统计301方差分析和多变量分析
本课程涵盖统计分析中方差分析（ANOVA）方法的入门和中级概念。本课程建立在STAT201（统计学I）中所学的假设检验的思想基础上，重点是学习新的统计技能和概念，以便在现实世界中应用。学生将使用统计软件进行分析。主题包括单因素方差分析模型、双因素方差分析模型、重复测量设计、随机和混合效应、主成分分析、线性判别分析和聚类分析。
注意：系统未确定先决条件的学生应联系数学和统计部门，在MATH@metrostate.edu上进行重写。
先决条件
特殊的信息
学习成果
一般
- 通过清晰的书面结论来传达对分析结果的理解，总结应用于特定数据集的统计模型的结果。
- 在回答具有代表性的现实问题的背景下，根据实验设计，展示在不同的ANOVA模型中适当选择假设检验的能力。
- 理解并学习解释一套更先进的假设检验技术（比STAT 201中所涵盖的统计I），如单因素和双因素方差分析模型，多重比较，非参数方差分析，随机块方差分析和用方差分析分类数据。
- 了解方差分析（ANOVA）的统计原理和方法。
- 了解实验设计在控制实验结果变化中的作用。
- 运用主成分分析和聚类分析分析多元数据
2025年春季
| 部分 | 标题 | 教练 | 书 | eservices |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 方差分析和多变量分析 | 魏,魏 | 书STAT-301-01春季2025 | 课程详细信息STAT-301-01春季2025 |