多元统计分析

2022-08-07

第一篇：第三篇多元统计分析

《多元统计分析》习题

《多元统计分析》习题分为三部分：思考题、验证题

和论文题

思考题

绪论

1﹑什么是多元统计分析?

2﹑多元统计分析能解决哪些类型的实际问题?

聚类分析

1﹑简述系统聚类法的基本思路。 2﹑写出样品间相关系数公式。

3﹑常用的距离及相似系数有哪些 ?它们各有什么特点? 4﹑利用谱系图分类应注意哪些问题?

5﹑在SAS和SPSS中如何实现系统聚类分析?

判别分析

1﹑简述距离判别法的基本思路，图示其几何意义。 2﹑判别分析与聚类分析有何异同? 3﹑简述贝叶斯判别的基本思路。 4﹑简述费歇判别的基本思路。 5﹑简述逐步判别法的基本思想。

6﹑在SAS和SPSS软件中如何实现判别分析?

主成分分析

1﹑主成分分析的几何意义是什么? 2﹑主成分分析的主要作用有那些?

3﹑什么是贡献率和累计贡献率，其意义何在?

4﹑为什么说贡献率和累计贡献率能反映主成分中所包含的原始变量的信息? 5﹑为什么要用标准化数据去估计V的特征向量与特征值? 6﹑证明：对于标准化数据有S=R。

7﹑主成分分析在SAS和SPSS中如何实现?

因子分析

1﹑因子得分模型与主成分分析模型有何不同? 2﹑因子载荷阵的统计意义是什么? 3﹑方差旋转的目的是什么? 4﹑因子分析有何作用?

5﹑因子模型与回归模型有何不同?

6﹑在SAS和SPSS中如何实现因子分析?

对应分析

1﹑简述对应分析的基本思想。 2﹑简述对应分析的基本原理。

3﹑简述因子分析中Q型与R 型的对应关系。 4﹑对应分析如何在SAS和SPSS中实现?

典型相关分析

1﹑典型相关分析适合分析何种类型的数据? 2﹑简述典型相关分析的基本思想。 3﹑典型变量有哪些性质?

4﹑典型相关系数和典型变量有何意义? 5﹑典型相关分析有何作用?

6 ﹑在SAS和SPSS中如何实现典型相关分析?

验证题

聚类分析

1、为了更深入了解我国人口的文化程度，现利用1990年全国人口普查数据对全国30个省、直辖市、自治区进行聚类分析。分析选用了三个指标：(1)大学以上文化程度的人口占全部人口的比例(DXBZ);(2)初中文化程度的人都占全部人口的比例(CZBZ);(3)文盲半文盲人口占全部人口的比例(WMBZ)，分别用来反映较高、中等、较低文化程度人口的状况。计算样品之间的相似系数，使用最长距离法、重心法和Ward法，将上机结果按样品号画出聚类图，并根据聚类图将30个样品分为四类。

2、根据信息基础设施的发展状况，对世界20个国家和地区进行分类。只要采用6个指标：(1)Call—每千人拥有电话线数，(2)movecall—每千户居民蜂窝移动电话数，(3)fee—高峰时期每三分钟国际电话的成本，(4)Computer—每千人拥有的计算机数，(5)mips—每千人中计算机功率(每秒百万指令)，(6)net—每千人互联网络户主数。计算样本之间的距离采用欧式距离，用最长距离法、重心法、离差平方和法进行计算。

3、按照城乡居民消费水平，对我国30个省市自治区分类。

判别分析

1、从1995年世界各国人文发展指数的排序中，选取高发展水平、中等发展水平的国家各五个作为两组样本，另选四个国家作为待判样品做距离判别分析。

2、对全国30个省市自治区1994年影响各地区经济增长差异的制度变量： —经济增长率(%)、 —非国有化水平(%)、 —开放度(%)、

—市场化程度(%)作判别分析。

3、为了解全国各地职工生活费用上涨水平，对29个省市自治区九项指标作判别分析。

主成分分析

1、对全国30个省市自治区经济发展基本情况的八项指标作主成分分析。

2、对30个省市自治区工业企业经济效益作综合评价。

3、对我国城市居民生活费支出作主成分分析。

因子分析

1、利用1995年的数据对我国社会发展状况进行综合考察。

2、对我国30个省市自治区的农业生产情况作因子分析。从农业生产条件和生产结果济效益出发，选取六项指标分别为： —乡村劳动力人口(万人)，

—人均经营耕地面积(亩)， —户均生产性固定资产原值(元)， —家庭基本纯收入(元)， —人均农业总产值(千元/人)， —增加值占总产值比重(%)。

3、对1979-1988年中国人民银行资金来源的10项指标作因子分析。

对应分析

1、用对应分析研究我国部分省份的农村居民家庭人均消费支出结构。选取7个变量： —食品支出比重， —衣着支出比重， —居住支出比重， —家庭设备及服务支出比重，

—医疗保健支出比重， —交通和通讯支出比重， —文教娱乐、用品及服务支出比重。样品为10个：山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、海南、四川、贵州、甘肃、青海。

