R语言(R Language)课程基本信息课程编号：02011519课程总学时：32实验学时：16学时课程性质：选修课程属性：专业深化类开设学期：第6学期课程负责人：周梦丽课程团队：周梦丽、卢文杰授课语言：中文适用专业：智慧林业对先修的要求：先修的主要课程为高等数学、线性代数、概率论等数学课程、计算思维与信息技术和程序设计基础（Python）等计算机课程，掌握基本的数学知识和计算机编程思维及逻辑算法。对后续的支撑：本课程为专业深化类课程，为智慧林业课程综合设计提供一定的技术支撑。主撰人：周梦丽审核人：闫东锋大纲制定（修订）日期：2023年一、课程的教学理念、性质、目标和任务R语言作为智慧林业专业的专业深化类课程，不仅是一种共享的统计分析软件，更是一种数学计算环境，为智慧林业、林学、经济林等其他专业课程的学习以及林业前沿领域的研究提供了弹性的、互动的环境分析和处理数据。R语言只需要用户（即学生和老师）根据统计模型，指定相应的数据库及相关的参数，结合自己的需求及研究目的，便可灵活机动地进行数据分析等工作，甚至可以创造出符合要求的新的统计计算方法。因此，通过对本课程的学习，学生可以利用R语言避开EXCEL统计分析能力有限、SPSS、SAS等商业统计分析软件不开源的潜在问题，为实现林业生产及调查智能化提升、森林精准培育、森林火灾监测以及病虫害监测调查的智能化程度的提高奠定一定的技术支撑课程建设将坚持立德树人为根本，以提升学生综合科学素养为导向，打造具有创新性和实用性的课程。由于本课程的实用性强且与日常生活及科学研究的关系密切，因此本课程的讲授将采用线上、线下混合式教学、案例式讨论、翻转课堂等方式，加强学生对本课程的理论知识的学习，锻炼学生的实践动手能力，激发学生的学习兴趣及主观能动性，培养具有较强应用能力的“一专多能”的高素质林业人才。二、课程教学的基本要求1.理论知识方面：数据类型的定义及运算，参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、应用多元分析及计算机模拟、数据清洗等的R函数及结果解读的理论知识。- 262 -
- 262 - R 语言 （R Language） 课程基本信息 课程编号：02011519 课程总学时：32 实验学时：16 学时 课程性质：选修 课程属性:专业深化类 开设学期：第 6 学期 课程负责人：周梦丽 课程团队：周梦丽、卢文杰 授课语言：中文 适用专业：智慧林业 对先修的要求：先修的主要课程为高等数学、线性代数、概率论等数学课程、计算思维与信息技术和 程序设计基础（Python）等计算机课程，掌握基本的数学知识和计算机编程思维及逻辑算法。 对后续的支撑：本课程为专业深化类课程，为智慧林业课程综合设计提供一定的技术支撑。 主撰人：周梦丽 审核人：闫东锋 大纲制定（修订）日期：2023 年 一、课程的教学理念、性质、目标和任务 R 语言作为智慧林业专业的专业深化类课程，不仅是一种共享的统计分析软件，更是一种数学计 算环境，为智慧林业、林学、经济林等其他专业课程的学习以及林业前沿领域的研究提供了弹性的、 互动的环境分析和处理数据。R 语言只需要用户（即学生和老师）根据统计模型，指定相应的数据库 及相关的参数，结合自己的需求及研究目的，便可灵活机动地进行数据分析等工作，甚至可以创造出 符合要求的新的统计计算方法。因此，通过对本课程的学习，学生可以利用 R 语言避开 EXCEL 统计 分析能力有限、SPSS、SAS 等商业统计分析软件不开源的潜在问题，为实现林业生产及调查智能化提 升、森林精准培育、森林火灾监测以及病虫害监测调查的智能化程度的提高奠定一定的技术支撑。 课程建设将坚持立德树人为根本，以提升学生综合科学素养为导向，打造具有创新性和实用性的 课程。由于本课程的实用性强且与日常生活及科学研究的关系密切，因此本课程的讲授将采用线上、 线下混合式教学、案例式讨论、翻转课堂等方式，加强学生对本课程的理论知识的学习，锻炼学生的 实践动手能力，激发学生的学习兴趣及主观能动性，培养具有较强应用能力的“一专多能”的高素质林 业人才。 二、课程教学的基本要求 1.理论知识方面：数据类型的定义及运算，参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、应用多 元分析及计算机模拟、数据清洗等的 R 函数及结果解读的理论知识
