环境数据分析教学大纲
课程编码：221001605
（1）课程目标
面向环境科学、环境工程及相近专业的本科生讲授环境数据分析课程，使学生掌握环境数据分析的基本原理，重点掌握环境数据的收集与整理、环境统计检验方法、环境数据的一元和多元回归分析、环境数据聚类分析、环境数据判别分析、环境数据的主成分分析、环境数据因子分析等统计推断技术及多变量统计分析方法。

在掌握环境数据分析基本理论的基础上，能够运用先进的统计软件SPSS进行有关环境数据的分析处理。

为今后从事环境科学研究和环境事业奠定定量分析能力的基础。

（2）课程内容
第一章环境数据分析概述
了解统计的起源、性质和特点（数量性、工具性、社会性、广泛性）；掌握环境数据分析统计工作的基本步骤；根据实际需要简单回顾概率与数理统计的基本知识，几种重要的概率分布、随机向量的数字特征、参数假设检验等，重点区分环境数据分析中易混淆的基本概念（包括统计总体和统计样本、标准差与标准误差、置信度与置信区间等），了解它们的意义和概念，分清它们的区别和联系。

第二章环境数据的统计检验
了解环境数据收集的途径与方法，掌握对现有数据进行统计检验的基本概念、基本理论与基本步骤，重点掌握环境数据中离群值的检验方法、环境分析测试数据的U检验、t检验、卡方检验以及F检验等检验方法，以及用于多个样本均数比较的方差分析。

第三章环境数据的回归分析
了解对环境数据进行一元线性回归的建模原理、掌握模型参数的最小二乘估计法及对线性回归方程的显著性检验方法；学会用Excel或SPSS软件对实际环境数据进行多元线性回归分析，并能够对分析的结果做出正确的解释。

第四章环境数据的聚类分析
了解环境数据聚类分析的原理和意义，学会聚类要素标准化处理的方法，掌握测度环境变量或环境样本的亲疏程度的基本方法与公式。

重点掌握几种典型的系统聚类分析方法的原理与步骤，包括最短距离法、最远距离法等。

了解模糊集的基本概念，掌握模糊相似关系和模糊等价关系的定义，重点掌握环境数据模糊聚类分析的基本步骤，能够运用SPSS软件进行实际环境数据的聚类分析，并对聚类分析的结果做出正确的解释。

第五章环境数据的判别分析
正确理解判别分析的原理与意义，学会对环境数据进行判别分析的几种方法，包括距离判别分析方法、Fisher判别分析方法和Bayes判别分析方法，重点掌握Fisher判别准则和Bayes判别准则及其分析步骤，能够运用SPSS软件进行实际环境数据的判别分析，并对判别分析的结果做出正确的解释。

第六章环境数据的主成分分析
了解环境数据主成分分析的基本思想，掌握主成分分析的计算原理和步骤，熟悉主成分分析的性质，能够运用SPSS软件进行实际环境数据的主成分分析，并对分析的结果做出合理的解释。

第七章环境数据的因子分析
了解环境数据因子分析的基本思想及与环境数据主成分分析的区别，理解环境正交因子模型的统计学意义，重点掌握环境因子提取、因子旋转、因子得分的基本原理，能够运用SPSS软件对实际环境问题进行分析，并对分析的结果做出合理的解释。

（3）教学方式
结合多媒体教学，采用课堂讲授为主的教学方式，并辅以课堂讨论。

（4）主要学习材料
主要教材：
《环境统计分析》杨晓华刘瑞民曾勇编著北京师范大学出版社 2008
参考书籍：
《环境数据统计分析基础》程子峰徐富春编著化学工业出版社 2006年《应用数理统计方法》陶澍编著科学出版社 1994年
《实用现代统计分析方法与SPSS 应用》米红张文璋编著当代中国出版社2004
（5）考试方式和评价结构比例
期末考试（60%）+平时成绩（40%）
（6）其他
要求学生已先修概率与数理统计、环境学概论等课程，最好具有一定的线性代数的基础知识。