实用回归分析教学大纲
回归分析课程设计
回归分析课程设计一、教学目标本节课的教学目标是让学生掌握回归分析的基本概念、原理和方法，能够运用回归分析解决实际问题。
具体来说，知识目标包括：了解回归分析的定义、原理和应用；掌握一元线性回归和多元线性回归的分析方法；理解回归模型的评估和优化。
技能目标包括：能够使用统计软件进行回归分析；能够解释和分析回归结果；能够根据实际问题选择合适的回归模型。
情感态度价值观目标包括：培养学生的数据分析能力和科学思维；激发学生对回归分析的兴趣和好奇心；培养学生的团队合作意识和问题解决能力。
二、教学内容本节课的教学内容主要包括回归分析的基本概念、原理和方法。
具体来说，教学大纲如下：1.回归分析的定义和原理–介绍回归分析的定义和基本原理–解释一元线性回归和多元线性回归的概念2.回归模型的建立和评估–介绍回归模型的建立方法和步骤–讲解如何评估和优化回归模型3.回归分析的应用–介绍回归分析在实际问题中的应用案例–引导学生运用回归分析解决实际问题三、教学方法为了达到本节课的教学目标，将采用多种教学方法进行教学。
具体包括：1.讲授法：通过讲解回归分析的基本概念、原理和方法，使学生掌握相关知识。
2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生了解回归分析在实际问题中的应用。
3.讨论法：学生进行小组讨论，培养学生的团队合作意识和问题解决能力。
4.实验法：引导学生使用统计软件进行回归分析，提高学生的实践操作能力。
四、教学资源为了支持本节课的教学内容和教学方法的实施，将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的统计学教材，作为学生学习的基础资料。
2.参考书：推荐学生阅读相关领域的参考书籍，丰富学生的知识体系。
3.多媒体资料：制作精美的PPT，展示回归分析的原理、方法和应用案例。
4.实验设备：准备计算机、统计软件等实验设备，方便学生进行实际操作。
五、教学评估本节课的评估方式将采用多元化、全过程的评价体系，以全面、客观、公正地评估学生的学习成果。
《回归分析》教学大纲
回归分析RegressionAna1ysis一、课程基本信息课程编号：111093适用专业：统计学专业课程性质：专业必修开课单位：数学与数据科学学院学时：48（理论学时40；实验学时8）学分：3考核方式：考试（平时成绩占30%+考试成绩70%）中文简介：回归分析是应用统计学中一个重要的分支，在自然科学、管理科学和社会经济等领域应用十分广泛。
《回归分析》课程是统计学专业的学科专业必修课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，使学生掌握应用统计的一些基本理论与方法，初步掌握利用回归分析解决实际问题的能力。
二、教学目的与要求本课程的主要目的是学生在学习后，能够系统掌握回归分析的理论与方法，并在此基础上，掌握回归分析应用的艺术技巧，并利用其分析认识实际问题。
本课程注重回归分析的基本理论与方法，同时通过案例教学与实际应用来剖析回归分析的理论与方法所蕴含的统计思想及其应用艺术。
教学中在回归分析理论与方法的基础上结合社会、经济、自然学科学领域的研究实例，把回归分析方法与实际应用结合起来，注重定性分析与定量分析的紧密结合，强调每种方法的优缺点和实际运用中应注意的问题,研究与实践中应用回归分析的经验和体会融入其中，使学生充分体会到回归分析的应用艺术，并提高解决问题的能力。
通过本课程的学习，在理论教学过程中，可以结合国内外回归分析相关学者的研究经历和成果，传播科学研究所需要的实事求是、脚踏实地的精神，培养学生的科学素养。
在实践教学中，利用案例分析、软件仿真等方式培养学生的实践能力和创新思维，激发学生主动研究新问题和设计新方法的兴趣，让学生在实践中深刻体会科学研究的乐趣，也可以鼓励有突出能力的学生通过创新创业或成果转化为社会发展贡献年轻的力量。
三、教学方法与手段1.教学方法：课堂讲授中要重点对基本概念、基本方法和解题思路的讲解；采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，培养学生的自学能力和创新能力。
《回归分析课程教案》课件
《回归分析课程教案》课件第一章：引言1.1 课程目标让学生了解回归分析的基本概念和应用领域。
让学生掌握回归分析的基本原理和方法。
培养学生应用回归分析解决实际问题的能力。
1.2 教学内容回归分析的定义和分类回归分析的应用领域回归分析的基本原理和方法1.3 教学方法讲授法：讲解回归分析的基本概念和原理。
案例分析法：分析实际案例，让学生了解回归分析的应用。
1.4 教学资源课件：介绍回归分析的基本概念和原理。
案例：提供实际案例，让学生进行分析。
1.5 教学评估课堂讨论：学生参与课堂讨论，回答问题。
第二章：一元线性回归分析2.1 教学目标让学生了解一元线性回归分析的基本概念和原理。
让学生掌握一元线性回归模型的建立和估计方法。