2.实验技能方面：依据不同的研究目的及数据类型，熟练运用R语言及其编译软件Rstudio进行相关的统计分析的能力。三、课程的教学设计1.教学设计说明为实现本课程的教学目标，依据所涉及的教学内容，结合学生的差异性，对学生的学习情况及教学情况进行多方位、多角度、多元化的评价，并从以下几个方面进行论述：教学策略：根据本课程教学目标、教学内容以及组织实施形式等方面，结合目前国家有关林业发展的政策导向，制定本课程教学大纲，着重强调培养学生的创新能力和科学素质，增强学生的实践动手能力，能够熟练应用该统计分析软件解决日常生活及科学研究中所遇到的统计分析方面的问题教学方法：R语言这门课程要求学生具有扎实的数学基础和计算机能力，本课程的课堂理论学习仍十分重要，在教学过程中可适当增加师生互动环节，鼓励学生多提出问题，充分发挥其主观能动性，发掘其创新精神。教师应根据学生课堂表现正确认识其个体差异，因材施教，使每个学生得到提高。其次，本课程具有很强的应用性，在课堂教学过程中可结合实例进行讲解。为提高学生科学素质，可将课程内容与国家林业发展导向相联系。实验教学部分是对学生所学理论知识的实际应用，也是本课程的重要环节。平时实验成绩被纳入期未总成绩当中。在教师指导下，通过实验操作，使学生掌握如何根据不同的研究目的及数据类型，科学地选择与之相对应的分析方法，熟练应用R语言对数据资料进行快速整理及统计分析，从而解决林业生产实际问题。随着大数据时代的到来及发展，智慧林业专业也迎来新的机遇和挑战，这就要求智慧林业专业学生应当掌握并能熟练应用R语言对林业体系内数据进行加工处理，充分揭示其内在规律性和价值性，使林业实现智能感知、智慧管理与智慧服务，促进生态文明建设，形成林业产业结构与创新能力优化发展的现代化模式。此外，为提高学生对本课程学习内容的掌握程度，以翻转课堂的方式，学生自助选题，进行实例展示及讲解，加深学生的实践动手能力。教学过程：在实施教学过程中，要始终强调教师的主导作用和学生能动性的结合。可以通过林业生产实际问题引起学生学习动机；通过板书，PPT展示，实例讲解等环节，使学生领会掌握每章节内容；通过自助选题、师生交流，使学生充分认知自己对所学知识的掌握程度；通过实验操作内容，使学生能够熟练掌握R语言解决科学研究中的数据处理及分析问题，从而为智慧林业的发展及壮大提高技术保障。教学评价：本课程将围绕课内教与学、课外导与做、线上线下紧密结合等环节，推进考评方式改革，重视过程性评价。基于该教学考核评价思路，本课程主要以课前预习、课堂表现、线上学习、课后作业、小组学习讨论、实验报告以及期末课程设计等方式对学生进行考核评价。- 263 -
- 263 - 2.实验技能方面：依据不同的研究目的及数据类型，熟练运用 R 语言及其编译软件 Rstudio 进行 相关的统计分析的能力。 三、课程的教学设计 1.教学设计说明 为实现本课程的教学目标，依据所涉及的教学内容，结合学生的差异性，对学生的学习情况及教 学情况进行多方位、多角度、多元化的评价，并从以下几个方面进行论述： 教学策略：根据本课程教学目标、教学内容以及组织实施形式等方面，结合目前国家有关林业发 展的政策导向，制定本课程教学大纲，着重强调培养学生的创新能力和科学素质，增强学生的实践动 手能力，能够熟练应用该统计分析软件解决日常生活及科学研究中所遇到的统计分析方面的问题。 教学方法：R 语言这门课程要求学生具有扎实的数学基础和计算机能力，本课程的课堂理论学习 仍十分重要，在教学过程中可适当增加师生互动环节，鼓励学生多提出问题，充分发挥其主观能动性， 发掘其创新精神。教师应根据学生课堂表现正确认识其个体差异，因材施教，使每个学生得到提高。 其次，本课程具有很强的应用性，在课堂教学过程中可结合实例进行讲解。为提高学生科学素质，可 将课程内容与国家林业发展导向相联系。实验教学部分是对学生所学理论知识的实际应用，也是本课 程的重要环节。