(整理)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。
数据分析教学大纲
数据分析教学大纲一、课程简介数据分析是一门涵盖统计学、计算机科学和数学等多个学科的交叉学科，它通过收集、整理、分析和解释大量的数据，帮助人们做出准确的决策和预测。
本课程旨在培养学生具备扎实的数据处理和分析能力，掌握数据科学的基本方法和技巧。
二、教学目标1. 理解数据分析的基本概念和方法2. 掌握数据收集和整理的技术3. 学会使用统计软件进行数据分析4. 培养数据可视化和报告撰写能力三、教学内容1. 数据分析导论- 数据分析的定义和应用领域- 数据分析的基本流程和方法论- 数据分析与统计学的关系2. 数据收集与整理- 数据收集的方法和技术- 数据清洗和预处理- 数据采样和抽样调查3. 数据探索与可视化- 描述统计学方法- 单变量和双变量数据可视化- 探索性数据分析方法4. 统计学基础- 概率与统计的基本概念- 统计推断和假设检验- 方差分析和回归分析5. 机器学习与数据挖掘- 机器学习的基本概念和算法- 分类、回归和聚类方法- 特征选择和模型评估6. 数据分析案例研究- 实际案例的分析和解读- 基于真实数据的研究项目- 数据分析报告的撰写和演示四、教学方法1. 理论授课：介绍数据分析的基本概念和理论知识。
2. 实践操作：学生通过实际案例和实验练习，掌握数据分析的实际操作。
3. 团队合作：鼓励学生在小组中合作完成数据分析项目，培养团队合作精神和解决问题的能力。
4. 案例分析：通过对真实案例的分析，引导学生思考和应用所学知识解决实际问题。
五、教学评估1. 课堂测试：对学生对理论知识的掌握程度进行测试。
2. 实验报告：学生根据实验结果撰写完整的实验报告。
3. 课程项目：学生个人或小组完成的数据分析项目报告和演示。
4. 期末考试：对整个课程的知识点进行综合考核。
六、参考教材1. 《Python数据分析与挖掘实战》- 张良均2. 《R语言数据分析》- 范明3. 《数据科学导论》- 何舒七、参考资源1. 数据分析工具：Python、R、Excel、Tableau等2. 数据集资源：Kaggle、UCI Machine Learning Repository等3. 在线学习平台：Coursera、edX等八、备注本课程为选修课程，面向对数据分析感兴趣或希望提升数据分析能力的学生。
《统计学原理》教学大纲
《统计学原理》教学大纲前言统计学是一门应用性很强的学科，是收集、整理和分析统计数据的方法科学，其目的是探索数据内在的数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。
现在《统计学》课程已成为经济管理类专业的一门核心课程，通过本课程应使学生理解统计原理，掌握统计的基本方法和技能，增强学生搜集、整理和分析数据信息的能力，培养学生对信息量化分析的素养和技能。
教学目的要求和内容绪论[目的要求]1．掌握统计学的研究对象和学科特色2．理解统计学的研究方法3．了解统计学的产生和发展[教学内容]1．统计数据与统计学2．统计学的产生和发展3．统计学与其他学科的关系第一章、统计数据的搜集与整理[目的要求]1.掌握数据的计量尺度与数据的类型，2.初步掌握统计调查的基本方法，理解数据搜集、分类汇总的基本方法，3.掌握次数分布表与图的制作方法。
[教学内容]1.数据的计量与类型2.统计数据的搜集3.统计数据的整理第二章、数据分布特征的描述[目的要求]1.掌握集中趋势各测度值的计算方法、特点和应用场合；2.掌握离中趋势各测度值的计算方法、特点和应用场合。
[教学内容]1.绝对数与相对数2.集中趋势的描述3.离散程度的描述第三章、概率与概率分布[目的要求]1.了解掌握推断统计的基础知识2.掌握随机变量的概率分布[教学内容]1.概率基础2.随机变量及其分布第四章、时间数列分析[目的要求]1.掌握时间数列的水平、速度分析方法；2. 了解时间数列长期趋势、季节变动分析以及循环变动分析的基本方法。
[教学内容]1.时间数列分析基础2.长期趋势分析3.季节变动分析4.循环波动与不规则波动分析第五章、指数[目的要求]1.理解指数的概念及其分类；2.掌握综合指数和平均指数的编制方法；3.理解指数体系的概念，掌握指数因素分析方法。
[教学内容]1.指数的性质与分类2.加权指数3.指数体系4.几种常用的重要指数第六章、参数估计[目的要求]1.了解掌握统计推断的基本原理，抽样分析的重要概念2.掌握参数估计的基本方法以及参数估计量的评价标准3.介绍几种重要的区间估计[教学内容]1.统计推断的基本概念2.参数估计基本方法3.总体均值和总体比例的估计4.两个总体均值及两个总体比例之差的估计第七章、假设检验[目的要求]1.理解假设检验的基本原理；2.掌握参数显著性检验的基本步骤；3.掌握常用的参数显著性检验的方法；4.理解假设检验和区间估计的联系。
《统计学原理》教学大纲
《统计学原理》教学大纲一、课程概述统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，广泛应用于各领域的科学研究、决策和管理中。
本课程旨在介绍统计学的基本理论和方法，培养学生的数据分析能力和统计思维。
