多元统计分析绪论.ppt

多元统计分析课前说明三、学习方法：
1、课堂教学与自主学习相结合、加以适当的讨论。
2、要做作业和练习，消化课堂内容。特别是通过上机练习达到对知识的理解和运用，方熟能生巧。
3、广泛阅读参考文献，借助各种资源辅助学习。
4、互相帮助，共同进步。四、教学和考核安排:
1.课程学时——共48学时。
其中：（1）课堂讲授——34学时；
（2）上机实验——SPSS软件应用14学时（共7次上机实验）。
2.课程考试成绩评定：
（1）平时成绩占20%（包括出勤、平时表现、撰写试验报告等）；
（2）理论知识和操作技能闭卷考试占80%。五、几点要求：
1.“出勤”：本课程内容具有连贯性与渐进性，决不可寄希望于期末突击，必须保证出勤，循序渐进，才能学好它。
2.“出力”：课上认真听课、思考，课下及时复习巩固。
3.“几分耕耘，几分收获”，平时努力，打好基础，才会提高能力和素质。
第一章
绪论多元统计分析的重要性多元统计分析是数理统计学的一个重要分支，具有很强的应用性，它在自然科学、社会科学和经济学等各领域中得到了越来越广泛的应用，是一种非常有用的数据处理方法。
多元分析方法就是处理多维数据不可缺少的重要工具，并日益显示出无比的魅力。但是，多元统计分析是依赖于计算机的发展而迅速发展的，如果不使用计算机，多元统计分析中许多计算几乎是不可能完成的。
为了做到学以致用，在课程中我们将结合授课内容，使用国内外通用的统计软件SPSS（或者尝试使用SAS软件）进行上机练习，以加深对理论知识的理解。我们已经知道，时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。
它一般采用曲线拟合和参数估计方法（如非线性最小二乘法）进行。时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面。由于历史发展所形成的习惯，多元统计数据分析被限制在一定的范围，它通常只处理所谓截面样本数据，即静态数据，而不考虑多元复杂集合的时间迹向。统计学中将时序样本数据分析归结为时间序列分析。
一些著名的统计学家认为，做这样的区别，与其说是逻辑上的原因，倒不如说是为了方便。将多元统计分析与时间序列动态趋势性研究有效地结合起来，这是数据分析发展的新方向。因此可以说，
《时间序列分析》
《多元统计分析》
还有《计量经济学》
这三门课是统计学和金融学专业必不可少的必修专业课，希望大家通过学习能够有所收获。本课程将重点介绍：
多元统计中的最具有实用性的内容：
数据作图、
聚类分析、
判别分析，
各种降维技术，将原始的多个指标约化为少数几个综合指标，便于对数据进行分析。多元统计分析（简记为MVA）是统计学中一个非常重要的分支，在国外，从20世纪30年代开始，已经在自然科学、管理科学和社会经济等领域得到了广泛应用。

我国自上世纪80年代开始，也在许多领域应用MVA方法，它是一种重要和实用的多元数据处理方法。
为什么我们需要它?
在经济管理领域中，经常会遇到观测多个变量或指标.
比如，考察国民经济运行状况需要用GDP、总消费、投资和进出口贸易额等指标共同来描述。
你若欲了解某班学生的学习情况，需要知道每个学生的若干门课程的学习成绩。
再如,人们在体检时也需要检测诸如身高、体重、血压、体温、白血球等诸多生理指标的数值，以此来反映身体状况。
类似这样的含有多个指标或变量的例子不胜枚举。变量指标值的特点：具有随机性特点，因为实际现象中任何事物都受到许多随机因素的影响，因而其取值有一定的随机性。
何谓MVA分析方法：同时对多个随机变量的观测数据进行有效地分析和研究，研究变量之间的相互依赖关系，以揭示这些变量之间内在的统计规律性。经管学院程兰芳经济学例子：
企业经济效益的综合评价：指标有：资金利润率、人均生产率、投资额、等等，可用主成分分析或因子分析。
社会学例子：
分析各地区（31个省市自治区）社会情况，选取有代表性的指标：人口密度、人口受教育程度、绿化覆盖率、住房情况、收入水平，等等，可用聚类分析法将它们划分为不同的社会状况类型。不同的社会发展状况还有在其它领域的广泛应用
比如：工业、农业、医学、教育学、体育、生态学、地质学、社会学、考古学、环境保护、军事、文学等等。
详见教材PP4-6。
《线性代数》课程
（由于多个指标的数据要求，经常需要用矩阵、向量、正定矩阵、矩阵的特征值与特征向量等符号和术语来表达）
《概率论与一元数理统计》课程
（由于每个指标取值的随机性要求，需要用以概率论为基础的一元数理统计知识）你在学习的过程中，一定会感到理论部分内容的学习比较吃力，希望你下大力气，花大量时间去思考、去读书，你才能有真正的能力提高。
同时，要抓紧时间