3.应用场景介绍 第四节 1.方差分析和其他比较方法 2.单样本检验、两样本检验、单因素方差分析、双因素和多因素方差分 析、协方差分析、预测值和误差条形图等操作 3.应用场景介绍 第五节 1.线性回归分析 2.回归表、多元回归、预测值及残差、回归的基本图形、相关、假设检 验、虚拟变量、分类变量的自动标识和交互项、逐步回归、多项式回归、面板数据等 操作 3.应用场景介绍 第六节 1.回归诊断 2.诊断标绘图、诊断案例统计量、多元共线性等操作 3.应用场景介绍 第七节 1.主成分、因子和聚类分析 2.主成分、旋转、因子分、主因子法、最大似然法、聚类分析一1、聚类 分析一2等操作 3.应用场景介绍 第八节 1.时间序列分析 2.时滞、前导和差分、相关图、ARIMA模型等操作 3.应用场景介绍 (三)思考与实践 解决实际操作中遇到的问题，不断循环训练，孰能生巧。引导学生在学习 过程中留意各自的选题适合哪种分析，强化思维训练和软件操作。使用的案例材料更 4 4 3. 应用场景介绍 第四节 1. 方差分析和其他比较方法 2. 单样本检验、两样本检验、单因素方差分析、双因素和多因素方差分 析、协方差分析、预测值和误差条形图等操作 3. 应用场景介绍 第五节 1. 线性回归分析 2. 回归表、多元回归、预测值及残差、回归的基本图形、相关、假设检 验、虚拟变量、分类变量的自动标识和交互项、逐步回归、多项式回归、面板数据等 操作 3. 应用场景介绍 第六节 1. 回归诊断 2. 诊断标绘图、诊断案例统计量、多元共线性等操作 3. 应用场景介绍 第七节 1. 主成分、因子和聚类分析 2. 主成分、旋转、因子分、主因子法、最大似然法、聚类分析—1、聚类 分析—2 等操作 3. 应用场景介绍 第八节 1. 时间序列分析 2. 时滞、前导和差分、相关图、ARIMA 模型等操作 3. 应用场景介绍 （三）思考与实践 解决实际操作中遇到的问题，不断循环训练，孰能生巧。引导学生在学习 过程中留意各自的选题适合哪种分析，强化思维训练和软件操作。使用的案例材料更