2、对全国31个省市自治区按各种经济类型资产占总资产比重(%)，利用1997年数据作对应分析。选取6个变量： —国有经济/总资产， —集体经济/总资产， —联营经济/总资产， —股份制经济/总资产， —外商投资经济/总资产， —港澳台经济/总资产

3、用对应分析研究1991年全国各地区独立核算工业企业的经济效益情况。

典型相关分析

1、对某高中一年级男生38人进行体力测试(共有七项指标)及运动能力测试(共有五项指标)，试对两组指标作典型相关分析。体力测试指标： —反复横向跳(次)，

—纵跳(cm)， —背力(kg)， —握力(kg)， —台阶试验(指数)， —立定体前屈(cm)， —俯卧上体后仰(cm)。运动能力测试的指标为：

—50米跑(秒)， —跳远(cm)， —投球(m)， —引体向上(次)， —耐力跑(秒)。

2、全国30个省市自治区农村居民收入和支出的典型相关分析。反映农村居民收入的变量取4个： —劳动者报酬(元)， —家庭经营收入(元)， —转移性收入(元)，

—财产性收入(元)。反映农村居民生活费支出的变量取8个： —食品支出(元)， —衣着支出(元)， —居住支出(元)， —家庭设备及服务支出(元)，

—医疗保健支出(元)， —交通和通讯支出(元)， —文教、娱乐用品及服务支出(元)， —其它商品及服务支出(元)。

3、社会经济综合发展水平与邮电发展状况的典型相关分析。

论文题

通过论文题，可以让学生掌握如何在图书馆查阅数据，录入数据，并根据论文要求对数据进行预处理，使学生了解各分析方法适合解决的问题类型，能够运用所学的多元统计分析方法解决实际数据分析问题。

1、自拟题目，论文中的数据处理方法至少选用对应分析、典型相关分析中的一种。

2、自拟题目，论文中的数据处理方法至少选用主成分分析、因子分析中的一种。

3、自拟题目，论文中的数据处理方法至少选用聚类分析、判别分析中的一种。

第二篇：多元统计分析实验报告

多元统计分析得实验报告院系:数学系班级:13级 B 班姓名:陈翔学号:20131611233 实验目得:比较三大行业得优劣性实验过程有如下得内容:(1)正态性检验; (2)主体间因子,多变量检验 a; (3)主体间效应得检验; (4)对比结果(K 矩阵);

(5) 多变量检验结果;

(6) 单变量检验结果;

(7) 协方差矩阵等同性得 Box 检验a,误差方差等同性得 Levene 检验 a;

(8) 估计;

(9) 成对比较,多变量检验;(10)单变量检验。

实验结果:综上所述,我们对三个行业得运营能力进行了具体得比较分析,所得数据表明,从总体来瞧,信息技术业要稍好于电力、煤气及水得生产与供应业以及房地产业。

1。

正态性检验

Kolmogorov-Smirnova

Shapir o—Wilk 统计量 df Sig.统计量 df Sig、净资产收益率。113 35 、200*

。978 35 。677 总资产报酬率。121 35 、200*

。964 35 、298 资产负债率。086 35 。200*

.962 35 、265 总资产周转率 .180 35 、006 。864 35 。000 流动资产周转率、164 35 、018 .885 35 、002 已获利息倍数、281 35 .000 。551 35 、000 销售增长率 .103 35 、200*

。949 35 、104 资本积累率。251 35 。000 、655 35 。000 *。

这就是真实显著水平得下限。

a。

Lilliefors 显著水平修正此表给出了对每一个变量进行正态性检验得结果,因为该例中样本中n=35<2000,所以此处选用 Shapiro—Wilk 统计量。由 Sig。值可以瞧到,总资产周转率、流动资产周转率、已获利息倍数及资本积累率均明显不遵从正态分布,因此,在下面得分析中,我们只对净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标进行比较,并认为这四个变量组成得向量遵从正态分布(尽管事实上并非如此)。这四个指标涉及公司得获利能力、资本结构及成长能力,我们认为这四个指标可以对公司运营能力做出近似得度量。

主体间因子

N 行业电力、煤气及水得生产与供应业 11 房地行业 15 信息技术业 9 多变量检验a a

效应值 F 假设 df 误差 df Sig。

截距 Pillai 得跟踪 .967 209。405b

4。000 29。000 。000 Wilks 得 Lambda 、033 209。405b

4.000 29、000 、000 Hotelling 得跟踪 28.883 209、405b

4.000 29。000 .000 Roy 得最大根 28。883 209。405b

4.000 29.000 、000 行业 Pillai 得跟踪、481 2、373 8、000 60、000 、027 Wilks 得 Lambda 、563 2.411b

8、000 58。000 .025 Hotelling 得跟踪 .698 2。443 8.000 56、000 .024 Roy 得最大根、559 4、193c

4、000 30、000 。008

a、设计 : 截距 + 行业 b、精确统计量 c、该统计量就是 F 得上限,它产生了一个关于显著性级别得下限。

上面第一张表就是样本数据分别来自三个行业得个数。第二张表就是多变量检验表,该表给出了几个统计量,由Sig。值可以瞧到,无论从哪个统计量来瞧,三个行业得运营能力(从净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标得整体来瞧)都就是有显著差别得。