培养学生应用一元线性回归分析解决实际问题的能力。
2.2 教学内容一元线性回归分析的定义和特点一元线性回归模型的建立和估计方法一元线性回归模型的检验和预测2.3 教学方法讲授法：讲解一元线性回归分析的基本概念和原理。
数据分析法：分析实际数据，让学生了解一元线性回归模型的建立和估计方法。
2.4 教学资源课件：介绍一元线性回归分析的基本概念和原理。
数据分析软件：用于一元线性回归模型的建立和估计。
2.5 教学评估课堂练习：学生进行课堂练习，应用一元线性回归分析解决实际问题。
第三章：多元线性回归分析3.1 教学目标让学生了解多元线性回归分析的基本概念和原理。
让学生掌握多元线性回归模型的建立和估计方法。
培养学生应用多元线性回归分析解决实际问题的能力。
3.2 教学内容多元线性回归分析的定义和特点多元线性回归模型的建立和估计方法多元线性回归模型的检验和预测3.3 教学方法讲授法：讲解多元线性回归分析的基本概念和原理。
数据分析法：分析实际数据，让学生了解多元线性回归模型的建立和估计方法。
3.4 教学资源课件：介绍多元线性回归分析的基本概念和原理。
数据分析软件：用于多元线性回归模型的建立和估计。
3.5 教学评估课堂练习：学生进行课堂练习，应用多元线性回归分析解决实际问题。
应用回归分析教学大纲(修订)
《应用回归分析》课程教学大纲课程编号：课程名称：应用回归分析/ Applied Regression Analysis.学分：3 总学时：48适用专业：统计学专业一、课程的性质和任务回归分析是统计学中的一个非常重要的分支,它在自然科学、管理科学和社会、经济等领域应用十分广泛。
本课程在系统介绍经典回归方法的同时，注重突出统计思想的理解，实际案例的应用和统计思想的渗透，并结合大量实际案例和统计软件较全面地系统介绍回归分析的实用方法，达到培养学生实际建模的能力。
通过本课程的教学，应使学生熟练掌握回归模型的基本理论和方法，具备进一步学习回归理论和方法的能力；熟练掌握SAS或R软件的使用方法，能够使用至少一种统计软件进行回归分析和回归诊断；使学生能够建立并运用回归模型分析现实问题。
二、本课程的教学内容和基本要求一、回归分析概述1. 了解回归分析的由来和意义。
2. 了解回归分析的主要内容，理解回归模型的基本假定和一般形式。
3. 掌握建立回归模型的基本步骤和过程。
二、一元线性回归1．理解一元回归的概念，掌握一元回归的参数估计及其性质。
2．掌握一元回归的极大似然估计。
3. 掌握一元回归的区间估计、假设检验和预测三、多元线性回归1. 理解多元线性回归模型的一般形式、基本假定。
2. 掌握多元线性回归参数估计及其性质。
3. 了解多元线性回归方程的显著性检验。
四、异方差性问题及其处理1．了解产生异方差的原因和带来的问题。
2．掌握异方差性的诊断方法和处理方法。
五、自相关问题及其处理1．了解产生自相关的原因和由此带来的问题。
2．掌握自相关的诊断方法和处理方法。
六、多重共线性及其处理1．了解产生多重共线性的原因和由此带来的问题。
2．掌握多重共线性的诊断方法和处理方法。
七、自变量的选择与逐步回归1. 理解自变量选择对估计和预测的影响。
2. 掌握自变量选择的准则和逐步回归的方法。
八、岭回归1. 理解岭回归的概念、岭估计的性质。
2. 掌握岭迹分析和岭参数的选择方法。
《应用回归分析》教学大纲
《应用回归分析》课程教学大纲课程代码： 090541030课程英文名称：Applied Regression Analysis课程总学时：32 讲课：24 实验：8 上机：0适用专业：应用统计学大纲编写（修订）时间：2017.6一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标回归分析是应用统计学中一个重要的分支，在自然科学、管理科学和社会经济等领域应用十分广泛。
应用回归分析是针对统计学专业开设的一门专业基础课，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，使学生掌握应用统计的一些基本理论与方法，初步掌握利用回归分析解决实际问题的能力。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求1.基本知识：在掌握一元和多元线性回归知识的前提下，对违背回归模型基本假设的情况进行诊断与处理、逐步回归法、多重共线性情况的处理、岭回归估计法、主成分回归与偏最小二乘法、含定性变量的回归模型等。
2.基本理论和方法：结合SPSS软件，对回归分析中各种方法：违背回归模型基本假设情况的诊断与处理、逐步回归法、多重共线性情况的处理、岭回归估计法、主成分回归与偏最小二乘法、含定性变量的回归模型等的适用条件进行比较，正确解释分析结果，进而对变量间关系作出评价，对问题结果进行预测。
3.基本技能: 初步掌握利用回归分析解决实际问题的能力。
（三）实施说明1．教学方法：课堂讲授中要重点对基本概念、基本方法和解题思路的讲解；采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，培养学生的自学能力和创新能力。
