2012年期末数据分析复习要点与重点难点概览

数据分析总复习大纲涵盖了期末考试的重要知识点，旨在帮助学生准备2012年5月10日星期四的考试。考试包括三种题型：简答题、应用题和综合案例分析，分别占据总分的20%、65%和15%。 第一部分是数据描述性分析，涵盖了数据的基本特征如位置特征（如均值、中位数、分位数等）、分散性特征（如方差、标准差等）、分布形状特征（偏度和峰度）以及关联性测量（Pearson相关系数和Spearman相关系数）。此外，还介绍了数据的分布特征，如直方图、茎叶图和经验分布函数，以及多维正态分布及其性质。分布拟合检验部分介绍了各种检验方法，如QQ图、Pearson卡方检验、Kolmogorov-Smirnov检验等。 第二章是回归分析，讲解了线性回归模型的建立、参数估计及其性质，统计推断的方法，如显著性检验、预测置信区间和假设检验，以及残差分析和模型选择技巧。 第三章方差分析主要涉及单因素、两因素等重复试验和非重复试验的方差分析，包括模型假设、显著性检验和不同因素水平的比较。 第四章涵盖了主成分分析与典型相关分析，介绍了这两种方法的基本思想，以及样本主成分和典型变量的计算，以及典型相关系数的显著性检验。 第五章是判别分析，具体讲解了Mahalanobis距离判别、误判率的概念和估计方法，以及Bayes判别理论，包括两总体和多总体的判别。 最后一章是聚类分析，涉及到样品间距离的相似系数的计算，快速聚类法（包括聚点选择和步骤）以及谱系聚类法的原理。 简答题部分，考生需要对这些章节的核心概念有深入理解和应用能力，能够解答关于数据描述性分析、回归分析的模型选择、方差分析的假设检验、主成分分析与典型相关分析的原理、判别分析中的决策方法以及聚类分析的具体操作等问题。复习时不仅要掌握理论知识，还要进行实际问题的模拟练习，以确保在考试中能够灵活运用所学。