，欢迎大家阅读参考!

篇1多元统计分析课程教学探讨

摘要：

多元统计分析是统计学的一个重要分支，它在自然科学、社会科学、教育卫生以及经济金融等领域具有广泛的应用。

利用多元统计分析方法分析和处理实际数据、解决实际问题是统计学专业学生必备的基本能力，因此，如何进行多元统计分析课程的教学具有相当重要的意义。

本文从教学实践出发，对多元统计分析课程的教学进行了探索和实践，提出了一些教学方法。

关键词：

以人为本;案例教学;软件编程;考试改革;创新教学

多元统计分析是统计学中内容极其丰富、应用极其广泛的一个重要分支。

随着计算机和统计学的发展，它在自然科学、社会科学、教育卫生以及经济金融等领域中的应用越来越广泛，它已成为进行多元数据分析与处理的非常重要的工具之一。

随着社会的发展，我们常需要处理较为复杂的多维数据以及高维或超高维数据，特别地，对于统计学专业的学生，利用多元统计分析方法分析和处理日常生活中的多维数据是他们应该具备的基本能力。

因此，如何让学生很好地掌握一些基本的多元分析方法并能在实践中加以应用是我们统计学专业的教师应该思考的重要问题。

通过多年的实践教学，我们对多元统计分析课程的教学进行了探索和实践，主要在以下几个方面进行了探索和尝试。

一、转变教育观念，树立“以人为本”的教学理念

教育的对象是大学生，教育的目的是以学生的终身发展为基础的。

在教学过程中，我们教师首先应转变教育观念，处处体现以学生为本的人文关怀与教育。

关注学生的思想、学生的需要以及在当今时代下学生所面临的挑战与机遇，争取成为学生的良师益友，建立良好的师生关系;通过案例教学、启发式教学等等多种教学方法，鼓励和促使学生积极参与课堂教学，变被动学习为主动学习，使学生成为课堂的主体;正视学生之间的个体差异，不歧视差生也不偏爱优等生，实施因材施教，使每个学生都得到不同程度的提高与进步。

二、注重案例教学，培养“学以致用”的学习意识

多元统计分析是实用性极强的一门课程，学生通过学习后，应具备处理多维数据分析实际问题的能力。

在自然科学、社会科学、教育卫生以及经济金融领域，我们遇到的数据大多是多维数据。

比如大型商场、超市等需要分析商品销售情况，以确定商品结构以及进货时间、数量等;利用互联网数据进行商业投资和商业信息挖掘等。

这些问题中，我们遇到的数据都是多维甚至是高维数据，如何处理这类数据以获得一些重要信息以便进行正确的决策，这就需要一些多元分析方法。

因此，在教学中，我们特别注重案例教学，对每一种分析方法，我都尽量选取一些与时代联系紧密的实例，结合这些例子讲解方法以及在实践中的应用。

通过案例教学，一方面让学生更好地掌握数据分析方法，另一方面也培养了学生“学以致用”的意识。

通过案例教学，让学生体会到判别分析、聚类分析、因子分析、主成分分析、对应分析、典型相关分析、多元回归分析方法等分析方法是统计分析中相当重要的方法，它几乎应用在每个领域，学会这些方法可以解决日常生活中的许多实际问题，具备这些能力是统计学专业本科生的必备能力，无论是毕业设计、公司上班还是继续深造等，都离不开这些分析方法，从而激发学生学习的兴趣。

三、结合软件教学，提高学生编程和数据处理能力

多元分析方法分析和处理的数据是多维数据，通常维数较多，而且观测数据也较多，计算量都比较大，通常需要计算机才能实现。

因此，在教学中，我们特别注重软件教学，对每一种分析方法，在学生掌握了这种方法的理论知识和适用范围后，向学生介绍Satab的程序代码。

在学生的作业中，要求学生至少用一种语言编写分析处理数据的程序代码。

对于统计学专业的学生，不仅要求学生掌握一些重要的统计分析方法，同时还要熟练掌握1～2门软件进行数据分析与处理。

实践证明，方法学习与软件结合的教学，将大大提高学生编程和数据处理能力。

四、尝试创新教学，注重培养学生自主学习和实践能力

为了培养学生的自主学习能力，我们大胆进行教改尝试，一改教师“一言堂”的教学模式，采用多种教学方式，坚持“学生为主体，教师为主导”的教学模式。

1对于每一种方法的教学，我们首先由一个实际问题入手，引发学生思考和讨论，在学生讨论和发言的基础上引出新的分析方法。

2学生自学，分组讨论并准备教学atab等正确程序代码的论文，我们将给予更高的成绩和评价，以锻炼学生的编程能力和数据处理能力。

考试不是目的，只是一种手段，考试的方式在一定程度上将是学生学习的风向标，就如同高考的指挥棒。

这样的考核方式，将迫使学生既要学习这些方法的来龙去脉，这些方法的理论基础，同时又要学习软件编程知识，更重要的是能将知识与实际联系起来，以便培养解决实际问题的能力，最后还要能将研究成果以论文形式呈现出来。