平时实验成绩被纳入期末总成绩当中。在教师指导下，通过实验操作，使学生掌握如 何根据不同的研究目的及数据类型，科学地选择与之相对应的分析方法，熟练应用 R 语言对数据资料 进行快速整理及统计分析，从而解决林业生产实际问题。随着大数据时代的到来及发展，智慧林业专 业也迎来新的机遇和挑战，这就要求智慧林业专业学生应当掌握并能熟练应用 R 语言对林业体系内数 据进行加工处理，充分揭示其内在规律性和价值性，使林业实现智能感知、智慧管理与智慧服务，促 进生态文明建设，形成林业产业结构与创新能力优化发展的现代化模式。此外，为提高学生对本课程 学习内容的掌握程度，以翻转课堂的方式，学生自助选题，进行实例展示及讲解，加深学生的实践动 手能力。 教学过程：在实施教学过程中，要始终强调教师的主导作用和学生能动性的结合。可以通过林业 生产实际问题引起学生学习动机；通过板书，PPT 展示，实例讲解等环节，使学生领会掌握每章节内 容；通过自助选题、师生交流，使学生充分认知自己对所学知识的掌握程度；通过实验操作内容，使 学生能够熟练掌握 R 语言解决科学研究中的数据处理及分析问题，从而为智慧林业的发展及壮大提高 技术保障。 教学评价：本课程将围绕课内教与学、课外导与做、线上线下紧密结合等环节，推进考评方式改 革，重视过程性评价。基于该教学考核评价思路，本课程主要以课前预习、课堂表现、线上学习、课 后作业、小组学习讨论、实验报告以及期末课程设计等方式对学生进行考核评价
2.课程目标及对毕业要求的支撑（表格正文宋体小五号字体）序号毕业要求课程目标11培养具有求实创新精神、较好综合素质且掌握一定的科学研究方法的林业创新人才。掌握R语言中的数据处理方法以及数理统计理论知识，为后续智慧林业课程综合设计23奠定基础。4独立开展科学研究工作，并能熟练运用R语言及统计学的基本原理及方法解决森林灾n5害监测与防控、森林精准培育等林业生产及应用中的现象及问题。通过本课程的学习，增强自主学习、终身学习的思想意识，使所学统计学知识能够不10断发展并紧跟林学前沿领域。四、理论教学内容及学时分配（16学时）第一章R软件的使用学时数：2教学自标：通过对该部分内容的学习，了解R语言软件的下载及安装，掌握R语言中常见的数据类型，能够熟练读写数据文件，并可以独立编写函数。教学重点和难点：R语言中常见的数据类型（如向量、字符、因子、数组和矩阵、数据框以及列表）；读、写各种类型的数据文件（如.csv文件、.xlsx文件、.txt文件等）：如何加载和调用R包：编写函数。主要教学内容及要求：了解：R软件及其常用编译软件Rstudio的下载与安装。理解：R软件常见的数据类型，例如数字、字符、向量、数组与矩阵、列表和数据框，并能正确区分与构建。掌握：不同控制流的算法及编写，能够独立编写函数。熟练掌握：不同数据类型的构建方式及其相互之间的区别，能够正确读、写不同类型的数据文件，同时能够正确进行不同数据类型间的相互转换及各数据类型的运算。教学组织与实施：结合线上、线下混合式教学，以实际案例为切入点，将理论讲授、学生提问及上级实践相结合，同时总结归纳知识点，并在线上学习平台分享相关的学习资料，以巩固学生对该知识点的掌握。第二章数据描述性分析及可视化学时数：2教学目标：通过对该部分内容的学习，了解不同类型数据的分布特征及其可视化方法，掌握并能正确解读数据描述统计量，同时能够熟练进行多元数据的数据特征描述及其相关分析的操作。教学重点和难点：不同数据类型的描述统计量、数据分布的可视化方法（如直方图、经验分布图、QQ图、茎叶图、箱线图、轮廓图、星图、调和曲线图等）、多元数据的数据特征及相关分析。- 264 -