3.主体间效应得检验源因变量 III 型平方与 df 均方 F Sig。

校正模型净资产收益率 306、300a

2 153。150 4。000 、028 总资产报酬率 69.464b

2 34、732 3、320 .049 资产负债率 302。366c

2 151。183 、680 。514 销售增长率 2904.588d

2 1452。294 2、154 .133 截距净资产收益率 615.338 1 615.338 16。073 .000 总资产报酬率 218、016 1 218。016 20。841 。000 资产负债率 105315。459 1 105315。459 473、833 、000 销售增长率 1.497 1 1。497 .002 。963 行业净资产收益率 306、300 2 153.150 4.000 。028 总资产报酬率 69、464 2 34.732 3、320 、049 资产负债率 302。366 2 151。183 。680 .514 销售增长率 2904.588 2 1452、294 2.154 、133 误差净资产收益率 1225、054 32 38、283

总资产报酬率 334。753 32 10、461

资产负债率 7112、406 32 222.263

销售增长率 21579、511 32 674、360

总计净资产收益率 2238、216 35

总资产报酬率 641.598 35

资产负债率 117585、075 35

销售增长率 24585、045 35

校正得总计净资产收益率 1531。354 34

总资产报酬率 404.217 34

资产负债率 7414。772 34

销售增长率 24484。099 34

a、R 方 = 。200(调整 R 方 = 、150) b.R 方 = .172(调整 R 方 = 、120) c.R 方 = 、041(调整 R 方 = -.019) d。

R 方 = 。119(调整 R 方 = 、064) 此表给出了每个财务指标得分析结果,同时给出了每个财务指标得方差来源,包括

校正模型、截距、主效应(行业)、误差及总得方差来源,还给出了自由度、均方、F统计量及Sig。值 4、对比结果( ( K 矩阵) ) 行业简单对比a

因变量净资产收益率总资产报酬率资产负债率销售增长率级别 1 与级别 3 对比估算值 -5、649 —3、070 7。259 -13、223 假设值 0 0 0 0 差分(估计 - 假设) —5。649 -3.070 7.259 -13。223 标准误差 2、781 1.454 6、701 11、672 Sig、。051 .043 、287 。266 差分得 95% 置信区间下限 -11。313 -6。031 -6、390 -36、998 上限。016 -、109 20。908 10、552 级别 2 与级别 3 对比估算值 1、054 —、057 1。791 -22。696 假设值 0 0 0 0 差分(估计 - 假设) 1、054 —。057 1、791 -22。696 标准误差 2、609 1、364 6.286 10。949 Sig、、689 。967 .778 .046 差分得 95% 置信区间下限 -4.260 -2.834 -11.013 -44。999 上限 6。368 2、721 14、595 -.394 a、参考类别 = 3 此表表示,在0.05得显著水平下,第一行业(电力、煤气及水得生产与供应业)与第三行业(信息技术业)得总资产报酬率指标存在显著差别,净资产收益率、资产负债率与销售增长率等财务指标无明显差别,但由第一栏可以瞧到,电力、煤气及水得生产与供应业得净资产收益率、总资产报酬率与销售增长率均低于信息技术业,资产负债率高于信息技术业,似乎说明信息技术业作为新兴行业,其成长能力要更高一些。第二行业(房地产业)与第三行业得销售增长率指标有明显得差别,第三行业大于第二行业,说明信息技术业得获利能力高于房地产业。净资产收益率、总资产报酬率与资产负债率等财务指标没有显著差别。

5、多变量检验结果

值 F 假设 df 误差 df Sig、Pillai 得跟踪、481 2。373 8。000 60。000 、027 Wilks 得 lambda 、563 2、411a

8.000 58。000 .025 Hotelling 得跟踪 .698 2、443 8。000 56.000 。024 Roy 得最大根。559 4。193b

4。000 30.000 .008

a。

精确统计量 b、该统计量就是 F 得上限,它产生了一个关于显著性级别得下限。

此表就是上面多重比较可信性得度量,由Sig、值可以瞧到,比较检验就是可信得。

6。

单变量检验结果源因变量平方与 df 均方 F Sig.对比净资产收益率 306.300 2 153。150 4。000 、028 总资产报酬率 69、464 2 34、732 3。320 .049 资产负债率 302。366 2 151.183 。680 、514 销售增长率 2904。588 2 1452。294 2、154 .133 误差净资产收益率 1225。054 32 38.283

总资产报酬率 334。753 32 10、461

资产负债率 7112.406 32 222、263

销售增长率 21579。511 32 674、360

此表就是对每一个指标在三个行业比较得结果、7。

协方差矩阵等同性得

B Box

检验a a

Box 得 M 29.207 F 1。172 df1 20 df2 2585。573 Sig、、269 检验零假设,即观测到得因变量得协方差矩阵在所有组中均相等、a.设计 : 截距 + 行业误差方差等同性得

