应用回归分析教学大纲
计量经济学教学大纲
计量经济学教学大纲
计量经济学课程大纲
一、导论
1.1 什么是计量经济学
1.2 计量经济学的历史发展及应用领域
1.3 计量经济学的基本概念和方法
二、回归分析
2.1 简单线性回归及其应用
2.2 多元线性回归及其应用
2.3 拟合优度和回归系数假设检验
2.4 非线性回归及其应用
2.5 处理异方差、自相关问题的回归模型
三、时间序列分析
3.1 时间序列基本概念和模型
3.2 ARIMA模型及其应用
3.3 GARCH模型及其应用
3.4 协整模型及其应用
四、面板数据分析
4.1 面板数据的基本概念和分析方法
4.2 固定效应模型和随机效应模型
4.3 双重差分模型及其应用
4.4 合成控制方法及其应用
五、应用案例分析
5.1 企业投资与经济增长
5.2 劳动力市场分析
5.3 区域经济发展及其影响因素分析
5.4 贸易关系分析
注：以上内容仅供参考，具体教学内容根据授课老师的安排而定。
应用回归分析你课程设计
应用回归分析你课程设计一、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、原理和基本概念；掌握一元线性回归和多元线性回归的分析方法；理解回归分析在实际应用中的重要性。
技能目标包括：能够运用统计软件进行回归分析；能够解释和分析回归分析的结果；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，提高他们对数据的敏感度和批判性思维；使学生认识到回归分析在科学研究和实际生活中的应用价值，激发他们对统计学的兴趣。
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1.1 回归分析的定义1.2 回归分析的原理1.3 回归分析的基本概念2.一元线性回归分析2.1 一元线性回归模型的建立2.2 一元线性回归模型的评估2.3 一元线性回归分析的应用3.多元线性回归分析3.1 多元线性回归模型的建立3.2 多元线性回归模型的评估3.3 多元线性回归分析的应用4.回归分析在实际应用中的案例分析三、教学方法为了达到本节课的教学目标，我将采用以下教学方法：1.讲授法：通过讲解回归分析的基本概念、原理和方法，使学生掌握回归分析的理论知识。
2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生了解回归分析在实际问题中的应用，培养他们的数据分析能力。
3.实验法：让学生利用统计软件进行回归分析的实验操作，提高他们的实际操作能力。
4.讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养他们的批判性思维和团队协作能力。
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，我将准备以下教学资源：1.教材：《应用回归分析》2.参考书：《统计学导论》、《回归分析与应用》3.多媒体资料：PPT课件、回归分析的案例数据集4.实验设备：计算机、统计软件（如SPSS、R）五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果，本节课的教学评估将采用多元化的评估方式。
《数据分析方法》课程教学大纲
《数据分析方法》课程教学大纲
课程编码：08122430
课程名称：数据分析方法/ Data Analysis methods
总学时/学分：40/2.5（其中理论：32，实验：8）
适用专业：计算机科学与技术
一、课程目标
通过本课程学习，学生应达到如下目标：
目标1. 利用数据描述性分析和数据分布来表达数据特征。
目标2. 运用回归分析、方差分析、主成分分析、典型相关分析、判别分析及聚类分析方法进行大数据建模与求解。
目标3. 针对数据模型，用程序语言实现，并对实验结果进行分析和解释，综合得到结论，形成报告。
二、课程目标对毕业要求的支撑
三、教学过程安排
四、实验或上机内容
五、课程目标达成方法
六、考核标准
本门课程考核包括6个部分，分别为考试、作业、实验、测验。
具体要求及评分方法如下：
2、作业
4、测验
随堂测验，老师给出题目，学生回答。
具体由任课老师给出评分标准。
七、教材及主要参考资料
[1] 梅长林,范金城.数据分析方法（第二版）, 高等教育出版社, 2018.10.
[2] 吴礼斌，李柏年, MA TLAB数据分析方法（第2版）, 机械工业出版社,2017.02
[3] 李红松，邓旭东，殷志平. 统计数据分析方法与技术，经济管理出版社，2014.5.