- 264 - 2.课程目标及对毕业要求的支撑（表格正文宋体小五号字体） 序号 课程目标 毕业要求 1 培养具有求实创新精神、较好综合素质且掌握一定的科学研究方法的林业创新人才。 1 2 掌握 R 语言中的数据处理方法以及数理统计理论知识，为后续智慧林业课程综合设计 奠定基础。 3 3 独立开展科学研究工作，并能熟练运用 R 语言及统计学的基本原理及方法解决森林灾 害监测与防控、森林精准培育等林业生产及应用中的现象及问题。 4 5 4 通过本课程的学习，增强自主学习、终身学习的思想意识，使所学统计学知识能够不 断发展并紧跟林学前沿领域。 10 四、理论教学内容及学时分配（16 学时） 第一章 R 软件的使用 学时数：2 教学目标：通过对该部分内容的学习，了解 R 语言软件的下载及安装，掌握 R 语言中常见的数据类型， 能够熟练读写数据文件，并可以独立编写函数。 教学重点和难点：R 语言中常见的数据类型（如向量、字符、因子、数组和矩阵、数据框以及列表）； 读、写各种类型的数据文件（如.csv 文件、.xlsx 文件、.txt 文件等）；如何加载和调用 R 包；编写函数。 主要教学内容及要求： 了解：R 软件及其常用编译软件 Rstudio 的下载与安装。 理解：R 软件常见的数据类型，例如数字、字符、向量、数组与矩阵、列表和数据框，并能正确 区分与构建。 掌握：不同控制流的算法及编写，能够独立编写函数。 熟练掌握：不同数据类型的构建方式及其相互之间的区别，能够正确读、写不同类型的数据文件， 同时能够正确进行不同数据类型间的相互转换及各数据类型的运算。 教学组织与实施：结合线上、线下混合式教学，以实际案例为切入点，将理论讲授、学生提问及上级 实践相结合，同时总结归纳知识点，并在线上学习平台分享相关的学习资料，以巩固学生对该知识点 的掌握。 第二章 数据描述性分析及可视化 学时数：2 教学目标：通过对该部分内容的学习，了解不同类型数据的分布特征及其可视化方法，掌握并能正确 解读数据描述统计量，同时能够熟练进行多元数据的数据特征描述及其相关分析的操作。 教学重点和难点：不同数据类型的描述统计量、数据分布的可视化方法（如直方图、经验分布图、QQ 图、茎叶图、箱线图、轮廓图、星图、调和曲线图等）、多元数据的数据特征及相关分析
主要教学内容及要求了解：R软件中的高、低水平的绘图命令及函数。理解：多数据的图形表示方法，如轮廓图、星图、调和曲线图等。掌握：多元数据的数据特征描述及相关分析。熟练掌握：不同数据类型的描述统计量以及数据分布的可视化的实现方法。教学组织与实施：结合线上、线下混合式教学，以实际案例为切入点，将理论讲授、学生提问及上级实践相结合，同时总结归纳知识点，并在线上学习平台分享相关的学习资料，以巩固学生对该知识点的掌握。学时数：2第三章参数估计与假设检验教学目标：通过对该部分内容的学习，了解估计量的优良性准则及假设检验的基本思想，能够正确进行一个或多个正态总体及非正态总体的参数估计，同时能够正确对不同数据进行参数检验及非参数检验，最终能够解决林业生产及科学研究中的实际问题。教学重点和难点：正态总体的区间估计，正态总体均值、方差的假设检验，若干个重要的非参数建假设检验（如Pearson拟合优度检验、秩相关检验、Kolmogorov-Smirnov检验等）。主要教学内容及要求：了解：距法、极大似然估计法的原理。理解：估计量的优良性准则（无偏性、一致性、有效性）、假设检验的两类错误。掌握：一个和多个正态总体的参数估计的实现方法、常见的非参数检验方法。熟练掌握：正态总体的均值、方差的建设检验，Pearson拟合优度检验，秩相关检验，Kolmogorov-Smirnov检验等。教学组织与实施：结合线上、线下混合式教学，以实际案例为切入点，将理论讲授、学生提问及上级实践相结合，同时总结归纳知识点，并在线上学习平台分享相关的学习资料，以巩固学生对该知识点的掌握。第四章回归分析学时数：2教学目标：通过对该部分内容的学习，了解回归分析中参数估计及显著性检验原理，理解与广义线性回归模型有关的R函数，掌握一元及多元线性回归的基本函数及提取模型信息的通用函数以及逐步回归、非线性回归的R函数，并能进行回归诊断,最终能够解决林业生产及科学研究中的实际问题。教学重点和难点：R软件中与线性模型有关的基本函数以及提取模型信息的通用函数，非线性回归模型、广义线性模型及逐步回归的R函数。主要教学内容及要求：了解：常用的回归分析模型的类型以及其参数估计的显著性检验的R函数。理解：回归诊断的定义、残差、影响分析及多重共线性的R实现方法。掌握：非线性回归模型、义线性回归模型以及逐步回归的最优回归方程的选择的R函数。熟练掌握：一元线性回归、多元线性回归的模型形式及R函数，同时正确解读线性回归中的参数- 265 -