Lev en e 检验a a

F df1 df2 Sig。

净资产收益率、500 2 32 、611 总资产报酬率 1.759 2 32 。188 资产负债率 4。537 2 32 、018 销售增长率 1、739 2 32 、192 检验零假设,即在所有组中因变量得误差方差均相等。

a。

设计 : 截距 + 行业上面第一张表就是协方差阵相等得检验,检验统计量就是Box"s M,由Sig.值可以认为三个行业(总体)得协方差阵就是相等得、第二张表给出了各行业误差平方相等得检验,在0、05得显著性水平下,净资产收益率、总资产报酬率以及销售增长

率得误差平方在三个行业间没有显著差别。这似乎说明,除了行业因素,对资产负债率有显著影响得还有其她因素。这与此处均值比较没有太大得关系。

8。

估计因变量行业均值标准误差 95% 置信区间下限上限净资产收益率电力、煤气及水得生产与供应业、169 1、866 —3、631 3、969 房地行业 6、871 1.598 3。617 10、125 信息技术业 5。818 2、062 1、617 10.019 总资产报酬率电力、煤气及水得生产与供应业、524 .975 —1、463 2、510 房地行业 3。537 。835 1.836 5.238 信息技术业 3。593 1.078 1.397 5、789 资产负债率电力、煤气及水得生产与供应业 60、315 4、495 51、158 69.471 房地行业 54.847 3.849 47、006 62.688 信息技术业 53。056 4.969 42。933 63.178 销售增长率电力、煤气及水得生产与供应业 -1.038 7.830 -16.987 14.911 房地行业 -10.512 6。705 -24。170 3、146 信息技术业 12、184 8.656 —5.448 29.816 此表给出了每一行业各财务指标描述统计量得估计、9、成对比较因变量 (I) 行业 (J) 行业均值差值 (I-J) 标准误差 Sig.b

差分得 95% 置信区间b

下限上限净资产收益率电力、煤气及水得生产与供应业房地行业 —6.702*

2。456 。010 —11、705 -1、699 信息技术业 —5.649 2。781 。051 —11、313 。016 房地行业电力、煤气及水得生产与供应业 6、702*

2。456 。010 1.699 11.705 信息技术业 1、054 2。609 。689 —4.260 6。368 信息技术业电力、煤气及水得生产与供应业 5.649 2、781 。051 —.016 11。313 房地行业 -1.054 2。609 、689 —6。368 4。260

总资产报酬率电力、煤气及水得生产与供应业房地行业 -3、013*

1、284 。025 —5.628 -.398 信息技术业 -3.070*

1、454 。043 —6、031 -、109 房地行业电力、煤气及水得生产与供应业 3。013*

1、284 。025 .398 5、628 信息技术业 —。057 1、364 。967 —2、834 2.721 信息技术业电力、煤气及水得生产与供应业 3、070*

1。454 .043 .109 6。031 房地行业。057 1.364 、967 —2、721 2。834 资产负债率电力、煤气及水得生产与供应业房地行业 5.468 5。918 、362 -6、587 17。523 信息技术业 7、259 6、701 .287 -6、390 20.908 房地行业电力、煤气及水得生产与供应业 -5。468 5、918 。362 -17。523 6。587 信息技术业 1。791 6.286 。778 -11。013 14、595 信息技术业电力、煤气及水得生产与供应业 -7、259 6.701 .287 -20.908 6。390 房地行业 -1。791 6。286 、778 -14、595 11。013 销售增长率电力、煤气及水得生产与供应业房地行业 9。474 10.308 、365 —11.524 30。471 信息技术业 -13。223 11、672 、266 —36、998 10、552 房地行业电力、煤气及水得生产与供应业 -9。474 10、308 、365 -30、471 11.524 信息技术业 —22、696*

10、949 。046 -44、999 -。394 信息技术业电力、煤气及水得生产与供应业 13。223 11、672 、266 —10。552 36.998 房地行业 22。696*

10。949 。046 、394 44、999 基于估算边际均值 *、均值差值在。05 级别上较显著、b。

对多个比较得调整: 最不显著差别(相当于未作调整)。

多变量检验

值 F 假设 df 误差 df Sig、Pillai 得跟踪、481 2.373 8.000 60.000 。027 Wilks 得 lambda .563 2、411a

8、000 58、000 .025

Hotelling 得跟踪。698 2、443 8、000 56、000 .024 Roy 得最大根。559 4。193b

4、000 30。000 、008 每个 F 检验行业得多变量效应、这些检验基于估算边际均值间得线性独立成对比较。

a.精确统计量 b、该统计量就是 F 得上限,它产生了一个关于显著性级别得下限。

此两张表给出了不同行业各财务指标得比较与检验及检验得可信性统计量。

10.单变量检验因变量平方与 df 均方 F Sig。

净资产收益率对比 306。300 2 153。150 4、000 。028 误差 1225、054 32 38、283

总资产报酬率对比 69、464 2 34.732 3。320 。049 误差 334。753 32 10、461

资产负债率对比 302.366 2 151、183 。680 。514 误差 7112.406 32 222.263

销售增长率对比 2904、588 2 1452。294 2、154 。133 误差 21579、511 32 674.360

F 检验行业得效应、该检验基于估算边际均值间得线性独立成对比较。

此表也就是对三个行业中各财务指标相等得假设得检验,可以瞧到在0.05得显著性水平下,净资产收益率与总资产报酬率在三个行业中有明显得差别。

综上所述,我们对三个行业得运营能力进行了具体得比较分析,所得数据表明,从总体来瞧,信息技术业要稍好于电力、煤气及水得生产与供应业以及房地产业。

第三篇：《多元统计分析思考题》

第一章回归分析

1、回归分析是怎样的一种统计方法，用来解决什么问题?

