高校学科课程体系的设置,一般由经验丰富的专家、教授完成,最初的设置一般是根据各门课程的性质进行,也就是定性分析。经过若干年后,有了数据,应该用数据定量验证最初的定性分析。基于此,首先本文采用一种不依赖于总体分布的非参数方法的kendall协和系数W对高校教师评分进行一致性检验,文章以贵州民族大学统计学专业为例,实证结果显示贵州民族大学统计学专业教师的评分是具有一致性的,从而彰显贵州民族大学理学院教师对学生的学业评价是客观的、有一定标准的、非随意的,其教学管理是严格的、可称许的,因此用学生成绩作更多的统计分析是具有可靠基础的。其次,文章在没有任何假定的条件下,用聚类分析和典型相关分析对高校学科课程体系的设置进行实证分析。对贵州民族大学统计学专业课程体系的实证结果是:专业基础课与后继专业课均各自合理的聚为一类,而典型相关分析的结果是,只有第1典型相关系数检验显著(P(27)001.0,第2典型相关系数检验的P(28)1241.0),累积贡献率已达82.6%,已能很好的解释课程体系的相关性,从而验证了贵州民族大学理学院统计学专业现行培养计划的可行性和科学性。最后,文章采用PLS回归分析深入研究高校课程体系中专业基础课对后继专业课影响程度,且建立多因变量的预测回归模型,通过PLS回归分析寻找出专业基础课对后继专业课影响程度最大的专业基础课,从而为合理优化高校课程体系的设置提供合理的依据。