[4] 大数据挖掘与统计机器学习（大数据分析统计应用丛书），中国人民大学出版社，2016.7
[5] 大数据分析：方法与应用，清华大学出版社，2017.4。
应用回归分析第五版教学设计
应用回归分析第五版教学设计课程简介此课程为应用回归分析的第五版设计，主要包括回归分析基础知识、多元回归分析、模型拟合与评价、变量选择与建模等方面的内容。
课程旨在帮助学生掌握回归分析理论与实践技能，为其从事统计学和数据分析相关领域做好铺垫。
课程目标1.了解回归分析的基本理论与方法；2.掌握多元回归分析的步骤和技巧；3.熟悉模型拟合与评价的相关方法；4.能够独立进行变量选择和建模工作；5.能够运用所学知识解决实际问题。
教学大纲1.回归分析基础知识–简单回归分析–最小二乘法–拟合优度与拟合优度检验–回归系数的推断2.多元回归分析–多元线性回归–变量选择方法–模型诊断和改进3.模型拟合与评价–残差图和分析–拟合优度与调整拟合优度–模型比较4.变量选择与建模–逐步回归法–岭回归和lasso回归–多项式回归5.实践案例讲解–通过实例介绍如何使用回归分析解决实际问题教学方法1.理论讲解：讲解回归分析的相关理论知识；2.实践演示：通过R、Python等统计软件进行实际操作；3.案例教学：引导学生进行实际问题的分析和解决；4.课堂互动：鼓励学生提问和讨论，促进学生的理解和思考。
评分标准1.课堂表现（30%）：包括课堂参与度、发言表现、思维逻辑及问题意识等方面；2.作业质量（30%）：包括选题合理性、思路完整性、数据分析方法及模型选择等方面；3.期末考试（40%）：包括理论知识掌握程度、实战能力及问题解决能力等方面。
参考教材1.桂红林等.《应用回归分析》（第五版）. 中国人民大学出版社.2.Myers, R. H., Montgomery, D. C., & Anderson-Cook, C. M.(2016). Response surface methodology: process and productoptimization using designed experiments. John Wiley & Sons.3.Kutner, M.H, Nachtsheim, C.J., Neter, J. (2003). AppliedLinear Regression Models. McGraw-Hill.总结本课程旨在帮助学生掌握回归分析理论与实践技能，为其从事统计学和数据分析相关领域做好铺垫。
《 应用统计学》实验教学大纲
《应用统计学》实验教学大纲一、基本信息二、实验课性质、目的、任务性质：该课程非独立设课，该课程以现代统计的基本概念、基本原理与基本方法为基本结构，为提供统计信息、应用统计方法、进行统计决策奠定必要的专业基础。
本课程是进一步学习经济类、管理类相关专业课的必要前提。
目的：使学生掌握市场经济条件下，数据资料的搜集加工、分析及预测方法，本课程将着重培养学生用统计方法对现实生活中的实际问题进行分析、数据处理，培养学生能用统计工具解决问题，为今后的工作、研究奠定扎实的基础。
任务：使学生掌握至少一种统计工具进行数据的统计分析工作，训练学生的计算分析能力。
三、教学目标及其对毕业要求的支撑（一）教学目标教学目标具体要求如下：教学目标1：要求学生了解现有统计学计算工具，掌握经济管理中统计学方法利用软件及工具的使用；教学目标2：要求学生掌握同统计软件展示数据、用统计量描述数据、参数估计、假设检验、方差分析、线性回归，应能将其应用于解决实际问题；教学目标3：要求学生了解SPSS\Excel软件的功能，掌握常用的SPSS\Excel过程，能够用SPSS\Excel软件进行数据统计描述和简单的统计分析；教学目标4：要求学生多人合作能够对来自于经济、医药、交通等领域的数据进行综合分析，给出详实的分析报告。
（二）教学目标及其对毕业要求的支撑四、教学内容（一）具体教学内容1．实验一：用图表和统计量表示数据（1）教学内容利用软件生成频数分布图、交叉频数分布表，茎叶图、多批数据箱线图、垂线图、误差图、散点图的制作（2）重点频数分布图、茎叶图、箱线图、误差图、散点图的制作（3）难点交叉频数分布表、多批数据箱线图、误差图的制作（4）应配备的主要设备名称计算机（5）对毕业要求的支撑可以支撑“毕业要求5使用现代工具”中的“指标点5.1掌握计算机硬件、软件的应用知识，培养计算机系统应用能力。