2、线性回归模型中线性关系指的是什么变量之间的关系?自变量与因变量之间一定是线性关系形式才能做线性回归吗?为什么?

3、实际应用中，如何设定回归方程的形式?

4、多元线性回归理论模型中，每个系数(偏回归系数)的含义是什么?

5、经验回归模型中，参数是如何确定的?有哪些评判参数估计的统计标准?最小二乘估计两有哪些统计性质?要想获得理想的参数估计值，需要注意一些什么问题?

6、理论回归模型中的随机误差项的实际意义是什么?为什么要在回归模型中加入随机误差项?建立回归模型时，对随机误差项作了哪些假定?这些假定的实际意义是什么?

7、建立自变量与因变量的回归模型，是否意味着他们之间存在因果关系?为什么?

8、回归分析中，为什么要作假设检验?检验依据的统计原理是什么?检验的过程是怎样的?

9、回归诊断可以大致确定哪些问题?回归分析有哪些基本假定?如果实际应用中不满足这些假定，将可能引起怎样的后果?如何检验实际应用问题是否满足这些假定?对于各种不满足假定的情形，分别采用哪些改进方法?

10、回归分析中的R2有何意义?它能用来衡量模型优劣吗?

11、如何确定回归分析中变量之间的交互作用?存在交互作用时，偏回归系数的意义与不存在交互作用的情形下是否相同?为什么?

12、有哪些确定最优回归模型的准则?如何选择回归变量?

13、在怎样的情况下需要建立标准化的回归模型?标准化回归模型与非标准化模型有何关系?形式有否不同?

14、利用回归方法解决实际问题的大致步骤是怎样的?

15、你能够利用哪些软件实现进行回归分析?能否解释全部的软件输出结果?

第二章判别分析

1、判别分析的目的是什么?

2、有哪些常用的判别分析方法?这些方法的基本原理或步骤是怎样的?它们各有什么特点或优劣之处?

3、判别分析与回归分析有何异同之处?

4、判别分析对变量与样本规模有何要求?

5、如何度量判别效果?有哪些影响判别效果的因素?

6、逐步判别是如何选择判别变量的?基本思想或步骤是什么?

7、判别分析有哪些现实应用?举例说明。

第三章聚类分析

1、聚类分析的目的是什么?与判别分析有何异同?这种方法有哪些局限或欠缺?

2、有哪些常用的聚类统计量?

3、系统(谱系)聚类法的基本思想是怎样的?它包含哪些具体方法?

4、聚类分析对变量与样本规模有何要求?有哪些因素影响分类效果?要想减少不利因素的影响，可以采取哪些改进方法?

5、实际应用问题，如何确定分类数目?

6、快速聚类法(K—均值法)的基本思想或步骤是怎样的?

7、有序样品的最优分别法的基本思想或步骤是怎样的?

8、应用聚类分析解决实际问题的基本步骤是怎样的?应该注意哪些方面的问题?

第四章主成分分析与典型相关分析

1、主成分分析的基本思想是什么?在低维情况下，如何利用几何图形解释主成分的意义?

2、什么是主成分的贡献率与累计贡献率?实际应用时，如何确定主成分的个数?

3、主成分有哪些基本性质?

4、对于任何情形的多个变量，都可以采取主成分方法降维吗?为什么?

5、怎样的情况下需要计算标准化的主成分?

6、主成分有哪些应用?

7、如何解释主成分的实际含义?

8、典型相关分析的基本思想是什么?有何实际用途?

9、典型相关分析与回归分析、判别分析、主成分分析、因子分析有何关联?试比较这些方法的异同之处。

10、典型相关分析有哪些基本假定?

11、如何解释典型相关函数的实际意义?

12、典型相关方法中冗余度分析的意义是什么?

第五章因子分析与对应分析

1、因子分析是怎样的一种统计方法?它的基本目的和用途是什么?

2、因子分子中的KMO统计量与巴特莱特球形性检验的目的是什么?

3、因子分析有哪些类型?它们有何区别?Q型因子分析与聚类分析有何异同?

4、因子分析中的变量类型是怎样的?因子分析对变量数目有没有要求?对样本规模有没有要求?

5、因子分析有怎样的基本假定?对样本特点(或性质)有何要求?

6、因子分析模型中，因子载荷、变量共同度、方差贡献等统计量的统计意义是什么?

7、因子分析与主成分分析有何区别与联系?它们分别适用于怎样的情况?

8、如何确定公共因子数目?如何解释公共因子的实际意义?

9、怎样的情况下，需要作因子旋转?

10、有哪些估计因子得分的方法?因子得分的估计是普通意义下的参数估计吗?为什么?

11、对应分析的基本思想或原理是什么?试举例说明它的应用。

12、对应分析中总惯量的意义是什么?

