课程名称

中文：多组元数据分析

英文：Multivariate Data Analysis

任课教师

司鹏超

主要教材

参考书目

课程说明

To give the   participants a basic understanding of statistical methods with special   emphasis on revealing the structure of multidimensional data. The   participants are expected to learn basic concepts and knowledge of   multivariate data analysis. At the same time, the participants can assess   normal approaches, Principle Components Analysis (PCA), Multiple Linear   Regression (MLR), Principal Components Regression (PCR), and Partial Least   Squares (PLS), to deal with the data of samples. Lastly to be able to use a   standard statistical computer program (Unscramble, CAMO) and be able to   interpret the output and relate it to the course curriculum.

给参与者一个基本的理解，特别强调的统计方法，揭示了多维数据的结构。参与者被期望学习多元数据分析的基本概念和知识。同时，参与者可以评估正常的方法，主成分分析（PCA），多元线性回归（MLR），主成分回归（PCR），和偏最小二乘法（PLS），处理样本数据。最后能够使用标准的统计计算机程序 (Unscramble, CAMO) 并能解释输出和它有关的课程。

内容简介

（系统填写要求不少于200字）

Multivariate   data Analysis（多组元分析法）在国外很多理工科院校都研修的一门应用性很强的专业基础课程。同时，在课程设计上，将采用国际上较为流行的教学模式——现场教学配合课后分组作业，并结合我们现有的教学平台，鼓励和指导学生结合其专业背景进行大胆的实践，从而将所学的多组元分析方法实际应用到他们正在从事的科研项目中，最终达到学以致用的目的。

教学方式：本课程将采用全英语教学方式, 并应用国际上公认的优秀软件Unscrambler (CAMO, Norway)进行多媒体教学。同时，在课程设计上，将采用国际上较为流行的教学模式——现场教学配合课后分组作业，并结合我们现有的教学平台，鼓励和指导学生结合其专业背景进行大胆的实践，从而将所学的多组元分析方法实际应用到他们正在从事的科研项目中，最终达到学以致用的目的。

教学要求：本课程学完后，要求能掌握多元数据分析的基础知识和分析方法，顺利的应用Unscrambler软件正确的处理科研项目中的数据。 同时，通过接受全英语教学的训练，全面提高自身的英语能力，特别是专业英语的能力。

课程主要内容：

I Overview for   Multivariate data Analysis（6 hrs）

1. Overview

2. An   Introduction of Multivariate Methods

3. A Review of   Statistical Concepts and Methods

II Preparing For   a MV Analysis （6 hrs）

4. Examining   Your Data

5. Principal   Components Analysis

6. Factor   Analysis

III Dependence   Techniques （12 hrs）

7. Multiple   Regression Analysis

8. Principle   Component Regression (PCR)

9. Partial Least   Squares Regression (PLS)

IV Introduction   for Data Analysis Software （8 hrs）

10. Brief for   statistic software

11. Introduction   for Unstrambler

12. Experimental   work