2．教学手段：在教学中采用多媒体教学系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。
（四）对先修课的要求本课程的教学必须在完成先修课程之后进行。
本课程主要的先修课程为概率论与数理统计，同时掌握SPSS软件的简单使用。
教学大纲_应用回归分析
《应用回归分析》教学大纲课程编号：120452A课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课□√专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时：32 讲课学时：32实验（上机）学时：0学分：2适用对象：经济统计学先修课程：统计学毕业要求：1.应用专业知识，解决数据分析问题；2.可以建立统计模型，获得有效结论；3.掌握统计软件及常用数据库工具的使用；4.关注国际统计应用的新进展；5.基于数据结论，提出决策咨询建议；6.具有不断学习的意识。
一、教学目标《应用回归分析》课程是经济统计学专业的一门专业课，也可作为经济管理类专业本科生的选修课。
回归分析在自然科学、管理科学和社会、经济等领域应用十分广泛，虽然线性回归理论与方法给出了分析各种领域变量关系的基本框架，但是要把这些理论与方法成功地应用于实际问题的分析，还需要相当的分析艺术与技巧。
本课程的主要目的是学生在学习后，能够系统在学习回归分析的理论与方法的基础上，真正掌握回归分析应用的艺术技巧，并利用其分析认识实际问题。
二、教学基本要求（一）教学内容本课程注重于通过实例来剖析回归分析的理论与方法所蕴含的统计思想及其应用艺术。
教学中应在回归分析理论与方法的基础上结合社会、经济、自然学科学领域的研究实例，把回归分析方法与实际应用结合起来，注重定性分析与定量分析的紧密结合，强调每种方法的优缺点和实际运用中应注意的问题，研究与实践中应用回归分析的经验和体会融入其中，使学生充分体会到回归分析的应用艺术，并提高解决问题的能力。
（二）教学方法和手段本课程教学注重案例教学。
在理论、方法讲授的基础上，从微观、宏观经济问题、社会、经济等不同领域中的热点问题入手，系统讲解回归分析在实际中的应用及应用中的各种关键问题的解决方法与应用技术、技巧。
并通过课堂讨论的方式，提高学习兴趣和学习效果。
（三）考核方式开放性的考试方式与基本理论的试卷考试相结合，理论联系实际，考核学生综合能力。
开放性考核（课程论文）占50%，试卷（开卷）考试占50%。
回归分析大学教案模板设计
一、教学目标1. 知识目标：（1）使学生理解回归分析的基本概念、原理和用途。
（2）掌握一元线性回归分析和多元线性回归分析的基本方法。
（3）学会使用统计软件进行回归分析。
2. 能力目标：（1）培养学生运用回归分析解决实际问题的能力。
（2）提高学生运用数学工具分析数据的能力。
（3）增强学生的团队协作和沟通能力。
3. 情感目标：（1）激发学生对统计学和回归分析的兴趣。
（2）培养学生的科学精神和严谨态度。
（3）提高学生的社会责任感和使命感。
二、教学内容1. 回归分析的基本概念和原理2. 一元线性回归分析2.1 线性回归模型2.2 回归系数的估计2.3 模型的检验与诊断3. 多元线性回归分析3.1 多元线性回归模型3.2 回归系数的估计3.3 模型的检验与诊断4. 回归分析的实际应用三、教学方法1. 讲授法：系统讲解回归分析的基本概念、原理和方法。
2. 案例分析法：通过实际案例，让学生学会运用回归分析解决实际问题。
3. 讨论法：引导学生对回归分析中的难点和重点进行讨论，加深理解。
4. 练习法：通过练习题，巩固所学知识，提高学生的实际操作能力。
四、教学过程1. 导入新课：介绍回归分析的基本概念和用途，激发学生的学习兴趣。
2. 理论讲解：系统讲解回归分析的基本概念、原理和方法。
3. 案例分析：选取实际案例，引导学生运用回归分析解决问题。
4. 讨论与交流：针对案例中的难点和重点，组织学生进行讨论。
5. 练习与巩固：布置练习题，让学生独立完成，教师进行讲解和点评。
6. 总结与反思：回顾本节课的重点内容，引导学生反思所学知识。
五、教学资源1. 教材：《统计学》（第X版）2. 教学课件3. 统计软件：SPSS、R、Python等4. 实际案例数据六、教学评价1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的表现，包括提问、回答问题、参与讨论等。
2. 作业完成情况：检查学生完成作业的质量，了解学生对知识的掌握程度。
3. 案例分析报告：评估学生运用回归分析解决实际问题的能力。
《实用回归分析实验》教学大纲
实用回归分析实验Applied Regression Analysis一、课程基本情况课程总学时：48实验总学时：12学分：3开课学期：第4学期课程性质：必修对应理论课程及性质：应用回归分析（必修）适用专业：理工科本科生教材：何晓群、刘文卿编著，应用回归分析（第三版），中国人民大学出版社，2011年。