第四篇：第三篇《山河美》教学设计

教学目的：

1 准确、流利地读通文本内容，了解祖国大好河山的壮美。 2 引导学生感受我国大自然人文景观的壮美。

3、唤起学生的爱国热情。

教学重点：通过了解祖国大好河山的美景，感受大自然人文景观的壮美，激发学生的爱国热情。

教学难点：激发学生的民族自豪感，唤起学生的爱国热情。教学时间：2课时

第一课时

一、谈话导入，帮助学生了解中国发展经历。

1. 四大文明古国一般指古埃及、古巴比伦、古印度及中国是人类文明最早诞生的地区。四大文明古国是四大古文明的旧称，而四大古文明也是比较合理的说法，其中四大古文明的意义并不在时间的先后，而在于他们为现在文明的发源地，亦可以说是一个创造点。然而这种说法也只在中国流行，并没有得到世界范围的历史学界的公认。因为这个说法并不规范，缺乏科学论证和史料的根据。西方历史学也有类似于“四大文明古国”的名称，比如“文明的摇篮”。

中国是世界四大文明古国之一，中华文明亦称华夏文明，是世界上最古老的文明之一，也是世界上持续时间最长的文明。中华文明史源远流长，若从黄帝时代算起，已有5000年。有学者指出，中华民族有“三十万年的民族根系、一万年的文明史、五千年的国家史”。举世公认，中国是历史最悠久的文明古国之一。一般认为，中华文明的直接源头有两个，即黄河文明、长江文明，中华文明是两种区域文明交流、融合、升华的果实。中国历史自黄帝时代算起则约有5000年。有历史学者认为，在人类文明史中，“历史时代”的定义是指从有文字时起算，在那之前则称为“史前时代”;历史中传说伏羲做八卦，黄帝时代仓颉造文字;近代考古发现了3350多年前(前1350年)商朝的甲骨文、约4000年前至5000年前的陶文、约5000年前至7000年前具有文字性质的龟骨契刻符号。从政治和社会形态区分中国历史，据考古资料显示，约在早于距今6000年前的裴李岗文化晚期或者仰韶文化早期时代，中原地区从母系氏族社会过渡到了父系氏族社会。同时，原始社会平等被打破。而据历史记载，夏朝已经开始君王世袭，周朝建立完备的封建社会制度至东周逐渐解构，秦朝统一各国政治和

许多民间分歧的文字和丈量制度，并建立中央集权政治。自汉朝起则以文官主治国家直至清朝。1911年孙中山领导的辛亥革命，推翻了清王朝200多年的统治，同时也结束了延续2000多年的封建君主制，建立了中华民国，这是中国近代史上最伟大的事件之一。1937年7月7日发生在中国北平的卢沟桥(亦称芦沟桥)的中日军事冲突，日本就此标志着全面进攻中国。七七事变是日本帝国主义为实现它鲸吞中国的野心而蓄意制造出来的，是它全面侵华的开始。1945年，国民党发动内战，中国共产党经过三年解放战争，于1949年推翻了国民党政府。 1949年10月1日，北京天安门广场举行开国大典，中央人民政府主席毛泽东庄严宣告: 中华人民共和国正式成立。

2.展台出示课文插图和文字，学生看图说话，感受祖国草原之美。 4.课件出示大草原图片，介绍中国大草原，引导学生感受大自然的辽阔和美。

中国最美的六大草原草原约占中国国土面积的百分之四十。几乎所有的草原都有不同的美。在入围的12个草原中，专家们评选出了六个最美的草原。荣居榜首的呼伦贝尔大草原是欧亚草原带的重要组成部分，也是世界著名草原之一。在这里，牧民与草原，演绎了一首自然与人文的和谐交响曲。排行榜: 1.呼伦贝尔东部草原撰文/艾平 2.伊犁草原撰文/孤岛 3.锡林郭勒草原撰文/白涛 4.川西高寒草原 5.那曲高寒草原 6.祁连山草原。

二、自由读课文：要求读通、读顺、读流利。

1、学生自由读，边读边查出不认识的生字、词语。

2、检查自读情况：齐读，指名读。

3、学生采用自己喜欢的方式(同桌互读、小组赛读等方式朗读)达到熟读成诵的效果。

三、学生展示介绍搜集到的资料，初步感受祖国山河的壮美。

四、根据学生的活动情况教师补充资料。

五、作业：继续搜集资料，了解伟大祖国的富饶辽阔。

第二课时

一、复习引入

1、检查背诵情况：齐声背诵;小组互相背诵

2、过度导入。

二、继续学习本课内容：

1、学生展示搜集到的有关祖国山河的内容。

2、学生说自己了解到的相关知识。

3、教师点拨理解：

出示中国地图：结合地图认识祖国的大好河山：如五岳、长城、黄河等代表性的景观的具体方位以及补充资料。 1.五岳

中国五岳，中国五大名山的总称，是古代民间山神崇敬拜、五行观念和帝王巡猎封禅相结合的产物，后为道教所继承，被视为道教名山，皆为世界道教主流——全真道圣地。

分别是东岳泰山(海拔1545米，位于山东省泰安市泰山区)、南岳衡山(海拔1300.2米，位于湖南省衡阳市南岳区)、西岳华山(海拔2154.9米，位于陕西省渭南市华阴市)、北岳恒山(海拔2016.1米，位于山西省大同市浑源县)、中岳嵩山(海拔1491.7米，位于河南省郑州市登封市郊)。泰山和嵩山曾经是封建帝王仰天功之巍巍而封禅祭祀的地方，更是封建帝王受命于天，定鼎中原的象征。 2.长城(观看视频)

