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1、数据分析实验课程考核大纲一适应对象修读完本课程规定内容的信息与计算科学专业的学生；提出并获准免修本课程、申请进行课程水平考核的信息与计算科学专业的学生。二、考核目的本课程主要考核评价学生对数据分析基本理论的灵活应用程度和理论与知识的应用的能 力；考核学生运用数据分析理论和方法处理实际问题的能力。三考核形式与方法本课程的考核形式以实验操作过程为主，实验报告为辅。实验操作过程着重考察学生在实 验过程中的实际操作的认真性、主动性、科学性、熟练性，考察学生实验结果的正确性。实验 报告主要考察实验报告内容完整，写作规范，附件齐全，书写工整，作图标准，按时上交。考核的方法：对每次实验进行单独考核，要求学生
2、课前准备充分，在课堂上演示直接评分。四、课程考核成绩构成实验课程成绩=实验平时成绩义50%+实验报告成绩义50%实验平时成绩由每次实验操作与考勤成绩组成，实验报告成绩由所有实验报告综合评定。五、考核内容与要求第1章数据描述性分析考核内容：一维数据的数字特征数据的分布多维数据的数字特征及相关分析考核要求：理解一维数据的数字特征，了解数据的分布特点，了解多维数据的数字特征，并能进 行相关分析。第2章线性回归分析考核内容：线性回归模型及其参数估计 统计推断与预测 残差分析 回归方程的选取考核要求：理解回归分析的基本原理和模型，能够对数据建立合适的回归方程，理解输出结果中 重要统计量的含义，并能对回归
3、模型作出合理的解释。第3章方差分析考核内容：单因素方差分析两因素等重复试验下的方差分析两因素非重复试验下的方差分析 考核要求：掌握方差分析的基本内容、原理，学会针对不同问题选择合理的方差分析方法，能对主要分析结果作出合理的解释。第4章 主成分分析与典型相关分析考核内容：主成分分析典型相关分析考核要求：理解典型相关分析和主成分分析的基本原理和方法，能够对实例进行分析，作出合理 解释。第5章判别分析考核内容：距离判别Bayes判别考核要求：要求学生理解判别分析的目的和意义；了解并熟悉判别分析的三种类型，特别是Bayes 判别方法的统计思想；掌握两总体样本的距离判别法和Bayes判别法的具体计算步骤，并 比较其异同。第6章聚类分析考核内容：样品间相近性的度量快速聚类法谱系聚类法考核要求：理解聚类分析的目的和意义，了解变量类型的几种尺度定义；熟悉聚类分析常用的距 离和相似系数的定义，了解常用几种谱系聚类方法。第7章Bayes统计分析考核内容：Bayes统计模型Bayes统计推断考核要求：理解Bayes统计模型，能运用所学知识进行Bayes统计推断。实验报告要求：实验课后根据各个实验具体要求，完整、规范地完成实验报告。要求 附件齐全，书写工整，作图规范，按时上交实验报告。