开课院系：数学与统计学院统计系二、课程的教学目标和任务“应用回归分析”是一门应用性都很强的课程，对学生动手能力要求很高。
通过上计算机实习加强和巩固课堂所学知识，了解和掌握SPSS、SAS的操作及其编程，上机运行得出实验结果，并分析实验结果，写出相应的实习报告。
实验是该课程的必要实践环节，通过实验上机环节，以帮助学生强化对理论知识的理解，提高分析、解决问题的能力，激励学生勇于创新，提高学生解决问题的能力，掌握常用统计软件，为从事科学研究打下坚实基础。
主要实验内容包括多元线性回归分析、违背基本假设的情况的诊断与处理及逐步回归、多重共线性的诊断与处理、岭回归、非线性回归、自变量、因变量含定性变量的模型的应用等，根据实际情况安排内容，须依据师生之间共同配合与努力情况来决定。
三、课程的内容和要求四、课程考核（1）实验实习报告的撰写要求：按照实习报告规范，分析题目，数据处理，程序实现，分析结果的步骤进行撰写。
（2）实验实习报告：6 次（3）考核方式：结合平时成绩、实验报告进行成绩评定。
五、参考书目1.回归分析与经济数据建模，何晓群，中国人民大学出版社，19972.近代回归分析，王松桂，安徽教育出版社，19873.实用回归分析，北京，科学出版社，方开泰，19884.多元统计分析引论，北京，科学出版社，张尧庭方开泰，1982。
实用回归分析与实验-教学大纲
《实用回归分析与实验》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程简介“回归分析”是现代统计学中理论丰富且应用广泛的一个分支，研究的是具有相关关系的变量间的统计规律性。
它包括线性回归模型，方差分析模型等应用十分广泛的许多模型，其理论和方法也是学习和研究其它统计方法的基础．通过本课程的教学，使学生掌握回归分析的基本原理、基本方法，培养学生初步具有能结合实际情况对所获取的数据或具体的项目进行处理和分析的能力，能够用它们初步解决实际应用问题，为他们进一步从事理论研究或实际应用打下扎实的基础。
三、课程目标本课程为专业主干课。
培养学生获得回归分析的基本知识，掌握基本应用技能，了解本学科的特点和发展前沿，让学生在接受知识熏陶的同时，思维能力得以加强，数学修养得以提高，引导学生既重视理论知识又重视实际应用，努力把他们培养成复合型实用人才。
四、教学内容及要求第一章回归分析概述（2 学时）（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（6学时）（1）掌握参数的估计，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；（2）熟悉一元线性回归模型及应用，回归系数的区间估计；（3）了解一元线性回归模型的一般应用；（4）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（9学时）（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( 6 学时)（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。
回归分析教学计划
回归分析教学计划一、教学内容分析及学情分析：（一）教学内容分析：《回归分析》是高中数学人教B版选修2—3第三章《统计案例》的第二节内容，本节是中学阶段统计学的完结篇。
其内容与第一节《独立性检验》及必修3中的统计知识均有着密切的联系。
它是必修3中回归直线方程知识的加深和升华，也是对第一节《独立性检验》中统计方法的补充。
其实，统计学发展到今天已经有许多较成熟的统计方法，独立性检验和回归分析只是其中的两种方法。
教材把一个个的案例直接呈现在学生面前，通过探究案例，解决问题，使学生们了解这两种统计方法的基本思想、解题步骤及其初步应用。
在统计案例的教学中，应培养学生对数据的直观感觉，认识统计方法的特点（如估计结果的随机性、统计推断可能犯错误等），体会统计方法应用的广泛性，理解其方法中蕴涵的思想。
避免学生单纯记忆和机械套用公式进行计算。
教学中应鼓励学生使用计算机及统计软件等现代技术手段来处理数据，解决实际问题。
应尽量给学生提供充分的实践活动机会，要求学生在实践中体会统计思想。
学习本节课后高中阶段的统计学知识全部学完，学生应该能够独立地分析简单的统计数据，能够独立完成简单的统计分析问题。
这种能力既是到高校继续深造的需要，更是作为新时代合格公民的必备素质。
（二）学情分析1、在学习本节课之前，学生已经在初中及高中数学人教B版必修3第二章中初步掌握了统计学的相关知识，特别是已经掌握了线性相关的回归直线方程的求法，能够通过对散点图的观察发现较直观的线性相关关系并求出其回归直线方程。
2、高二学生的自主学习能力和探究能力都很强，特别在学习了本章《统计案例》第一节的独立性检验的统计思想之后，初步掌握了统计分析的思想方法，这都为本节课教学奠定了坚实的基础。