- 265 - 主要教学内容及要求： 了解：R 软件中的高、低水平的绘图命令及函数。 理解：多数据的图形表示方法，如轮廓图、星图、调和曲线图等。 掌握：多元数据的数据特征描述及相关分析。 熟练掌握：不同数据类型的描述统计量以及数据分布的可视化的实现方法。 教学组织与实施：结合线上、线下混合式教学，以实际案例为切入点，将理论讲授、学生提问及上级 实践相结合，同时总结归纳知识点，并在线上学习平台分享相关的学习资料，以巩固学生对该知识点 的掌握。 第三章 参数估计与假设检验 学时数：2 教学目标：通过对该部分内容的学习，了解估计量的优良性准则及假设检验的基本思想，能够正确进 行一个或多个正态总体及非正态总体的参数估计，同时能够正确对不同数据进行参数检验及非参数检 验,最终能够解决林业生产及科学研究中的实际问题。 教学重点和难点：正态总体的区间估计，正态总体均值、方差的假设检验，若干个重要的非参数建假 设检验（如 Pearson 拟合优度χ 2检验、秩相关检验、Kolmogorov-Smirnov 检验等）。 主要教学内容及要求： 了解：距法、极大似然估计法的原理。 理解：估计量的优良性准则（无偏性、一致性、有效性）、假设检验的两类错误。 掌握：一个和多个正态总体的参数估计的实现方法、常见的非参数检验方法。 熟练掌握：正态总体的均值、方差的建设检验，Pearson 拟合优度χ 2 检验，秩相关检验， Kolmogorov-Smirnov 检验等。 教学组织与实施：结合线上、线下混合式教学，以实际案例为切入点，将理论讲授、学生提问及上级 实践相结合，同时总结归纳知识点，并在线上学习平台分享相关的学习资料，以巩固学生对该知识点 的掌握。 第四章 回归分析 学时数：2 教学目标：通过对该部分内容的学习，了解回归分析中参数估计及显著性检验原理，理解与广义线性 回归模型有关的 R 函数，掌握一元及多元线性回归的基本函数及提取模型信息的通用函数以及逐步回 归、非线性回归的 R 函数，并能进行回归诊断,最终能够解决林业生产及科学研究中的实际问题。 教学重点和难点：R 软件中与线性模型有关的基本函数以及提取模型信息的通用函数，非线性回归模 型、广义线性模型及逐步回归的 R 函数。 主要教学内容及要求： 了解：常用的回归分析模型的类型以及其参数估计的显著性检验的 R 函数。 理解：回归诊断的定义、残差、影响分析及多重共线性的 R 实现方法。 掌握：非线性回归模型、广义线性回归模型以及逐步回归的最优回归方程的选择的 R 函数。 熟练掌握：一元线性回归、多元线性回归的模型形式及 R 函数，同时正确解读线性回归中的参数
并能依据所构建的回归模型进行预测及控制。教学组织与实施：结合线上、线下混合式教学，以实际案例为切入点，将理论讲授、学生提问及上级实践相结合，同时总结归纳知识点，并在线上学习平台分享相关的学习资料，以巩固学生对该知识点的掌握。第五章方差分析学时数：2教学目标：通过对该部分内容的学习，了解单因素方差分析、双因素方差分析的数学模型及原理，理解正交试验设计与其方差分析的对应关系，掌握单因素、双因素方差分析以及正交试验的方差分析中所涉及的方差分析、多重比较以及方差齐性检验的R函数，并能将方差分析及多重比较结果进行可视化展示。教学重点和难点：实现单因素、双因素方差分析的R函数、多重比较及方差齐性检验的R函数以及方差分析结构的可视化函数。主要教学内容及要求：了解：方差分析中的数学模型以及模型构建原理、利用正交表设计试验方案。理解：方差分析结果的解读、均值多重比较的原理以及考虑交互作用和不考虑交互作用的方差分析。掌握：方差分析、均值多重比较以及方差齐性检验的R函数，并能对结果进行科学解读。熟练掌握：方差分析、均值多重比较以及方差齐性检验的R函数，并能对结果进行科学解读，同时将方差分析结果进行可视化展示。教学组织与实施：结合线上、线下混合式教学，以实际案例为切入点，将理论讲授、学生提问及上级实践相结合，同时总结归纳知识点，并在线上学习平台分享相关的学习资料，以巩固学生对该知识点的掌握。