”2．实验二：概率分布（1）教学内容用SPSS软件绘制正态概率图，用Excel中的函数计算二项分布的概率、泊松分布概率、超几何分布概率、正态分布概率（2）重点正态概率分布图的绘制，二项分布概率、泊松分布概率、超几何分布概率的计算（3）难点泊松分布概率计算（4）应配备的主要设备名称计算机（5）对毕业要求的支撑可以支撑“毕业要求5使用现代工具”中的“指标点5.1掌握计算机硬件、软件的应用知识，培养计算机系统应用能力。
stata 教学大纲
stata 教学大纲Stata教学大纲Stata是一种功能强大的统计软件，广泛应用于社会科学、经济学、医学等领域的数据分析和统计建模。
为了更好地教授Stata的使用方法和数据分析技巧，我们需要设计一份完整的Stata教学大纲。
一、介绍Stata及其应用领域（150字）在这一部分，我们将简要介绍Stata软件的背景和应用领域。
Stata是一种统计软件，旨在处理和分析各种类型的数据。
它广泛应用于社会科学、经济学、医学等领域，可以进行数据清洗、描述性统计、回归分析、面板数据分析等各种统计建模。
二、Stata基本操作（200字）在这一部分，我们将介绍Stata的基本操作。
包括如何打开和关闭Stata软件、如何导入和导出数据、如何创建和管理变量、如何进行数据清洗和数据变换等。
通过这些基本操作的学习，学生将能够熟练地使用Stata进行数据处理和分析。
三、数据描述和统计分析（250字）在这一部分，我们将介绍Stata中的数据描述和统计分析方法。
包括如何计算变量的均值、方差和其他描述性统计量，如何绘制直方图、散点图和其他图表，以及如何进行t检验、方差分析和相关分析等统计方法。
通过这些方法的学习，学生将能够深入了解数据的特征和变量之间的关系。
四、回归分析和统计建模（300字）在这一部分，我们将介绍Stata中的回归分析和统计建模方法。
包括简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归、面板数据分析等。
我们将学习如何设置回归模型、如何解释回归系数、如何进行模型诊断和模型比较等。
通过这些方法的学习，学生将能够利用Stata进行实证研究和预测分析。
五、高级数据处理和编程（200字）在这一部分，我们将介绍Stata中的高级数据处理和编程方法。
包括如何使用Stata进行数据合并和拆分、如何进行数据重构和变量生成、如何编写和运行Stata程序等。
通过这些方法的学习，学生将能够更加灵活地处理和分析复杂的数据，并且能够自动化地完成一系列数据处理任务。
《回归分析》课件 刘超——回归分析教学大纲-hep
回归分析教学大纲概述本书主要内容、特点及全书章节主要标题并附教学大纲本书基于归纳演绎的认知规律，把握统计理论的掌握能力和统计理论的应用能力的平衡，依据认知规律安排教材各章节内容。
教材不仅阐述了回归分析的基本理论和具体的应用技术，还按照认知规律适当拓宽学生思维，介绍了伴前沿回归方法。
教材采用了引例、解题思路、解题模型、概念、案例、习题、统计软件七要素合一的教材内容安排模式，有助于培养学生的统计思维与统计能力。
全书共分14章，包括绪论、一元线性回归、多元线性回归、模型诊断、自变量的问题、误差的问题、模型选择、收缩方法、非线性回归、广义线性模型、非参数回归、机器学习的回归模型、人工神经网络以及缺失数据等内容。
第1章对回归分析的研究内容和建模过程给出综述性介绍；第2章和第3章详细介绍了一元和多元线性回归的参数估计、显著性检验及其应用；第4章介绍了回归模型的诊断，对违背回归模型基本假设的误差和观测的各种问题给出了处理方法；第5章介绍了回归建模中自变量可能存在的问题及处理方法，包括自变量的误差、尺度变化以及共线性问题；第6章介绍了回归建模中误差可能存在的问题及处理方法，包括广义最小二乘估计、加权最小二乘估计；第7章介绍了模型选择方法，包括基于检验的方法、基于标准的方法；第8章介绍了模型估计的收缩方法，包括岭回归、lasso、自适应lasso、主成分法、偏最小二乘法；第9章介绍了非线性回归，包括因变量、自变量的变换以及多项式回归、分段回归、内在的非线性回归等方法；第10章介绍了广义线性模型，包括logistic回归、Softmax回归、泊松回归等；第11章介绍了非参数回归的方法，包括核估计、局部回归、样条、小波、非参数多元回归、加法模型等方法；第12章介绍了机器学习中可用于回归问题的方法，包括决策树、随机森林、AdaBoost模型等；第13章介绍了人工神经网络在回归分析中的应用；第14章介绍了常见的数据缺失问题及处理方法，包括删除、单一插补、多重插补等。
