应用回归分析教学大纲new

遵义师范学院课程教学大纲

应用回归分析教学大纲

（试行）

课程编号：07160110 适用专业：统计学

学时数：54 学分数： 3

执笔人：黄建文审核人：赵兴杰

系别：数学教研室：统计学教研室

编印日期：二〇一三年八月

前言

一、课程性质与任务

1. 课程授课对象

本大纲适用于师范院校数学学科统计学专业本科生。

2. 课程的性质与任务

《应用回归分析》课程是师范院校数学系统计学专业基础课程。它是在学生掌握了一定的数学专业理论知识的基础上开设的。

3. 在人才培养过程中的地位及作用

本课程是学生掌握统计学的基本思想、理论和方法的主要课程，是培养学生熟练应用计算机软件处理统计数据的能力的基础课程.通过本课程的学习，了解统计知识在相关领域（如社会经济、生物、医学、信息管理、保险金融等）的应用，使学生成为具有综合应用能力的应用型人才。

4. 在思想、知识和能力等方面达到的教学目标

（1）从生活中的需要出发，并根据回归分析的内容和知识结构，把回归分析的一些基本问题分别组成若干专题，在内容上适当延伸和充实，在理论、观点和方法上予以提高。

（2）对各专题的教学，都要着重基本思维方法的培养和基本技能技巧的训练。

（3）结合学生生活实践，利用生活中的案例进行分析，培养学生的辩证唯物主义观点。

二、教学时间安排（总学时54）

三、教材及主要参考书

建议教材：何晓群.应用回归分析.中国人民大学出版社，2011.

四、学生阅读书目及参考文献

1. 《数理统计》，胡发胜.宿洁编，山东大学出版社，2004年9月

2. 孙荣恒.应用数理统计.北京：科学出版社，2003

五、考核

考核形式：本课程为考试课程。

试卷题型：填空、选择（单项）、判断、计算、证明。小题总量在20~22个之间。

成绩评定：平时成绩（含平时作业、考勤、半期考试）占30%，期末考试占70%。

六、教学基本要求

1. 备课：课程应有规范的教案及讲稿，针对不同班级，任课教师应在教案的统一要求下有比较详细的讲稿。

2. 教学方法与手段：根据内容和教学条件，由任课教师选择适当的教学方法与教学手段。

3. 教学辅助资料：自测题，试题库，CAI课件等。

4. 实践教学：在条件具备的情况下，适当开设部分实验。

5. 作业与辅导：每次课一般要求布置掌握基本理论、基本方法、难度适当的习题2～3题。作为专业基础课，要求作业至少批改30%以上。应有一定时间的课堂辅导或课后辅导。

七、大纲使用建议

1. 本课程是一门处理随机现象的专业基础课程，又是一门应用性很强的课程。鉴于回归分析是数学的一个有特色的分支，其思想方法别具一格，所研究的问题别开生面，解题技巧多种多样，因此在讲授本课程时，必须强调概念的直观意义和各种统计模型的直观背景，注重模型化思想方法和回归分析思想方法的训练，使学生了解背景，透晰概念，知道原理，掌握方法，明确作用；由于本课程以《数理统计》为基础，因此，在教学中，可联系数理统计知识进行讲解；同时，本课程与数学建模联系紧密，可在教学中加入建模实例进行讲解。

2. 为体现统计学专业的特色，在教学中应注意与其它课程的联系，特别要注意与统计软件的联系，比如SAS，SPSS软件。阐明对统计软件相关内容的指导意义，指出理论根据，揭示其内在联系，使学生对该内容有比较深刻、准确的理解，将来以较高的观点去认识统计软件的理论依据。

教学内容

第一章回归分析概述（3 学时）

教学内容:变量之间的统计关系，回归分析的蛀牙内容和一般模型，建立回归模型的过程，回归分析的应用和发展述评

教学要求：（1）掌握回归分析应用及建立实际问题回归模型的过程；

（2）熟悉回归分析的基本概念、回归分析的主要内容及其一般模型；

（3）理解回归分析的主要内容；

（4）了解回归方程与回归名称的由来；

（5）初步了解回归分析发展述评。

第二章一元线性回归（10学时）

教学内容：一元线性回归的的实际背景，回归模型未知参数的估计，最小二乘估计的性质，回归方程的显著性检验，残差分析；回归模型建立及预测

教学要求：（1）掌握参数的估计，最小二乘估计的性质，

（2）回归方程的显著性检验，残差分析；回归模型建立及预测；

（3）熟悉一元线性回归模型及应用，回归系数的区间估计；

（4）了解一元线性回归模型的一般应用；

（5）初步了解一元线性回归模型的控制问题

第三章多元线性回归（10学时）

教学内容：多元线性回归的的实际背景，回归模型未知参数的估计参数估计量的性质，回归方程的显著性检验，残差分析；中心化和标准化过程，相关阵和偏相关

系数，回归模型建立及预测

教学要求：（1）掌握多元线性回归模型回归参数的估计、参数估计量的性质，回归方程的显著性检验及应用；

（2）熟悉多元线性回归模型；（3）理解中心化和标准化问题；

（4）了解相关阵与偏相关系数。

第四章违背基本假设的情况( 8 学时)

教学内容：异方差产生的背景和原因，一元和多元加权最小二乘估计、自相关性问题及其处理，BOX-COX变换，异常值和强影响点

教学要求：（1）掌握一元加权最小二乘估计、多元加权最小二乘估计、自相关性问题、异方差性问题及其处理

（2）熟悉异常值与强影响点及处理；（3）理解违背基本假设概念；

（4）了解异方差性产生的背景和原因。

第五章自变量选择与逐步回归( 4学时)

教学内容：自变量选择对估计和预测的影响，所有子集回归，逐步回归