第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 虚拟变量的应用 第七节 多重共线性及其解决方案 第八节 计算机应用

社会学专业必修课程。本课程需预修社会研究方法等前期课程作为基础 基本内容:社会统计学作为社会学专业必修课程侧重于社会研究的统计应用,并为学习 SPSS软件打好基础。本课程主要包括三个方面:叙述统计,内容为集中趋势测量、离散趋 势测量的单变量分析,两个变量分布及λ、Ty、 Gamma、r、E2等相关测量法;推论统计, 内容为抽样与统计推论,参数估计以及ⅹ2检定、F检定、T检定等假设检定;

管理学 经济法 新生研讨课 市场营销学 公司战略管理 微观经济学 宏观经济学 人力资源管理 组织行为学 基础会计学 公司治理 财务会计 财务管理学 高级财务管理 管理会计 审计学 运营管理 社会调查理论与方法 会计职业道德 创新能力训练 统计学 税法 成本会计 会计信息系统原理与应用 计算机财务管理 资产评估学 电子商务实务与案例分析 公司金融学 个人理财 财务管理案例分析 财务报表分析 统计分析软件与应用 ERP 沙盘模拟实训 会计-财务-审计一体化实验 保险学 财务管理综合实训实验

（一）理论课程 1《空间解析几何》 2《离散数学》 3《时间序列分析》 4《数值计算方法》 5《运筹与优化》 6《Python 程序设计》 7《常微分方程》 8《大数据技术原理及应用》 9《复变函数论》 10《概率统计》 11《高等代数》 12《面向对象程序设计》 13《数据结构与算法》 14《数据库原理及应用》 15《数据挖掘》 16《数理统计》 17《数学分析（1）》 18《数学分析（2）》 19《数学建模(1)》 20《数学建模(2)》 21《数学软件及应用》 （二）实验课程 22《时间序列分析》 23《数据结构与算法》 24《数学软件及应用》 25《数值计算方法》 26《Python 程序设计》 27《大数据技术原理及应用》实验 28《面向对象程序设计》 29《数据库原理及应用》课程 30《数据挖掘》 31《数理统计》 （三）实践课程 32《专业教育》 33《web 数据挖掘与电子商务项目实训》 34《技能实训》教学大纲 35《客户数据分析项目设计》 36《数学建模(1)》 37《数学建模(2)》 38《中文文本数据挖掘项目实训》 39《综合项目实训》教学大纲 40《毕业设计（论文）》教学大纲 41《毕业实习》教学大纲

一、引言 多元回归分析在社会科学中已经得到广泛应用,成为标准的统计工具。作为多元分析,它能够对社会现象提供较深入的解释力同时,它的计算机软件现在 已广为流传,它的统计结果又可以比较直观地得到解释。多元回归的确具有许多良好的统计性质,甚至在应用中的一些必要的假设条件不能完全满足时,它也仍 然可以得到不失为合理的结果

典型相关分析( canonical correlation analysis)是近年来开始普及的一种新型 多元统计分析方法。典型相关分析源于荷泰林(H. Hotelling)于1936年在《生 物统计》期刊上发表的一篇论文《两组变式之间的关系》①。他所提出的方法经 过多年的应用及发展,逐渐达到完善,在70年代臻于成熟。由于典型相关分析 涉及较大量的矩阵计算,它的应用在早期曾受到相当的限制。但当代计算机技术 及其软件的迅速发展,弥补了应用典型相关分析中的困难,因此它的应用开始走 向普及化

方差分析 – 方差分析的过程 – 单因素方差分析 – 二因素方差分析 相关分析 – 相关分析的过程 回归分析 – 一元回归 – 多元回归

第一节 因子分析简介 第二节 基本原理 第三节 求解初始因子 第四节 解释因子 第五节 因子值及其应用 第六节 研究实例

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

一、降维分析与分类分析的概念 二、层次聚类分析 三、K-Means聚类分析 四、判别分析 五、因子分析