《应用统计学》教学大纲
《应用统计学》教学大纲一、课程简介统计学是农林经济管理本科专业的一门学科基础必修课。
本课程采取理论讲授与实验操作交替进行的方式，理论讲授部分主要包括统计数据的收集、整理、分析及预测，重点讲授各种统计方法，如参数估计、假设检验、方差分析、时间序列分析、统计指数、相关与回归分析等；实验操作部分包括统计工作过程的实验、Excel等电子表格在统计分析中的应用、统计学知识的综合应用三个实验。
二、教学大纲1.教学目的开设此课旨在培养学生数据收集、处理和分析能力。
通过本课程的学习，学生掌握统计学基本理论、方法及在Excel等统计软件中的运用，达到能应用统计方法分析问题和解决问题的目的。
2.教学要求（1）对教师的要求教师要积极备课，认真准备实验，对课程内容要融会贯通，切忌照本宣科。
授课在多媒体教室，结合典型实用案例和相关统计软件，理论讲授与上机操作交替进行。
做到授课内容与大纲相符，注重全程考核，最终成绩由考勤、调查方案设计、实验报告撰写、调查报告撰写、上机测试及期末考试构成，成绩评价体系标准真实、严谨、公平、公正、公开，提升学生学习积极性。
（2）对学生的要求学生能系统地掌握各种统计方法，并理解各种统计方法中所包含的统计思想；能运用统计方法分析和解决实际问题的能力；能够熟练应用Excel等统计软件进行数据分析。
3.预备知识或先修课程要求先修课程包括《概论论与数理统计》、《微观经济学》、《宏观经济学》、《管理学原理》等。
4.教学方式课程包括理论讲授和实验操作两部分。
理论授课32学时，教师讲授与课堂讨论相结合；实验操作24学时，包括统计工作过程实验、Excel等统计软件的运用及统计学知识的综合运用，以学生上机操作为主，教师引导、实地调查为辅。
5.实验环境和设备1)硬件环境：每个学生一台微型计算机。
2)软件环境：Windows 7、Office 2007（或以上版本）（Excel需安装数据分析及规划求解功能）软件包、卓越班学生还需SPSS、DPS软件包。
《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。
数据分析教学大纲
数据分析教学大纲一、课程简介（100字）本课程旨在培养学生的数据分析能力，通过学习统计学原理和数据处理方法，掌握数据分析工具的使用和数据分析的实践技巧。
二、课程目标（200字）1.熟悉统计学基本理论，包括概率、假设检验、回归分析等。
2.掌握数据收集、整理和清洗的方法。
3.学会运用数据分析工具和编程语言进行数据处理和分析。
4.培养解决实际问题的数据分析能力。
5.提高学生的科学研究和决策能力。
三、教学内容（600字）1.数据分析基础-统计学原理：概率、统计量、抽样、参数估计等。
-数据类型和度量：定性数据、定量数据、连续数据、离散数据等。
-数据收集和整理：抽样方法、调查设计、数据损坏处理、数据标准化等。
-数据清洗：缺失值处理、异常值处理、数据转换等。
2.数据分析工具- Excel：数据排序、筛选、透视表、图表等功能的使用。
-SQL：数据库的查询、连接、聚合分析等。
- Python：数据分析库（Pandas、Numpy）的使用，数据可视化（Matplotlib、Seaborn）等。
- R语言：数据处理（dplyr）和可视化（ggplot2）包的使用。
3.数据分析方法-描述性统计分析：中心趋势、离散程度、分位数等。
-探索性数据分析：直方图、散点图、箱线图等。
-假设检验：单样本T检验、方差分析等。
-回归分析：一元线性回归、多元回归等。
-数据挖掘算法：聚类分析、决策树、关联规则等。
4.数据分析实践-实际案例分析：基于真实数据的案例分析，包括销售预测、用户行为分析等。
-数据可视化：利用工具绘制可视化图表，传达分析结果。
-综合实践项目：学生团队合作完成一个数据分析项目。
四、教学方法（200字）1.理论讲解：通过课堂教学介绍统计学基本理论和数据分析方法，并结合实例加深学生的理解。
2.实践操作：针对每个实践工具，提供实践操作指导，让学生亲自动手操作，掌握工具的使用技巧。