3、学生学习本节内容可能遇到的困难：（1）求回归直线方程时计算量大。
（2）对相关系数的理解。
（3）对转化与化归的思想方法的运用。
（4）对统计学应用背景的了解程度不深。
4、根据学生乐于亲身参与教学的特点本节课我采用了设疑探究教学模式：引入情境-启发质疑-互动探究-应用评价。
回归分析 教学大纲
回归分析一、课程说明课程编号：130307Z10课程名称：回归分析/Regression Analysis课程类别：必修学时/学分：48/3先修课程：概率论，数理统计适用专业：统计学；数学与应用数学和信息与计算数学教材、教学参考书：1.何晓群，刘文卿.应用回归分析[M],第4版.北京：中国人民大学出版社，20152.陈希孺，王松桂.近代回归分析[M],第1版.安徽：安徽教育出版社，19873.S. Weisberg，应用线性回归[M],第2版.北京：中国统计出版社，1998二、课程设置的目的意义回归分析是统计学中的一个非常重要的分支，有自己独特的概念和方法，内容丰富，它在自然科学、工程技术、生物医药、管理科学和社会、经济等领域应用十分广泛。
通过本课程的学习，让学生掌握回归分析的基本理论与方法，能通过自己编程对数据进行分析和建模；通过与不同的学科知识相结合，能对所考虑具体问题的分析结果和模型进行评价，并给出合理的推断。
本课程的学习，不仅帮助学生掌握数据分析和建模的基本技能，了解本学科的特点和发展前沿，而且让学生在数据整理、预处理、计算与建模、结果的分析与判断等整个过程得到较全面的训练。
三、课程的基本要求知识要求：掌握多元回归的基本理论与方法；掌握回归诊断、变量选择、多重共线性处理以及有偏估计的各种基本方法。
了解若干非线性回归方法以及回归分析前沿发展方向。
能力要求：能够运用多元回归的基本理论与方法对一般数据进行计算与建模；能对数据进行诊断；能够处理共线性问题，包括合理运用恰当的有偏估计回归方法（岭回归，主成分回归和偏最小二乘回归）；至少能用一种语言（如R语言）及其相应的工具箱进行计算和分析。
素质要求：不仅掌握从数据预处理、计算和分析建模整个数据分析过程的基本方法，（通过学习回归分析的理论与方法），而且能对具体问题的分析结果和模型进行评价，并给出合理的推断。
四、教学内容、重点难点及教学设计注：实践包括实验、上机等五、实践教学内容和基本要求基本要求：课程上机练习是学习回归分析课程的必要补充，是本课程的重要环节。
《实用回归分析》教学大纲
实用回归分析Applied Regression Analysis一、课程基本情况课程类别：专业主干课课程学分： 3 学分课程总学时： 48学时，其中讲课：36 学时，实验（含上机）：12学时，实习0 学时，课外 0 学时课程性质：必修开课学期：第4学期先修课程：数学分析高等代数概率论与数理统计矩阵论适用专业：统计学专业教材：何晓群，应用回归分析（第三版）. 北京，中国人民大学出版社. 2015开课单位：数学与统计学院统计系一、课程性质、教学目标和任务本课程是统计专业的一门专业必修课，该课程主要介绍了回归分析的主要方法和思想，这些方法在经济、管理、医学等各个领域得到了广泛的应用。
通过本课程的学习，让学生获得回归分析的基本知识，掌握基本应用技能。
要求学生掌握用经典的线性回归分析建模的方法，掌握回归诊断的方法。
同时让学生会应用回归分析中的诸多方法进行数据整理、分析和建模，通过和不同的学科知识相结合，对所考虑具体问题给出合理的推断。
让学生在接受知识熏陶的同时，思维能力得以加强，数学修养得以提高。
引导学生既重视理论知识又重视实际应用，努力把他们培养成复合型实用人才。
本课程共分十章，讲课学时36学时，上机学时12学时，注重理论推导的同时更注重于应用。
要求学生了解建立实际问题回归模型过程，掌握一元线性回归、多元线性回归模型的参数估计和回归方差的显著性检验，了解异常值和强影响值，掌握异方差性的诊断、自相关性的诊断、多重共线性的诊断和它们的建模处理；理解逐步回归和非线性回归及含定性变量的回归模型，会分析模型的结果和进行上机操作。
二、教学内容和要求第1章回归分析概述1.1变量间的统计关系（0.5学时）1.2回归方程与回归名称的由来（1）了解回归方程与回归名称的由来；（2）理解变量间的统计关系；（3）掌握变量间的统计关系；重点：变量间的统计关系；难点：回归分析与相关分析联系与区别。