学生只有具备了这几个方面的能力，才会成为社会需要的统计专业人才。

多元统计分析课程是进行科学研究的重要工具之一，它在自然科学、社会科学等领域有着相当广泛的应用。

该课程教学的目的在于让学生熟练掌握多种多元统计分析的基本思想、基本原理的基础上，能够将大量的数据进行简化，利用所学的方法进行判别和分类，能够结合统计软件进行计算，并对计算结果进行合理的解释。

实践教学表明，学生通过该门课的学习都能很好地利用所学方法对实际问题进行分析和解释。

篇2多元统计分析在学生管理中的应用

【摘要】运用因子分析方法将学生课程进行聚类，进而将学生分为5类进行分类管理。

并且运用单因素方差分析可知，作业完成情况、出勤情况、课堂响应情况对学生成绩均有显著影响，且课堂响应情况的影响最大。

【关键词】因子分析单因素方差分析学生管理

一、相关理论研究综述

自20世纪80年代起，多元分析方法在我国多个领域均有成功应用的案例，针对教育、教学方面的研究也在逐渐丰富。

1995年，吴群英曾研究过多元分析在教学质量评估中的应用，发现多元分析的结果对提高教学质量具有明显的导向性。

田开、郑宗培、虞小海利用SO检验结果表明，用因子分析的效果较好。

由因子贡献率可知前7个公因子的累积贡献率为8543%，大于85%，因此选取前7个公因子为公因子，就可以比较好的解释原有变量所包含的信息了。

通过累积贡献率我们已经确定，选取7个公因子是合理的。

我们可以由旋转后的因子载荷确定与7个因子分别对应的变量，也就是说，可以用该因子代表这些变量。

分别解释为：

第一公因子代表4、3、1、10四个变量，表示基本课程水平;第二公因子代表11、9两个变量，表示专业课程水平;第三公因子代表12、13两个变量，表示其英语水平;第四公因子5表示身体素质;第五公因子8为经管学习能力;第六公因子7为记忆能力;第七公因子6为专业操作水平，公因子2表示工作能力。

由于7个旋转后的公因子的方差贡献率依次是22838%、14530%、13050%、9411%、9069%、8471%、8062%，则综合因子得分为：

F=22838%F11453%F21305%F39411%F49069%F58471%F68062%F7

利用SPSS160计算出因子的综合得分，并接下来将根据综合得分进行数据分组，拟将82名同学分为五个等级，记为：

A、B、C、D、E。

选取-020、000、020、040为界点，这样就实现了学生分类管理，分别针对这五个等级的学生制定不同的管理方法实现学生科学化管理。

二单因素方差分析在学风建设中的应用

将学生的作业完成情况、出勤情况、课堂响应程度按照一定的界点分为三类，分别应用单因素方差分析，通过比较分析结果中Sig值与显著性水平α=005的大小，判断该因素是否对学生成绩产生显著行影响。

以学生成绩为观测变量，作业完成情况为控制变量，通过单因素方差分析，对作业完成情况对学生成绩的影响进行分析。

原假设为：

作业完成情况对学生成绩没有产生显著影响。

首先检验均值μ是否相等。

原假设H0：

μ0=μ1=μ2;H1：

μ0，μ1，μ2不全相等。

在均值检验中，Sig值为0288，大于显著性水平α=005，因此应该接受原假设，也即均值相等，因此可以继续进行单因素方差分析。

由作业完成情况对学生成绩单因素方差分析的结果可以得出统计量的观测值为21358，对应的概率值P为0000，如果显著性水平α为005，由于概率值小于显著性水平α，因此应该拒绝原假设，认为学生的作业完成情况对考试成绩产生了显著影响。

同样可以得到出勤情况和课堂响应程度对学生成绩的单因素方差分析。

可知，学生的出勤情况和课堂响应程度对学生成绩产生了显著影响。

四、结论

一由综合因子得分的大小将学生样本分为五类，记作：

A、B、C、D、E。

下面针对这五类学生，分别提出一些管理方面的建议

A类“完全粗放式”管理：

这类学生成绩优秀、目标明确。

应该给予其足够的自由空间。

B类“不完全粗放式”管理：

这类学生成绩较好，属于班级里比较优秀的学生。

可以进行适当指导。

C类“不完全集约式”管理：

C类生学习表现一般，几乎不会做违反学校规定的事。

对于这类学生比较好的方法是定时为其制定一些任务目标，要求他们按时完成。

D类“完全集约式”管理：

该类生成绩较差、日常表现较差。

对于这类学生，应该重点关注，安排跟班老师尽可能帮助他们学习。

E类“牢笼式”管理：

E类生已成绩太差，如果不好好管理很可能走上歧路，既要在学习中严加管理，又要在生活中集中关注。

二通过单因素方差分析可以看出，作业完成情况、出勤情况、课堂响应情况对学生成绩均有显著性影响，但三者之中，课堂响应情况的影响更大

在学风建设的三个方面中，要更加重视课堂响应程度。

因此，将单因素方差分析应用到学风建设工作中，能够使学风建设的目标更加明确、工作重心更加清楚、工作成效更高。

再一次验证了多元分析在学生管理工作中的必要性和可实现性。