3.案例分析：通过真实案例的分析，让学生了解如何应用数据分析方法解决实际问题，并培养独立思考和解决问题的能力。
应用回归分析教学大纲
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：280020 适用专业：统计学学时数：48 学分数： 2执笔人：黄建文审核人：系别：数学教研室：应用数学教研室编印日期：二〇一五年七月课程名称：应用回归分析课程编码：学分：2总学时：48课堂教学学时：16实践学时：32适用专业：统计学先修课程：高等数学、线性代数、概率论、数理统计一、课程的性质与目标：（一）该课程的性质《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。
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。
（二）该课程的教学目标（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、教学进程安排课外学习时数原则上按课堂教学时数1:1安排。
三、教学内容与要求第一章统计学基础【教学目标】教学重点：几种概率分布，参数估计，假设检验教学难点：参数估计，假设检验【教学内容和要求】分布；t分布；F分布；理解参数估计的方法及了解常见统计量；掌握2评价标准；掌握假设检验的思想和步骤。
【课外阅读资料】1. 周纪芗编著《回归分析》，华东师范大学出版社，2003.2. [美]著，王静龙等译《应用线性回归》，中国统计出版社，1998.3. 谢龙汉尚涛编著《SPSS统计分析与数据挖掘》，电子工业出版社，2012.【作业】无第二章回归分析概述【教学目标】教学重点：建立实际问题回归模型的过程教学难点：建立实际问题回归模型的过程【教学内容和要求】本章内容：回归分析的研究内容及建模过程；回归分析的应用及发展历史。
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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：280020 适用专业：统计学学时数：48 学分数： 2执笔人：黄建文审核人：系别：数学教研室：应用数学教研室编印日期：二〇一五年七月课程名称：应用回归分析课程编码：学分：2总学时：48课堂教学学时：16实践学时：32适用专业：统计学先修课程：高等数学、线性代数、概率论、数理统计一、课程的性质与目标：（一）该课程的性质《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。
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。
（二）该课程的教学目标（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、教学进程安排课外学习时数原则上按课堂教学时数1:1安排。
3 第三章一元线性回归12 2 14 12 作业、考试4 第四章多元线性回归14 14 作业、考试5 第五章残差分析4 4 作业、考试6 第六章关于异方差性问题4 4 作业、考试7 第七章关于自相关性问题4 4 作业、考试8第九章自变量选择与逐步回归4 4 作业、考试三、教学内容与要求第一章统计学基础【教学目标】教学重点：几种概率分布，参数估计，假设检验教学难点：参数估计，假设检验【教学内容和要求】了解常见统计量；掌握分布；分布；分布；理解参数估计的方法及评价标准；掌握假设检验的思想和步骤。
【课外阅读资料】1. 周纪芗编著《回归分析》，华东师范大学出版社，2003.2. [美]S.Weisberg著，王静龙等译《应用线性回归》，中国统计出版社，199 8.3. 谢龙汉尚涛编著《SPSS统计分析与数据挖掘》，电子工业出版社，2012.【作业】无第二章回归分析概述【教学目标】教学重点：建立实际问题回归模型的过程教学难点：建立实际问题回归模型的过程【教学内容和要求】本章内容：回归分析的研究内容及建模过程；回归分析的应用及发展历史。
本章要求：1、了解回归分析的发展史；2、了解回归分析的研究内容。