1.3回归方程的主要内容机器一般模型（0.5学时）（1）了解回归分析的主要内容；（2）理解回归模型的一般形式；（3）掌握回归模型的相关假定条件；重点：回归模型的一般形式及假定条件难点：回归模型的假定条件1.4建立实际问题回归模型的过程（1学时）1.5回归分析应用与发展评述（1）了解回归分析应用与发展；（2）理解建立实际问题回归模型的步骤；（3）掌握建立实际问题回归模型过程；重点：回归模型的建立和应用难点：确定理论回归模型的数学形式第2章 一元线性回归（4学时）2.1一元线性回归模型( 0.5学时)（1）了解一元线性回归模型的实际背景；（2）理解一元线性回归模型的数学形式；（3）掌握一元线性回归模型的数学形式及假定条件；重点：一元线性回归模型的数学形式假定条件难点：一元线性回归模型的假定条件的理解2.2参数10,ββ的估计( 0.5学时)（1）了解最大似然估计；（2）理解普通最小二乘估计的本质；（3）掌握参数的普通最小二乘估计推导过程；重点：普通最小二乘估计理解及推证难点：回归参数的最大似然估计2.3最小二乘估计的性质( 0.5学时)（1）了解最小二乘估计的两参数的估计方差；（2）理解最小二乘估计性质的线性和无偏性；（3）掌握最小二乘估计性质的线性和无偏性；重点：最小二乘估计性质的线性和无偏性难点：最小二乘估计性质推导2.4回归方程的显著性检验(1学时)（1）了解三种检验的关系及决定系数；（2）理解t检验、F检验及相关系数的显著性检验；（3）掌握t检验、F检验及相关系数的显著性检验；重点：用软件spss实现t检验、F检验及相关系数的显著性检验难点：三种检验的关系2.5残差分析(0.5学时)（1）了解残差的概念；（2）理解残差的性质；（3）掌握用spss软件画出残差图及残差分析；重点：残差的性质及残差图应用难点：残差图应用2.6回归系数的区间估计(1学时)2.7预测与控制2.8本章小结与评注（1）了解因变量的控制问题；（2）理解回归系数的区间估计及因变量预测；（3）掌握回归系数的区间估计及因变量预测；重点：回归系数的区间估计、因变量新值和平均值的区间预测难点：因变量平均值的区间预测第3章多元线性回归（4学时）3.1多元线性回归模型( 0.5学时)（1）了解多元线性回归模型矩阵形式；（2）理解多元线性回归模型一般形式及基本假定；（3）掌握多元线性回归方程的解释；重点：多元线性回归模型一般形式及基本假定难点：多元线性回归方程的解释3.2回归参数的估计( 1学时)（1）了解回归参数的极大似然估计；（2）理解回归值与残差；（3）掌握回归参数的普通最小二乘估计及spss操作与结果分析；重点：回归参数的普通最小二乘估计难点：回归值与残差结果分析3.3参数估计量的性质(0.5学时)（1）了解高斯-马尔科夫定理；（2）理解参数估计量的性质1、2、3、5、6；（3）掌握参数估计量的性质1、2、3、5、6；重点：参数估计量的性质1、2、3难点：参数估计量的性质的推导3.4回归方程的显著性检验( 1学时)（1）了解回归系数的置信区间；（2）理解回归方程的F检验、t检验拟合优度检验；（3）掌握回归方程的F检验、t检验拟合优度检验的spss操作及结果分析；重点：F检验、t检验拟合优度检验的spss操作及结果分析难点：F检验、t检验拟合优度检验的结果分析3.5中心化和标准化( 0.5学时)（1）了解变量的中心化；（2）理解变量的中心化及标准化；（3）掌握变量的标准化及标准化回归系数；重点：变量的标准化难点：标准化回归系数的解释3.6相关阵与偏相关系数( 0.5学时)3.7本章小结与评注（1）了解偏决定系数；（2）理解相关样本阵、偏关系数；（3）掌握相关样本阵、偏关系数spss操作及分析；重点：相关样本阵、偏关系数的结果分析难点：相关样本阵、偏关系数的理解第4章违背基本假设的情况( 4学时)4.1异方差性产生的背景和原因( 0.5学时)（1）了解异方差性产生的背景；（2）理解异方差产生的原因和异方差带来的问题；（3）掌握异方差产生的原因和异方差带来的问题；重点：异方差带来的问题难点：异方差产生的原因4.2一元加权最小二乘估计( 1学时)（1）了解异方差性的检验参差图分析法；（2）理解等级相关系数法及一元加权最小二乘估计；（3）掌握等级相关系数法及一元加权最小二乘估计操作及分析；重点：等级相关系数法及一元加权最小二乘估计操作及分析难点：寻找最优权函数4.3多元加权最小二乘估计(1学时)（1）了解多元加权最小二乘法；（2）理解多元线性回归权函数的确定方法；（3）掌握spss中幂指数m的确定；重点：幂指数m的确定难点：加权最小二乘估计与普通最小二乘估计回归方程比较4.4自相关性问题及其处理( 1学时)4.5 BOX-COX变换（1）了解BOX-COX变换；（2）理解自相关性产生的原因、带来的问题；（3）掌握自相关性的诊断、处理方法及实例分析；重点：自相关问题的实例分析难点：迭代法处理自相关问题4.6异常值与强影响点(0.5学时)4.7本章小结与评注（1）了解图形识别异常值；（2）理解因变量异常值、自变量异常值对回归的影响；（3）掌握spss的操作及异常值判断与处理；重点：因变量异常值、自变量异常值的理解难点：及异常值判断及处理第5章自变量选择与逐步回归 (4学时)5.1自变量选择对估计和预测的影响(1学时)（1）了解全模型和选模型；（2）理解自变量选择对预测的影响；（3）掌握理解自变量选择对预测的影响；重点：关于5个性质难点：关于5个性质的理解5.2所有子集回归( 