Multivariate Statistical Analysis

课程简介

1. 多变量数据与矩阵复习; 2. 多变量正态分布; 3. 主成分分析（PCA）; 4. 因子分析与典型相关分析（CCA）; 5. 分类（LDA、QDA）与逻辑回归; 6. 现代聚类; 7. 维度约简（t-SNE、UMAP）; 8. 选修高级专题。

学习目标

完成本课程后，学生将能够：掌握经典多变量方法（如PCA、因子分析、分类）。使用R或Python实现、可视化并解释结果。有效沟通来自复杂多维数据集的发现。

先修要求

先修课程：AMA3640

教学模式

本课程主要通过讲授和辅导的方式进行。讲授将介绍课程大纲中的统计推断概念，随后通过演示、辅导练习和作业/测验等活动加以强化。