【课外阅读资料】1. 周纪芗编著《回归分析》，华东师范大学出版社，2003.2. [美]S.Weisberg著，王静龙等译《应用线性回归》，中国统计出版社，199 8.3. 谢龙汉尚涛编著《SPSS统计分析与数据挖掘》，电子工业出版社，2012.【作业】1.回归模型中随机误差项ε的意义是什么？2.线性回归模型的基本假设是什么？第三章一元线性回归【教学目标】教学重点：参数的最小二乘估计，预测和控制教学难点：回归方程的显著性检验【教学内容和要求】本章内容：一线性回归模型的建模思想；最小二乘估计及其性质；回归方程的有关检验、预测和控制的理论与应用,本章要求：1、了解一元线性回归模型的概念；2、熟练掌握一元线性回归模型中参数的最小二乘估计和最大二乘估计及其性质；3、掌握回归方程的显著性检验；4、理解回归系数的区间估计；5、理解残差分析的基本概念和方法；6、理解回归模型的主要应用、预测和控制等问题。
7、实验课要求：SPSS、SAS软件的基本操作方法。
【课外阅读资料】1. 周纪芗编著《回归分析》，华东师范大学出版社，2003.2. [美]S.Weisberg著，王静龙等译《应用线性回归》，中国统计出版社，199 8.3. 谢龙汉尚涛编著《SPSS统计分析与数据挖掘》，电子工业出版社，2012.【作业】1. 一元线性回归有哪些基本假定?2. 证明（2.27式），∑e i =0 ，∑e i X i=0 。
3. 证明是β0的无偏估计。
4.证明5.证明平方和分解公式：SST=SSE+SSR6. 验证三种检验的关系，即验证：（1）；（2）7. 验证（2.63）式：8. 用第9题证明是σ2的无偏估计量第四章多元线性回归【教学目标】教学重点：回归参数的最小二乘估计教学难点：回归方程的显著性检验【教学内容和要求】本章内容：多元线性回归模型及其基本假设；回归模型未知参数的估计及其性质；回归方程及回归系数的显著性检验。
本章要求：1、了解多元线性回归模型的概念及其基本假设；2、理解并熟练掌握回归参数的最小二乘估计和最大似然估计及其性质；3、理解回归方程的显著性的F检验及回归系数的t检验。
4、实验课要求：会利用统计软件对多元线性回归模型及回归系数进行显著性检验。
【课外阅读资料】1. 周纪芗编著《回归分析》，华东师范大学出版社，2003.2. [美]S.Weisberg著，王静龙等译《应用线性回归》，中国统计出版社，199 8.3. 谢龙汉尚涛编著《SPSS统计分析与数据挖掘》，电子工业出版社，2012.【作业】1.一个回归方程的复相关系数R=0.99，样本决定系数R2=0.9801，我们能判断这个回归方程就很理想吗？2.被解释变量的期望值与解释变量的线性方程为：称为多元总体线性回归方程，简称总体回归方程。
第五章残差分析【教学目标】教学难点：异常值实例解答教学要求：了解残差的性质【教学内容和要求】本章内容：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本章要求：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。
【课外阅读资料】1. 周纪芗编著《回归分析》，华东师范大学出版社，2003.2. [美]S.Weisberg著，王静龙等译《应用线性回归》，中国统计出版社，199 8.3. 谢龙汉尚涛编著《SPSS统计分析与数据挖掘》，电子工业出版社，2012.【作业】1. 简述用加权最小二乘法消除一元线性回归中异方差性的思想与方法。
2. 简述用加权最小二乘法消除多元线性回归中异方差性的思想与方法。
第六章关于异方差性问题【教学目标】教学重点：回归参数的加权最小二乘估计教学难点：异方差问题的建模处理【教学内容和要求】本章内容：异方差性产生的背景和原因及其带来的影响；异方差性的检验；回归参数的加权最小二乘估计；自相关性带来的问题及处理方法。
本章要求：1、了解异方差性产生的背景、原因及其带来的影响；2、理解异方差性的检验；3、理解并熟练掌握回归参数的加权最小二乘估计；4、了解自相关性带来的问题及其处理方法。
5、实验课要求：会利用统计软件进行异方差检验，熟练掌握回归参数的加权最小二乘估计的操作。