第六章应用多元分析学时数：2教学目标：通过对该部分内容的学习，了解判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析的定义、原理、分类，理解判别分析与聚类分析、主成分分析与因子分析之间的关系，掌握在不同研究目的及数据情况下如何选择相应的分析方法，同时熟练应用判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析的R函数，并对相应结果进行正确解读，最终能够解决林业生产及科学研究中的实际问题。教学重点和难点：判别分析（距离判别、Bayes判别、Fisher判别）与聚类分析（系统聚类、动态聚类）主成分分析与因子分析的区别和联系及R函数的实现及结果解读，因子分析中载荷矩阵的旋转变换。主要教学内容及要求：了解：判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析的定义、原理、分类。理解：理解判别分析与聚类分析、主成分分析与因子分析之间的关系，并能根据研究目的及数据类型，选择合适的分析方法。掌握：实现判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析的R函数。- 266 -
- 266 - 并能依据所构建的回归模型进行预测及控制。 教学组织与实施：结合线上、线下混合式教学，以实际案例为切入点，将理论讲授、学生提问及上级 实践相结合，同时总结归纳知识点，并在线上学习平台分享相关的学习资料，以巩固学生对该知识点 的掌握。 第五章 方差分析 学时数：2 教学目标：通过对该部分内容的学习，了解单因素方差分析、双因素方差分析的数学模型及原理，理 解正交试验设计与其方差分析的对应关系，掌握单因素、双因素方差分析以及正交试验的方差分析中 所涉及的方差分析、多重比较以及方差齐性检验的 R 函数，并能将方差分析及多重比较结果进行可视 化展示。 教学重点和难点：实现单因素、双因素方差分析的 R 函数、多重比较及方差齐性检验的 R 函数以及方 差分析结构的可视化函数。 主要教学内容及要求： 了解：方差分析中的数学模型以及模型构建原理、利用正交表设计试验方案。 理解：方差分析结果的解读、均值多重比较的原理以及考虑交互作用和不考虑交互作用的方差分 析。 掌握：方差分析、均值多重比较以及方差齐性检验的 R 函数，并能对结果进行科学解读。 熟练掌握：方差分析、均值多重比较以及方差齐性检验的 R 函数，并能对结果进行科学解读，同 时将方差分析结果进行可视化展示。 教学组织与实施：结合线上、线下混合式教学，以实际案例为切入点，将理论讲授、学生提问及上级 实践相结合，同时总结归纳知识点，并在线上学习平台分享相关的学习资料，以巩固学生对该知识点 的掌握。 第六章 应用多元分析 学时数：2 教学目标：通过对该部分内容的学习，了解判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关 分析的定义、原理、分类，理解判别分析与聚类分析、主成分分析与因子分析之间的关系，掌握在不 同研究目的及数据情况下如何选择相应的分析方法，同时熟练应用判别分析、聚类分析、主成分分析、 因子分析、典型相关分析的 R 函数，并对相应结果进行正确解读，最终能够解决林业生产及科学研究 中的实际问题。 教学重点和难点：判别分析（距离判别、Bayes 判别、Fisher 判别）与聚类分析（系统聚类、动态聚类）、 主成分分析与因子分析的区别和联系及 R 函数的实现及结果解读，因子分析中载荷矩阵的旋转变换。 主要教学内容及要求： 了解：判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析的定义、原理、分类。 理解：理解判别分析与聚类分析、主成分分析与因子分析之间的关系，并能根据研究目的及数据 类型，选择合适的分析方法。 掌握：实现判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析的 R 函数