3.课件出示长江、黄河等祖国河山的图片，感受祖国之美。 4.结合图片强化认识(课件展示介绍)

塞北、江南、巴山、洞庭帆、苏堤、珠穆朗玛峰、三峡、桂林等景区的自然景观。

★塞北:古代，指长城以北。亦泛指我国北边地区。现代塞北指今山西西北部(朔州一带)，内蒙大部，宁夏，甘肃，陕西等部地区。 ★广义的江南：指整个长江中下游长江以南的地区，即苏南、浙江、安徽长江以南、江西、湖南和湖北长江以南地区。福建有些地区有时也被称为江南。广义的江南的定义始于古代的区划(江南道)，也常有文学作品描述。如杜甫《江南逢李龟年》，是写在长沙的事。天气预报中的所指的江南也大致为广义江南地带。江南三大名楼(武汉市的黄鹤楼，岳阳市的岳阳楼和南昌市的滕王阁)均位于小江南以外的大江南地带。

★图片出示巴山。巴山指哪座山?文字出自唐李商隐七绝《夜雨寄北》：“君问归期未有期，巴山夜雨涨秋池。何当共剪西窗烛，却话巴山夜雨时。”指客居异地又逢夜雨缠绵的孤寂情景。有研究称，诗中所说巴山即今重庆北碚缙云山。“巴山夜雨”这个成语不生僻，难的是说出典故。今后你跟亲友在缙云山游玩，又刚好遇到下雨，不妨一脸忧愁状把这首诗搬出来，告诉大家我们就在巴山上，一定会获仰视无

数。

★图片出示杭州西湖，苏堤南起南屏山麓，北到栖霞岭下，全长近三公里，她是北宋大诗人苏东坡任杭州知州时，疏浚西湖，利用挖出的葑泥构筑而成。后人为了纪念苏东坡治理西湖的功绩将她命名为苏堤。长堤卧波，连接了南山北山，给西湖增添了一道妩媚的风景线。南宋时，苏堤春晓被列为西湖十景之首，元代又称之为“六桥烟柳”而列入钱塘十景，足见她自古就深受人们喜爱。寒冬一过，苏堤犹如一位翩翩而来的报春使者，杨柳夹岸，艳桃灼灼，更有湖波如镜，映照倩影，无限柔情。最动人心的，莫过于晨曦初露，月沉西山之时，轻风徐徐吹来，柳丝舒卷飘忽，置身堤上，勾魂销魂。苏堤上还栽植玉兰、樱花、芙蓉、木樨等多种观赏花木，一年四季，姹紫嫣红，五彩缤纷。而时序变换，晨昏晴雨，氛围不同，景色各异。如诗若画的怡人风光，使苏堤成了人们常年游赏的地方。南宋时，这里一度形成湖中集市。《武林旧事》记载清明节前后游湖盛况时就写道：“苏堤一带，桃柳浓阴，红翠间错，走索，骠骑，飞钱，抛球，踢木，撒沙，吞刀，吐火，跃圈，斤斗及诸色禽虫之戏，纷然丛集。又有买卖赶集，香茶细果，酒中所需。而彩妆傀儡，莲船战马，饧笙和鼓，琐碎戏具，以诱悦童曹者，在在成市。“苏堤长堤延伸，六桥起伏，为游人提供了可以悠闲漫步而又观瞻多变的游赏线。走在堤，桥上，湖山胜景如画图般展开，万种风情，任人领略。苏堤上的六座拱桥，自南向北依名为映波，锁澜，望山，压堤，东浦和跨虹。桥头所见，各领风骚：映波桥与花港公园相邻，垂杨带雨，烟波摇漾;锁澜桥近看小瀛洲，远望保叔塔，近实远虚;望山桥上西望，丁家山岚翠可挹，双峰插云巍然入目;压堤桥约居苏堤南北的黄金分割位，旧时又是湖船东来西去的水道通行口，“苏堤春晓”景碑亭就在桥南;东浦桥有理由怀疑是“束浦桥的讹传，这里是湖上观日出最佳点之一;跨虹桥看雨后长空彩虹飞架，湖山沐晖，如入仙境。

★图片出示洞庭湖，并介绍：在古代曾被称为云梦、九江和重湖，位于中国湖南省北部，长江荆江河段以南，是中国第三大湖，仅次于青海湖、鄱阳湖，也是中国第二大淡水湖。洞庭湖面积3968平方千米，现已分割为东洞庭湖、南洞庭湖、目平湖和七里湖等几部分，湖外有湖，湖中有山，风景迤逦，景色优美。