1学时)（1）了解所有子集的数目；（2）理解自变量选择的几个准则；（3）掌握自由度调整复决定系数达到最大及赤池信息量AIC达到最大准则；重点：赤池信息量AIC达到最大准则难点：用软件程序寻找最优子集5.3逐步回归(2学时)5.4本章小结与评注（1）了解逐步回归概念；（2）理解前进法、后退法、逐步回归法的过程；（3）掌握前进法、后退法、逐步回归法的spss操作与分析；重点：前进法、后退法、逐步回归法的spss操作与分析难点：前进法、后退法、逐步回归法的原理第6章多重共线的情况及其处理 (4学时)6.1多重共线性产生的背景和原因( 1.5学时)6.2多重共线性对回归模型的影响（1）了解多重共线性产生的背景；（2）理解多重共线性产生的原因及对回归模型的影响；（3）掌握多重共线性产生的原因及对回归模型的影响；重点：多重共线性的原因难点：多重共线性对回归模型的影响6.3多重共线性的诊断( 1.5学时)（1）了解直观判定多重共线性的方法；（2）理解方差扩大因子法与特征值判定法；（3）掌握方差扩大因子法、特征值判定法的spss操作及分析；重点：方差扩大因子法、特征值判定法诊断多重共线性难点：实例分析中多重共线性的判断6.4消除多重共线性的方法( 1学时)6.5本章小结与评注（1）了解回归系数的有偏估计；（2）理解剔除一些不重要的解释变量及操作；（3）掌握剔除一些不重要的解释变量及结果分析；重点：剔除一些不重要的解释变量及结果分析难点：增大样本容量时回归参数方差的变化第7章岭回归 (4学时)7.1岭回归估计的定义(1学时)7.2令回归估计的性质（1）了解普通最小二乘估计带来的问题；（2）理解岭回归定义及岭回归性质；（3）掌握岭回归定义及岭回归性质；重点：岭回归定义及岭回归性质难点：岭回归性质的理解7.3岭迹分析( 1.5学时)7.4岭参数k的选择（1）了解岭迹分析图；（2）理解岭参数k的选择的三种方法；（3）掌握岭参数k的选择的岭迹法和方差扩大因子法；重点：岭参数k的选择的岭迹法和方差扩大因子法难点：岭参数k的选择的由残差平方和确定k值7.5用岭回归选择选择变量( 1.5学时)7.6本章小结与评注（1）了解岭回归选择变量的原则；（2）理解根据岭迹图选择做岭回归的变量；（3）掌握根据岭迹图选择做岭回归的变量；重点：画出并分析岭迹图难点：如何画出岭迹图第8章主成分回归与偏最小二乘 ( 2学时)8.1主成分回归( 1学时)（1）了解主成分回归的基本思想；（2）理解主成分回归的基本性质；（3）掌握主成分回归有关实例分析；重点：主成分回归有关实例分析难点：主成分回归的基本性质的理解8.2偏最小二乘( 1学时)8.3本章小结与评注（1）了解偏最小二乘的算法；（2）理解偏最小二乘的基本原理；（3）掌握偏最小二乘的应用；重点：偏最小二乘的实例应用难点：偏最小二乘的基本原理的推导过程第9章非线性回归 (4学时)9.1可化为线性回归的曲线回归( 1学时)（1）了解可化为线性回归的曲线形式；（2）理解spss软件中常见的可线性化的曲线回归方程；（3）掌握常见的可线性化的曲线回归方程的结果分析；重点：常见的可线性化的曲线回归方程的结果分析难点：结果分析9.2多项式回归( 1学时)（1）了解几种常见的多项式回归模型；（2）理解多项式回归模型的应用；（3）掌握多项式回归模型的模型检验；重点：多项式回归模型的应用难点：多项式回归模型结果分析9.3非线性模型( 2学时)9.4本章小结与评注（1）了解；非线性最小二乘（2）理解非线性回归模型的应用及其他形式的非线性回归；（3）掌握非线性回归模型的应用及其他形式的非线性回归；重点：非线性回归模型的应用及其他形式的非线性回归难点：其他形式的非线性回归第10章含定性变量的回归模型 ( 4学时)10.1自变量含定性变量的回归模型( 1学时)10.2自变量含定性变量的回归模型应用（1）了解自变量含定性变量的回归模型及回归系数相等的检验；（2）理解自变量含定性变量的回归模型的应用；（3）掌握自变量含定性变量的回归模型的应用；重点：自变量含定性变量的回归模型的应用难点：自变量含定性变量的回归模型结果分析10.3因变量含定性变量的回归模型( 1学时)10.4 Logistic回归模型（1）了解因变量是定性变量的回归模型；（2）理解分组Logistic回归模型、未分组Logistic回归模型及Probit模型应用；（3）掌握分组Logistic回归模型及未分组Logistic回归模型及Probit模型应用；重点：分组Logistic回归模型应用难点：未分组Logistic回归模型及Probit模型应用10.5多类别Logistic回归(2学时)10.6因变量顺序数据的回归10.7本章小结与评注（1）了解多类别Logistic回归；（2）理解因变量顺序数据的回归及应用；（3）掌握因变量顺序数据的回归及应用；重点：因变量顺序数据的回归及应用难点：因变量顺序数据的回归结果分析四、课程考核（1）作业等：作业：6 次上机实验报告，课程论文：篇；（2）考核方式：闭卷考试和实验报告（3）总评成绩计算方式：平时成绩10%、实验成绩30%、期末考试成绩60%五、参考书目1.回归分析与经济数据建模，何晓群，中国人民大学出版社，19972.近代回归分析，王松桂，安徽教育出版社，19873.实用回归分析，北京，科学出版社，方开泰，19884.多元统计分析引论，北京，科学出版社，张尧庭方开泰，1982。