【课外阅读资料】1. 周纪芗编著《回归分析》，华东师范大学出版社，2003.2. [美]S.Weisberg著，王静龙等译《应用线性回归》，中国统计出版社，199 8.3. 谢龙汉尚涛编著《SPSS统计分析与数据挖掘》，电子工业出版社，2012.【作业】1. 岭回归的定义及统计思想是什么？2. 选择岭参数k有哪几种方法？3. 用岭回归方法选择自变量应遵循哪些基本原则？第七章关于自相关性问题【教学目标】教学重点：自相关性的诊断教学难点：自相关问题的建模处理【教学内容和要求】本章内容：自相关产生的背景；自相关性的诊断方法、自相关问题的建模处理。
本章要求：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。
【课外阅读资料】1. 周纪芗编著《回归分析》，华东师范大学出版社，2003.2. [美]S.Weisberg著，王静龙等译《应用线性回归》，中国统计出版社，199 8.3. 谢龙汉尚涛编著《SPSS统计分析与数据挖掘》，电子工业出版社，2012.【作业】1.主成分回归建模的思想与步骤2.偏最小二乘建模的思想与步骤第九章自变量选择与逐步回归【教学目标】教学重点：逐步回归法教学难点：逐步回归法【教学内容和要求】本章内容：全模型与选模型；自变量选择的3个准则；逐步回归。
本章要求：1、了解回归选元对回归参数估计和预测的影响；2、理解自变量选择常用的3个准则；3、理解并掌握逐步回归的基本思想及方法；【课外阅读资料】1. 周纪芗编著《回归分析》，华东师范大学出版社，2003.2. [美]S.Weisberg著，王静龙等译《应用线性回归》，中国统计出版社，199 8.3. 谢龙汉尚涛编著《SPSS统计分析与数据挖掘》，电子工业出版社，2012.【作业】1.如果所建模型主要用于预测，应该用哪个准则来衡量回归方程的优劣？2.试述前进法的思想方法。
3.试述后退法的思想方法。
四、学习过程记录和考核要求1.本课程考试采用闭卷方式，总成绩包括卷面成绩和平时成绩。
其中，卷面成绩占70%，平时成绩占30%。
平时成绩由任课老师根据每个学生的课后作业、考勤情况综合评定。
2.本门课程共有5次课后作业，需及时批改并记录成绩。
3.本门课程每周上1.5次课（3学时），记录委员负责记录迟到、早退、缺课、请假出勤情况并及时向全班同学通报。
五、该课程的考核标准（一）考核方式：考试、笔试（二）考核基本内容：章节知识点层次要求分值了解理解掌握应用第一章统计学基础§1.统计数据的整理与描述总体与样本√5分统计量√变异系数√偏度与峰度√累积频数分布√§2.几种重要的概率分布正态分布√用Excel绘制正态概率图进行数√分布√分布√分布√自由度√§3.参数估计点估计√区间估计√估计量的评价标准√§4.假设检验假设检验的步骤及流程图√值√第二章回归分析概述§1.变量间的相关关系√4分§2.回归方程与回归名称的由来√§3.回归分析的主要内容及其一般模型回归分析研究的主要内容√回归模型的一般形式√§4.建立实际问题回归模型的过程根据研究的目的，设置指标变量√收集、整理统计数据√确定理论回归模型的数学形式√模型参数的估计√模型的检验与修改√回归模型的运用√§5. 回归分析应用与发展述评√章节知识点层次要求分值了解理解掌握应用第三章一元线性回归§1.一元线性回归模型一元线性回归模型的实际背景√28分一元线性回归模型的数学形式√§2. 回归参数的估计√§3. 最小二乘估计的性质线性性√无偏性√的方差√§4. 回归方程的显著性检验检验√检验√相关系数的显著性检验√样本决定系数√用统计软件计算检验值√§5. 预测和控制单值预测√区间预测√控制问题√§6.建模总结和应注意的问题一元线性回归模型从建模到应用的全过程√有关回归假设检验问题√回归系数的解释问题√回归方程的预测问题√第四章多元线性回归§1. 多元线性回归模型多元线性回归模型的一般形式√28分多元线性回归模型的基本假定√多元线性回归方程的解释√§2.多元回归参数的估计回归参数的普通最小二乘估计√实例分析√§3.参数估计量的性质√章节知识点层次要求分值了解理解掌握应用第四章多元线性回归§4.回归方程的显著性检验检验√回归系数的显著性检验√拟和优度√§5.中心化和标准化中心化√标准化回归系数√§6.相关矩阵与偏相关系数样本相关矩阵√偏判定系数√偏相关系数√§7.本章建模总结与评注多元线性回归模型的建立过程√评注√第§1. 残差与残√8（三）试卷题型：试题分填空、单项选择、判断和解答（解答题含计算、应用与证明）四种题型，小题总数控制在20-22个，总分100分。