| 标题 | 《应用多元统计分析》教学研究和实践 |
| 范文 | 刘览 [摘 要] 多元统计分析是采用统计方法来对多变量问题展开探索的理论与方式。它不仅是统计专业中较为主要的专业课程，非统计专业的研究生、本科生等也要对其进行研究，可以说这也是他们的基础课程。而怎样让《应用多元统计分析》课程得到有效开展，以促进学生的科学思维能力、创新能力、应用能力的发展，就成了需要研究的课题。基于《应用多元统计分析》教材，对这门课程的教学研究以及实践进行探讨。 [关 键 词] 多元统计分析；教学研究；实践 [中图分类号] G642 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2018）16-0100-01 《应用多元统计分析》在应用统计学专业里，是众多核心课程中的一门，它是一元统计学的推广，采用数理统计的策略钻研多指标问题的观点与方法。因为多元统计分析法已较为广泛地应用到社会生活的多个领域，因此统计专业教学策略规定全日制本科生一定要知道较为基础的多元统计分析法，而且可以对实际发生的问题进行解决，基于《应用多元统计分析》，希望通过对教学进行研究以及实验能够帮助这门课程顺利开展，提高学生的应用、思维、创新等能力。 一、《应用多元统计分析》 应用统计专业，它的存在是为了造就能够运用计算机软件分析数据本领的人才，为金融、经济、政府等行业输送统计应用人才。应用统计专业可以培养在以上行业里从事数据分析、管理、统计调查等方面人才，而这就需要学生知道最基础的统计方法，来解决各个行业的统计问题，《应用多元统计分析》课程就是其专业的核心课程，其中教学内容的选择要让学生知道多元统计分析的主要方法与中心含义，可以对一些统计分析实际问题进行解决，尤其是现在处于大数据时代，需要学生联系实际案例，这样学到的相关知识才可以得到更好的应用，因此对《应用多元统计分析》这门课程的教学研究与实践，需要有进一步的提升。 二、国内外该课程教学现状对比分析 在国际上，多元统计分析得到了较为广泛的运用，这与国外的教学方式也有很大的联系。以美国为例，其多元统计分析发展较好，且如今大多统计方式由其提出，这和美国开展《应用多元统计分析》中对动手与创新能力尤其重视的教育方式是有一定关联的[1]；从英国来说，其课标是要让学生有合适的机会去应用以及发展信息技术进行统计方面的学习能力。综上所述，国外一些先进国家对《应用多元统计分析》教学都十分重视，并且应用的教学模式较适合。 中国傳统的《应用多元统计分析》教学基本都是通过教学与例子结合，再对相关问题进行解答的方式，这种方式虽然让学生掌握了基础知识，能力也有所提升，思维能力、应用能力也有一定提高，但是也不难发现其中依然存在一些问题。举个例子，传统式教学对理论教学特别重视，在主动、创造等层面没有实践环节，学生学习只是为了考试，对此并没有兴趣[2]。综合外国教育理念，取其精华去其糟粕，对《应用多元统计分析》进行教学研究与实践，以促进其发展。因为其需要软件支撑，所以加入软件实验教学，让学生了解了理论知识，又对软件进行了实践操作，这不光是社会培养人才的需要[3]，也是现代大环境下《应用多元统计分析》教学发展的必然趋势。 三、《应用多元统计分析》教学研究与实践 下面将基于《应用多元统计分析》教材，通过几个例子，来对《应用多元统计分析》的教学进行研究与实践。 （一）身体四项指标的主成分分析 于某学校选择30名学生，对身高、胸围、体重、坐高进行测量，利用四项数据绘制主成分碎石图，并进行分析。选取2个主要成分较适合。碎石图是一个能够确定主要成分适合数量的高效视觉工具，把特征值按照从大到小顺序排列，选择一个拐点相对的号码，这个号码后的特征值基本较小且无太大差异，这样选择的号码就是主成分个数。 （二）文化程度和就业观点的对应分析 对某市已婚妇女进行调查，调查方向为男人工作，妇女在家干家务的态度。从文化程度与非常赞成、赞成、不赞成、非常不赞成的就业观2个变量进行汇总，画出文化程度与就业观点分析图。依据分析图能够发现，小学以下、小学、初中教育程度对此持赞同观点，大学程度则是不赞成、非常不赞成，高中则两极分化，有非常赞成也有非常不赞同。 《应用多元统计分析》是对多元统计分析学习中有一定意义的。其作为一门应用性较强的课程，必须对教学质量有所提升，充分激发学生学习的积极与主动性，所以运用多元化教学，强化软件应用，是对培养人才较为有效的方式，文中的例子就是运用R软件和MATLAB等实现的，而依据图形，可以更加直观地得出结论并且极大程度上吸引学生，在现代社会时代背景下，科技与教学的结合，是教育发展的方向，也是促进国家发展的重要因素。 参考文献： [1]孙康.独立学院统计学专业《应用多元统计分析》课程改革探索[J].统计与管理，2016（3）：177-178. [2]韩明.多元统计分析教学研究与实践[J].数学学习与研究，2014（21）：12-13. [3]徐秋栋.应用多元统计分析[J].工业工程与管理，2014（1）：8. |
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