复旦大学：《卫生统计学》课程教学资源（实践课授课课件）Stata软件基本操作和数据分析入门_第2讲 统计描述入门

第一节 概况 第二节 Stata操作入门

《计量经济学》课程教学资源（书籍文献）Stata中文教程（Stata软件基本操作和数据分析入门）

《统计原理 Principal of statistics》课程教学资源（统计软件教程）SPSS18.0教程（SPSS统计与分析）

R安装与操作 Data Analysis and Graphics with R 数据导入/导出及格式化 双变量关系的描述性分析

《科技论文写作》 《高等数学 A》 《线性代数》 《大学物理 C》 《物理实验 C》 《概率论与数理统计 B》 《C/C++语言程序设计 A》 《C/C++语言程序设计》实验 《电子技术》 《电子技术》实验 《数据结构 A》 《数据结构 A》实验 《数据库系统原理 A》 《数据库系统原理 A》实验和设计 《计算机组成原理》 《计算机组成原理》实验 《微机原理与接口技术 B》 《微机原理与接口技术 B》实验 《操作系统》 《操作系统》实验 《计算机网络 A》 《计算机网络 A》实验 《离散数学》 《面向对象程序设计》 《面向对象程序设计》上机 《软件工程》 《编译原理》 《编译原理》实验 《计算机系统结构》 《软件系统分析与设计》 《软件系统分析与设计》设计大纲 《软件质量保证与测试》 《软件质量保证与测试》设计大纲 《软件项目管理》 《网络系统集成技术》 《网络系统集成技术》实验 《网络管理与维护》 《嵌入式系统》 《嵌入式系统》实验 《NET 开发技术》 《NET 开发技术》实验 《Java 开发技术》 《Java 开发技术》实验 《算法设计与分析》 《算法设计与分析》实验 《计算机图形学》 《计算机图形学》实验 《Linux 操作系统》 《Linux 操作系统》实验 《管理信息系统》 《管理信息系统》实验 《软件过程改进与管理》 《软件工程日语》 《计算机网络安全》 《电子商务》 《人工智能》 《虚拟现实技术》 《虚拟现实技术》实验 《数据仓库与数据挖掘》 《数据仓库与数据挖掘》实验 《网络编程》 《网络编程》实验 《计算机组装实习》 《基于NET 数据库系统开发》课程设计大纲 《Java 软件项目开发课程设计》 《IT 项目实践》

❖ 1、掌握什么是主成分分析？ ❖ 2、理解主成分分析的基本思想和几何意义？ ❖ 3、理解主成分求解方法：协方差矩阵与相 关系数矩阵的差异？ ❖ 4、掌握运用SPSS或SAS软件求解主成分 ❖ 5、对软件输出结果进行正确分析

1 计算机类学科基础必修 离散数学 程序设计基础 I 程序设计基础 II Java 框架编程 操作系统原理 计算机网络 计算机组成原理 数据库原理 海洋空间信息工程概论 数据结构与算法 2 计算机类学科专业必修 数据分析原理与技术 数据可视化原理与应用 软件工程 高级程序设计 25 课程 实习（实践） 海洋大数据技术与工程应用 大数据原理与技术 数据挖掘 大数据处理技术 海洋遥感影像分析 空间建模与分析 空间数据获取技术基础 软件工程导论 软件开发与创新 数字信号处理 微机原理与接口技术 数据科学导论 算法设计与分析 人工智能 软件项目管理 软件需求分析 软件架构与设计模式 软件测试与质量保证 编译原理 海洋空间信息管理与服务 3 计算机类专业选修 计算机系统结构 数学建模 数值计算方法 数字图像处理 逻辑与计算机设计基础 智能计算及应用 物联网概论 Linux 操作系统 现代操作系统 WEB 程序设计 Python 程序设计 单片机原理与应用 虚拟现实 信息安全概论 移动开发技术 编程艺术 生物大数据 海洋信息技术与应用 4 计算机类实践课 数据科学综合 JAVA 框架编程 计算机综合实践与案例 专业大型综合实验 综合实习 中级综合开发实践 软件工程综合实习（实践） 毕业论文（设计） 5 信息与计算科学专业学科基础必修 高等代数 I 高等代数 II 空间解析几何 数学分析 I 数学分析 II 概率论与数理统计 A 常微分方程 6 信息与计算科学专业学科专业必修 复变函数 运筹学 数值分析 7 信息与计算科学专业专业选修 应用随机过程 最优化方法 微分方程数值解 应用回归分析 计算智能 8 信息与计算科学专业实践课 专业技能实践实习（实践） 数学实验 数学建模实习（实践） 毕业设计（论文） 综合实习实习（实践）

实验 1 SAS 基本操作. 1 实验 2 SAS 编程基础. 13 实验 3 SAS 的描述统计功能 . 20 实验 4 统计图形. 28 实验 5 区间估计与假设检验. 39 实验 6 分布拟合检验. 48 实验 7 简单相关分析与一元线性回归分析 . 54 实验 8 多元线性回归分析与非线性回归分析 . 65 实验 9 单因素方差分析. 86 实验 10 双因素方差分析. 94 实验 11 主成分分析 . 101 实验 12 因子分析. 113 实验 13 聚类分析. 130 实验 14 判别分析. 144 实验 15 典型相关分析. 156 实验 16 综合实验. 160

因子分析的重点 1、什么是因子分析? 2、理解因子分析的基本思想 3、因子分析的数学模型以及模型中公共因子、因子载荷变量共同度的统计意义 4、因子旋转的意义 5、结合SPSS软件进行案例分析