★图片出示日月潭，简介：日月潭是台湾著名的风景区，是台湾八景中的绝胜，也是台湾岛上唯一的天然湖泊，其天然风姿可与杭州

西湖媲美。湖面海拔740米，面积7.73平方公里，湖周长35公里，平均水深40米。潭中有一小岛名珠仔屿，亦名珠仔山，海拔745米。以此岛为界，北半湖形状如圆日，南半湖形状如一弯新月，日月潭因此而得名。

★图片出示珠穆朗玛峰，介绍：珠峰，高度8844.43米，为海拔世界第一高峰。1975年7月23日，我国精确测得。峰顶位于中国与尼泊尔的边界，南坡位于尼泊尔萨加玛塔专区，北坡位于中国西藏自治区定日县，是中国最美的、令人震撼的十大名山之一。珠穆朗玛峰高大巍峨的形象一直在当地甚至全世界的范围内产生着影响，中华人民共和国的第四版人民币十元的背面便是珠穆朗玛峰。1953年5月29日新西兰登山运动员埃德蒙·希拉里首次登上珠穆朗玛峰。

珠穆朗玛峰是世界海拔最高的山峰，按2005年中国国家测绘局测量的岩面高为8,844.43米(29，017.2英尺)，尼泊尔则使用传统的雪盖高8,848米(29，029英尺)，2010年起两国官方互相承认对方的测量数据。除去是海拔最高的山峰之外，它也是距离地心第五远的高峰。

★图片出示长江三峡，介绍：中国10大风景名胜之一，中国40佳旅游景观之首。长江三峡是瞿塘峡、巫峡和西陵峡三段峡谷的总称。它西起四川奉节的白帝城，东到湖北宜昌的南津关，长二百零四公里。这里两岸高峰夹峙，江面狭窄曲折，江中滩礁棋布，水流汹涌湍急。瞿塘峡为长江三峡之一，西起奉节县白帝山，东迄巫山县大溪镇，总长八公里，是三峡中最短的一个，但最为雄伟险峻巫峡西起巫山县城东面的大宁河口，东迄巴东县官渡口，绵延四十公里余，包括金盔银甲峡和巫山十二峰，峡谷特别幽深曲折，是长江横切巫山主脉背斜而形成的。巫峡又名大峡，以幽深秀丽著称。整个峡区奇峰突兀，怪石磷峋，峭壁屏列，绵延不断，是三峡中最可观的一段西陵峡东起香溪口，西至南津关，约长七十公里，是长江三峡中最长的一个，以滩多水急闻名。

★视频出示广西桂林市

是世界著名的风景游览城市和历史文化名城，享有山水甲天下之美誉。桂林山水是指广西东北的漓江沿岸，北起兴安南至阳朔，以桂林为中心的岩溶风景区。地貌上属于峰林溶蚀谷地和孤峰溶蚀平原地带，是亚热带岩溶地貌的典型代表。地形的主要特点是，在江岸和平坦地面上，矗立着一座座峭拔奇特的峰峦，“四野皆平地，千峰直上天”。这些山峰有孤峰拔地而起，如独秀

峰，犹如擎天大柱矗立于桂林市中心，高60余米，古人题之为“南天一柱”。伏波山屹立江边，大有迂波回澜之势。桂林诸峰，千姿百态，惟妙惟肖：如象鼻，似飞龙;如军舰，似芙蓉;如卧佛，似书童;如玉女梳妆，似耕作老农等自然雕塑。因此，它们多以形象得名，如象鼻山、老人山、猴山、骆驼山、宝塔山等。秀丽的漓江发源于桂林市北苗儿山，自北而南流经石灰岩地区，泥沙含量极低，据测每吨水含泥沙仅67克，因而清澈碧透，逶迤流转于千峰万壑间，映得群峰碧翠，倒映清明，舟行江中宛如画中游。溶洞幽雅深遽，仅桂林市区144平方千米内竟有洞穴300余处，大小、深浅、形状各不相同，以芦笛岩、七星岩最为著名。洞内石笋、石钟乳、石柱、石幔等琳琅满目，五彩缤纷。古人用“无山不洞，无洞不奇，洞洞相通”来形容桂林的奇穴异洞。同时，洞内又有许多历代诗文题刻等人文景观，更增添了游览内容和情趣。以山青、水秀、洞奇、石美为特色的桂林风景，随着季节、早晚、晴雨的不同，又能变幻出各种意境不同的景观，令人流连忘返。无怪乎历代以“江作青罗带，山如碧玉簪”、“桂林山水甲天下”等诗句来描绘赞美这里的山光水色。

★出示昆仑山图片，简介昆仑山.又称昆仑虚、中国第一神山、万祖之山、昆仑丘或玉山。亚洲中部大山系，也是中国西部山系的主干。西起帕米尔高原东部，横贯新疆、西藏间，伸延至青海境内，全长约2500公里，平均海拔5500-6000米，宽130-200公里，西窄东宽总面积达50多万平方公里。昆仑山在中华民族的文化史上具有"万山之祖"的显赫地位，古人称昆仑山为中华"龙脉之祖"。

古代神话认为昆仑山中居住着一位神仙"西王母"，人头豹身，由两只青鸟侍奉。是道教正神，与东王公分掌男女修仙登引之事。

三、小结本课所学内容，激发学生热爱大自然的情感。