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《实用回归分析》教学大纲
授课专业：统计学学时：56 学分：3.5
课程性质
本课程是统计专业的一门专业必修课，该课程主要介绍了回归分析的主要方法和思想，这些方法在经济、管理、医学、生物、社会学等各个领域得到了广泛的应用。
教学目的
通过本课程的学习，让学生会应用回归分析中的诸多方法进行数据分析和建模，通过和不同的学科知识相结合，对所考虑具体问题给出合理的推断。
帮助学生获得回归分析的基本知识，掌握基本应用技能，了解本学科的特点和发展前沿。
让学生在接受知识熏陶的同时，思维能力得以加强，数学修养得以提高。
引导学生既重视理论知识又重视实际应用，努力把他们培养成复合型实用人才。
教学内容
了解建立实际问题回归模型的过程，掌握一元线性回归、多元线性回归模型的参数估计和回归方差的显著性检验，了解异常值和强影响值，掌握异方差性的诊断、自相关性的诊断、多重共线性的诊断和它们的建模处理；理解逐步回归和飞线性回归，会分析模型的结果和进行上机操作。
教学时数分配
56学时含实验8学时。
教学48学时
第一章2学时第二章4学时第三章8学时第四章8学时
第五章8学时第六章4学时第七章4学时第八章4学时
第九章4学时第十章4学时
实验教学8学时
根据实验操作结果、实验报告和实验考勤等方面，给出该课程的实验成绩，计入该课程的总成绩中。
实验成绩占总成绩的20%。
实验指导书及主要参考书：
(一) 何晓群编著,《实用回归分析》,高等教育出版社,2005年8月 。
教学方式
教学以课内讲授为主，配合计算机和专门软件上机演示和操作等多种教学形式。
第一章 统计学基础
教教学学要要求求
了解统计数据的整理和描述、几种重要的概率分布，掌握假设检验和参数估计。
教教学学要要点点
1、几种重要的概率分布
2、假设检验
3、 参数估计
第二章 回归分析概述
教教学学要要求求
了解和理解变量间的相关关系、回归方差和回归名称的由来，理解回归分析的主要内容及其一般模型，掌握建立实际问题回归模型的过程。
教教学学要要点点
1、变量间的相关关系
2、回归方差和回归名称的由来
3、回归分析的主要内容及其一般模型
4、建立实际问题回归模型的过程
第三章 一元线性回归
教教学学要要求求
了解一元线性回归模型的特点和基本假设，掌握回归模型的参数估计，理解最小二乘
估计的性质会对回归方差做出显著性的检验，理解预测和控制。
教教学学要要点点
1、一元线性回归模型、回归模型的参数估计
2、最小二乘估计的性质、回归方差做出显著性的检验、预测和控制
第四章 多元线性回归
教教学学要要求求
了解多元线性回归模型的特点和基本假设、中心化和标准化，掌握回归模型的参数估计、相关矩阵和偏相关系数，理解最小二乘估计的性质会对回归方差做出显著性的检验，理解预测和控制。
教教学学要要点点
1、多元线性回归模型、回归模型的参数估计
2、最小二乘估计的性质、回归方差做出显著性的检验、预测和控制
3、中心化和标准化、相关矩阵和偏相关系数
第五章 残差分析
教教学学要要求求
掌握残差及其简单性质、回归函数线性的诊断、误差方差齐性的诊断、误差的独立性诊断、模型误差的正态性诊断。
教教学学要要点点
1、残差及其简单性质
2、回归函数线性的诊断
3、误差方差齐性的诊断
4、误差的独立性诊断
5、模型误差的正态性诊断
第六章 关于异方差性问题
教教学学要要求求
了解异方差产生的原因和带来的问题，掌握异方差性的诊断方法：残差图分析法、等级相关系数检验法，掌握异方差性问题的建模处理加权最小二乘估计和多元加权中心二乘估计。
教教学学要要点点
1、异方差产生的原因和带来的问题
2、异方差性的诊断方法
3、异方差性问题的建模处理
第七章 关于自相关性问题
教教学学要要求求
了解自相关的背景及其原因、自相关性带来的问题；掌握自相关性的诊断方法：图示检验法、自相关系数法、D.W 检验法；掌握自相关问题的建模处理：迭代法和差分法。
教教学学要要点点
1、自相关产生的背景
2、自相关性的诊断方法、自相关问题的建模处理。
第八章 关于多重共线性问题
教教学学要要求求
了解多重共线性的产生和原因；掌握多重共线性的诊断和消除方法。
教教学学要要点点
1、多重共线性的产生和原因
2、多重共线性的诊断和消除方法
第九章 自变量选择与逐步回归
教教学学要要求求
了解自变量选择对估计和预测的影响；掌握所有子集回归和逐步回归。
教教学学要要点点
1、自变量选择对估计和预测的影响
2、所有子集回归和逐步回归
第十章 非线性回归 教教学学要要求求
掌握非线性回归模型、最小二乘估计的求法、研究最小二乘估计性质的方法。
教教学学要要点点
1、模型
2、最小二乘估计的求法
3、研究最小二乘估计性质的方法 参考教材
1、吴喜之 编《应用回归分析》 中国人民大学出版社， 2003
2、王燕 《应用时间序列分析》北京：中国人民大学出版社，2004
思考题
何晓群编著的《实用回归分析》每章节后面的习题。