《地球科学概论》 《地质学基础 B》 《地质学基础 AⅠ》 《地质学基础 AI（矿物学）》 《地质学基础 AⅠ（岩石学）》 《地质学基础 AⅡ》 《结晶学及矿物学 A》 《结晶学及矿物学 B》 《晶体光学及光性矿物学》 《岩石学 AI》 《岩石学 AII》 《岩石学 AⅢ》 《岩石学 B》 《构造地质学 A》 《构造地质学 B》 《古生物学与地层学 A》 《古生物学及地层学 B》 《地球化学 A》 《地球化学通论》 《地层学基础》 《地貌学与第四纪地质学 A》 《地貌学与第四纪地质学 B》 《大地构造学》 《天体演化与行星地质学》 《地球演化 I》 《中国地质学》 《多元统计分析》 《遥感地质学 A》 《专业英语 AI》 《专业英语 AII》 《专业英语 ZⅠ》 《专业英语 ZⅡ》 《专业英语 B》 《矿床学 A》课程（含实验内容） 《矿床学 B》 《矿相学》 《矿产勘查学》 《矿山地质学》 《矿石学》 《地质力学》 《显微构造学》 《成因矿物学基础》 《现代同位素分析方法在地学研究中的应用》 《现代仪器分析技术》 《现代地层学》 《火成岩成因研究方法与实例》 《砂岩中的地质流体记录》 《地球化学理论与应用》 《变质作用研究方法与实例》 《区域构造分析》 《成矿构造分析》 《构造解析》 《构造地质学研究方法》 《区域地质调查方法与技术》 《门类古生物学》 《理论古生物学》 《地球演化Ⅱ》 《中国区域地层》 《大地构造与成矿》 《宝石资源地质学》课程（含实验内容） 《矿田构造学》 《矿业权评估概论》 《矿床工业类型》 《矿业法律基础》 《矿产经济学》 《流体包裹体》 《采矿学概论》 《选矿学概论》 《重砂测量与分析》 《石油地质学 A》 《石油构造分析》 《石油地震地质解释》 《石油与天然气勘探开发规范》 《油层物理学》 《油气盆地地质学（英语）》 《油气田地下地质学》 《油气田勘探开发方法》 《油藏工程》 《油气地球化学》 《油气田开发地质》 《油气资源评价》 《采油工艺》 《沉积环境与沉积相》 《非常规油气资源地质》 《天然气地质学》 《中外含油气盆地》 《盆地模拟原理》 《沉积学与能源矿产》 《海洋地质学》 《储层地质学》 《土地资源学》 《土壤学》 《土地法学》 《土地评价》 《土地经济学》 《土地利用规划》 《土地生态经济学》 《土地信息系统》 《土地行政学

本书是一本集多元社会科学研究统计方法及相应SPSS统计软件应用的教 材。 科学的性质要求一个完整的研究必须理论联系实际,能够比较准确地刻画事 物的现状、把握它的内在规律、并力图能够预测它的发展趋势。长期以来,社会 科学研究由于其研究对象的复杂性以及量化分析水平很低,总是较多地依赖于概 念定义和逻辑推理,处于单纯思辨的范围,很少具有经验(实证)研究的性 质。因此,总是有很多人并不将其作为科学来对待

4.1 异方差性产生的背景和原因 4.2 一元加权最小二乘估计 4.3 多元加权最小二乘估计 4.4 自相关性问题及其处理 4.5 异常值与强影响点 4.6 本章小结与评注

科学的最终目的在于揭示事物变化的内在规律,因果关系是事物内在规律的 种基本形式。然而,事物的内在联系并不能直接观察到,所以需要在科学研究中应用 各种方法来加以探索和分析。通径分析便是一种探索系统因果关系的统计方法。 因果关系模型中明确设置自变量和因变量,通过模型分析,检査自变量对于 因变量的作用方向、作用强度和解释能力。并且,因果关系模型还可以用来进行 预测。本书第二章多元回归分析便是因果关系模型的一种。但是,多元回归模型 是一种比较简单的因果关系模型,它所假设的因果关系不存在多环节的因果结 构,尽管多元回归模型中可以包含多个自变量,然而各个自变量对因变量的作用 却是假设为并列存在的

多元分析（multivariate analyses）是多变量的统计分析方法，是数理统计中应用广泛的一个重要分支，其内容庞杂，视角独特，方法多样，深受工程技术人员的青睐和广泛使用，并在使用中不断完善和创新。由于变量的相关性，不能简单地把每个变量的结果进行汇总，这是多变量统计分析的基本出发点。 §1 聚类分析 §2 聚类分析案例—我国各地区普通高等教育发展状况分析 §3 主成分分析 §4 主成分分析案例－我国各地区普通高等教育发展水平综合评价 §5 因子分析 §6 因子分析案例 §7 判别分析 §8 典型相关分析（Canonical correlation analysis）

