所谓的多元方差分析，就是说存在着不止一个应变量，而是两个以上的应 变量共同反映了自变量的影响程度。比如要研究某些因素对儿童生长的影响程 度，则身高、体重等都可以作为生长程度的测量因子，即都应作为应变量

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）

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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

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

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

《高等数学I》是工科(非数学)本科专业学生的一门必修的重要基础理论课，它是为培养我国社会主义现代化建设所需要的高质量专门人才服务的。通过本课程的学习，要使学生获得：1、函数与极限；2、一元函数微积分学；3、向量代数与空间解析几何；4、多元函数微积分学；5、无穷级数(包括傅立叶级数)；6、微分方程等方面的基本概念、基本理论和基本运算技能，为学习后继课程和进一步获取数学知识奠定必要的数学基础。同时，要通过各个教学环节逐步培养学生具有抽象思维能力、逻辑推理能力、空间想象能力、运算能力和自学能力，还要特别注意培养学生具有综合运用所学知识去分析问题和解决问题的能力

《思想道德修养与法律基础》 《马克思主义基本原理概论》 《中国近现代史纲要》 《毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论》 《形势与政策》 《大学英语（BⅠ—BⅣ）》 《大学计算机基础》 《高等数学 BI-BII》 《线性代数Ｂ》 《概率论与数理统计 B》 《大学物理学 BⅠ-BⅡ》 《普通化学及实验 B》课程（含实验内容） 《地球科学概论》 《结晶学与矿物学 B》 《晶体光学及光性矿物学》 《岩石学 AI》 《岩石学 A II》 《岩石学 AⅢ》 《水文地质学基础 C》 《古生物学与地层学 A》 《古生物学与地层学 B》 《矿相学》 《矿床学 A》 《构造地质学 A》 《大地构造学》 《地理信息系统导论》 《数字地质科学概论》 《地球物理勘探》 《勘查地球化学 B》 《遥感地质学 A》 《矿床工业类型》 《重砂测量与分析》 《区域地质调查方法与技术》 《选矿学概论》 《专业英语 AI》 《专业英语 AII》 《专业英语 B》 《大地构造与成矿》 《矿产勘查学》 《矿石学》 《矿田构造学》 《矿山地质学》 《矿业法律基础》 《矿业权评估概论》 《采矿学概论》 《环境地质学基础 B》 《多元统计分析》 《地球化学通论》 《矿产经济学》 《油层物理学》 《油气盆地地质学（英语）》 《中外含油气盆地》 《石油地震地质解释》 《石油测井》 《沉积学与能源矿产》 《油气地球化学》 《沉积环境与沉积相》 《油气田地下地质学》 《油气田勘探开发方法》 《石油构造分析》 《非常规油气资源地质》 《天然气地质学》 《油气资源评价》 《石油与天然气勘探开发规范》 《油气田开发地质》 《油藏工程》 《储层地质学》 《采油工艺》 《矿产勘查设计》 《油气勘探综合设计》 《地质认识实习》 《地质教学实习》 《资源勘查工程（固体矿产勘查方向）专业实习 B》 《资源勘查工程专业(固体矿产勘查方向)生产实习 B》 《资源勘查工程专业(固体矿产勘查方向)毕业实习与毕业设计 （论文）A》 《资源勘查工程专业(石油与天然气勘查方向)专业实习 C》 《资源勘查工程专业（石油与天然气勘查方向）生产实习 C》 《资源勘查工程专业（石油与天然气勘查方向）》 毕业实习与毕业论文（设计）B 《实践技能培训》实验 《学科基础主干课程综合研修》 《本科生课外培养计划》

聚类分析( Cluster Analysis)是根据研究对象的特征对研究对象进行分类的 多元分析技术的总称分类问题是各个学科领域都普遍存在的问题,例如人口学 中研究人口生育分类模式、人口死亡分类模式;医学中对各种精神病特征的分 析;市场营销学中进行市场分层、确定目标市场等等,这些都需要对研究对象 进行分类。聚类分析是应用最广泛的分类技术,它把性质相近的个体归为一类 使得同一类中的个体具有高度的同质性,不同类之间的个体具有高度的异质 聚类分析的大部分应用都属于探测性研究,最终结果是产生研究对象的分 类,通过对数据的分类研究还能产生假设。聚类分析也能用于证实性目的,对于 通过其他方法确定的数据分类,可以应用聚类分析进行检验

《思想道德修养与法律基础》 《马克思主义基本原理概论》 《中国近现代史纲要》 《毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论》 《形势与政策》 《大学英语（BⅠ—BⅣ）》 《大学计算机基础》 《高等数学 BI-BII》 《线性代数Ｂ》 《概率论与数理统计 B》 《大学物理学 BⅠ-BⅡ》 《普通化学及实验 B》课程（含实验内容） 《地球科学概论》 《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 A II》 《岩石学 AⅢ》 《古生物学及地层学 B》 《矿相学》 《矿床学 A》 《构造地质学 A》 《地理信息系统导论》 《数字地质科学概论》 《区域地质调查方法与技术》 《选矿学概论》 《专业英语 AI》 《专业英语 AII》 《大地构造与成矿》 《矿产勘查学》 《矿石学》 《矿田构造学》 《矿山地质学》 《矿业法律基础》 《矿业权评估概论》 《采矿学概论》 《多元统计分析》 《地球化学通论》 《矿产经济学》 《古生物学与地层学 A》 《石油地质学 A》 《油层物理学》 《油气盆地地质学（英语）》 《中外含油气盆地》 《石油地震地质解释》 《沉积学与能源矿产》 《油气地球化学》 《沉积环境与沉积相》 《专业英语 B》 《油气田地下地质学》 《油气田勘探开发方法》 《石油构造分析》 《非常规油气资源地质》 《天然气地质学》 《油气资源评价》 《石油与天然气勘探开发规范》 《油气田开发地质》 《采油工艺》 《矿产勘查设计》 《油气勘探综合设计》 《地质认识实习》 《地质教学实习》 《资源勘查工程（固体矿产勘查方向）专业实习 B》 《资源勘查工程专业(固体矿产勘查方向)生产实习 B》 《资源勘查工程专业(固体矿产勘查方向)毕业实习与毕业设计（论文）A》 《资源勘查工程专业(石油与天然气勘查方向)专业实习 C》 《资源勘查工程专业（石油与天然气勘查方向）生产实习 C》 《资源勘查工程专业（石油与天然气勘查方向）》毕业实习与毕业论文（设计）B 《实践技能培训》实验 《学科基础主干课程综合研修》 《本科生课外培养计划》