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多变量相关性研究;课程概述;第一部分:相关性分析基础;什么是相关性?;相关性vs因果关系;相关系数;相关系数类型;Pearson相关系数;Spearman等级相关系数;Kendallstau相关系数;相关性强度判断;相关性方向;第二部分:多变量相关性分析;多变量相关性概述;多变量相关性分析方法;偏相关分析;偏相关系数;典型相关分析;典型相关系数;多元回归分析;多元回归模型;第三部分:多变量相关性分析工具;统计软件概述;SPSS多变量相关性分析;R语言多变量相关性分析;Python多变量相关性分析;可视化工具;相关性矩阵热图;散点图矩阵;网络图;第四部分:多变量相关性分析应用;经济学应用;社会学应用;心理学应用;医学应用;教育学应用;市场营销应用;环境科学应用;第五部分:多变量相关性分析注意事项;数据预处理;样本量要求;多重共线性问题;非线性关系处理;相关性vs因果关系再探讨;第六部分:多变量相关性分析案例研究;案例1:经济增长因素分析;案例1:结果与讨论;案例2:学生学习成绩影响因素;案例2:结果与讨论;案例3:消费者购买行为分析;案例3:结果与讨论;第七部分:多变量相关性分析未来发展;大数据时代的挑战;人工智能在相关性分析中的应用;跨学科融合;伦理考虑;课程总结;学习资源推荐;实践建议;结语与展望
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