1 《地球科学概论》 2 《结晶学及矿物学》 3 《岩石学 A》 4 《构造地质学 A》 5 《古生物学》 6 《地层学》 7 《古生物学与地层学》 8 《矿相学》 9 《矿床学 A》 10 《地质填图方法与技术》 11 《地球化学》 12 《储层地质学》 13 《油气地球化学》 14 《石油与天然气地质学》 15 《油气成藏理论与研究方法》 16 《矿田构造学》 17 《土壤学》 18 《土地政策与土地法学》 19 《现代管理学》 20 《土地评价》 21 《不动产估价》 22 《土地资源学》 23 《土地信息系统》 24 《土地经济学》 25 《新生研讨课》 26 《地质类学科导论课》 27 《沉积成岩作用研究方法与应用》 28 《岩浆岩成因研究方法与应用》 29 《变质作用研究方法与应用》 30 《地球化学理论与应用》 31 《岩石变形中的微观组构》 32 《成矿构造分析》 33 《构造解析》 34 《区域构造分析》 35 《地球生物学基础》 36 《地层学理论与应用》 37 《地层建造分析》 38 《生命的历史》 39 《地球演化》 40 《地球系统科学概论》 41 《大地构造学》 42 《层序地层学》 43 《遥感地质学 A》 44 《地热地质学》 45 《盆地火山地质学》 46 《实现”双碳”目标的地学途径概论》 47 《区域地质调查方法与技术》 48 《地理信息系统应用》 49 《海洋地质学》 50 《中外含油气盆地》 51 《专业英语 AI》 52 《专业英语 AII》 53 《专业英语 B》 54 《专业英语 Z》 55 《沉积学与能源矿产》 56 《矿产资源法律法规》 57 《沉积环境与沉积相》 58 《多元地学数据统计分析方法》 59 《流体包裹体研究及地质应用》 60 《大地构造与成矿》 61 《数值模拟与地球动力学》 62 《城市地质学》 63 《行星地质学基础》 64 《地貌学及第四纪地质学》 65 《技术经济学》 66 《生态学》 67 《遥感原理与方法》 68 《岩石学 B》 69 《环境科学概论》 70 《自然地理学》 71 《中国地质学》 72 《矿山地质学》 73 《矿产勘查学》 74 《矿产经济学》 75 《油层物理学》 76 《油气田地下地质学》 77 《油气资源评价》 78 《石油构造分析》 79 《国土空间规划原理》 8

教学内容： 1.相关关系的概念、种类、相关关系分析的主要内容 2.简单线形相关分析方法 3.简单直线回归方程的配合方法 4.判定系数、估计标准误差的含义、计算及其应用 5.曲线回归方程、多元线性回归方程的配合方法 6.其它相关系数的含义、计算及应用场合 教学重点： 1.简单线形相关分析方法 2.简单直线回归方程的配合方法 3.判定系数、估计标准误差的含义、计算及其应用 教学难点：相关系数的计算、回归方程的配合、估计标准误差的计算及其应用

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

结构方程模型( Structural Equation Modeling,简略标志为SEM)是一种非 常通用的、主要的线性统计建模技术,广泛应用于心理学、经济学、社会学、行 为科学等领域的研究。实际上,它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领 域的统计分析方法的综合。多元回归( multiple regression)、因子分析( factor analysis)和通径分析( path analysis)等方法都只是结构方程模型中的一种特例。 结构方程模型是统计分析方法中一个新发展的领域,它的应用始见于60年代发 表的硏究论文中,到∫90年代初期开始得到广泛的应用

目 录 1学科基础平台必修课 《数学分析》 《高等代数与解析几何》 《概率论与数理统计 A》 《概率论与数理统计》 《大学物理 A1》 《大学物理 A2》 2．学科基础平台选修课 《物理实验》 《数学规划基础》 《信息与计算科学专业导论》 《统计学》 《统计学实验》课程实验 《离散数学》 《C++程序设计 A》 《C++程序设计实验 A》 3．专业课平台必修课 《数值分析 A》 《数值分析》 《数值分析 A 实验》 《数学建模》 《数学建模实践》 《数据库原理 A》 《数据结构与算法分析》 《信计专业毕业实习》 《信息与计算科学专业毕业设计（论文）》 4专业课平台选修课 《常微分方程》 《多元统计分析》 《数学物理方程》 《实变函数与泛函分析》 《复变函数与积分变换》 《组合与图论》 《运筹学》 《运筹学基础及应用》 《数值最优化》 《微分方程数值解》 《控制理论基础》 《Oracle 高级数据库开发设计》 《大数据与深度学习》 《Python 程序设计》 《R 语言》 《算法分析与设计》 《操作系统》 《计算机网络原理Ⅰ》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实训》 《ASPNET 程序设计》 《web 前端开发》 《web 前端开发》程序设计 《软件开发实践》