二、教学目标1.熟悉统计学的基本概念和背景知识；2.掌握统计学的基本方法和技术；3.培养数据分析和统计思维的能力；4.学会运用统计学知识解决实际问题。
三、教学内容1.统计学基本概念与原理1.1统计学的定义和目的1.2统计学的发展历程1.3数据类型和变量分类1.4抽样和抽样方法1.5统计学中的概率概念2.描述统计学2.1数据的整理和图表展示2.2中心趋势的度量2.3数据的离散程度度量2.4相关与回归分析3.概率与概率分布3.1概率基本概念3.2随机变量和概率分布3.3常见概率分布（正态分布、二项分布等）4.统计推断4.1抽样分布与估计4.2假设检验4.3方差分析4.4回归分析与预测五、教学方法1.理论讲授：通过教师讲解和课堂讨论，介绍统计学的基本概念、原理和方法。
2.实例分析：通过实例分析和案例研究，培养学生运用统计学知识解决实际问题的能力。
3.统计软件实践：引导学生熟练掌握并灵活运用统计软件进行数据分析。
4.小组讨论：组织学生进行小组讨论，提高学生的合作能力和问题解决能力。
5.课外阅读:引导学生进行统计学相关领域的深入阅读和研究，提升综合学习能力。
六、考核方式1.平时作业（20%）：对课后作业进行评分，包括理论问题和数据分析题目。
2.实验报告（30%）：完成统计学实验，并撰写实验报告。
3.期中考试（20%）：对第一、二章的理论知识进行考核。
4.期末考试（30%）：对整个课程的知识点进行综合考核。
七、参考教材1.王小莫，《概率与统计》2.林超仁，《大数据统计学》3.高路凯，《统计学基础》八、教学进度安排本课程共15周，按以下进度进行教学：第1-2周：统计学基本概念与原理第3-5周：描述统计学第6-8周：概率与概率分布第9-13周：统计推断第14-15周：复习和期末考试以上是《统计学原理》课程的教学大纲。
《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。
《管理统计学》课程教学大纲
《管理统计学》课程教学大纲Statistics for Management课程代码：52105530 课程性质：专业基础理论课,选修适用专业：管理科学与工程，工商管理总学分数：3.0总学时数：48 修订年月：2010年11月编写年月：2009年9月执笔：谢湘生课程简介（中文):管理统计学是管理科学与工程学科的核心课程，其内容包括统计数据的搜集与整理、统计数据的描述、抽样与参数估计、假设检验、分类资料的假设检验、方差分析、相关分析与回归分析等，本课程将管理统计学基本原理、实际管理问题和SPSS软件应用结合起来。
课程简介（英文)：The course of statistics for management is a core curriculum of management science and engineering. The content of the course includes gathering and sorting out statistic data, describing statistic data, sampling and parameter evaluating，hypothesis testing，hypothesis testing for classified data，variation analysis，correlation analysis and regression analysis，etc. This course integrates the basic principles of statistics for management, practical problems in management and SPSS application into a whole。
一、课程目的本课程所提供的统计分析方法是管理学、社会学领域,应用最为广泛的数量方法。
《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。
统计学教学大纲
统计学教学大纲一、课程概述统计学是研究数据的收集、整理、分析和解释的科学。
本课程旨在培养学生掌握统计学的基本理论和方法，能够熟练运用统计学工具解决实际问题。
通过本课程的学习，学生将理解统计学的核心概念，如概率、随机变量、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等，并能够运用这些概念进行数据分析和解读。
二、课程目标1、掌握统计学的基本概念和原理，了解统计学在数据分析中的重要性。
2、掌握统计学的基本方法，包括描述性统计、推论性统计和实验设计等。
3、能够运用统计软件进行数据处理和分析，理解数据分析和解读的流程。
4、培养学生的批判性思维和解决问题的能力，提高他们在科学研究和实际工作中的能力。
三、课程内容1、统计学基础知识：概率论基础、随机变量及其分布、抽样分布。
2、描述性统计：数据的图表展示、数据的数值描述、数据的概括性度量。
3、推论性统计：参数估计、假设检验、方差分析、回归分析。
4、实验设计：实验设计的原则和方法、实验设计的类型和实施。
5、统计软件应用：Excel、SPSS、R等统计软件的使用，进行数据处理和分析。
6、数据分析案例：结合实际案例，进行数据分析和解读，培养学生的实际操作能力。
四、课程安排本课程总计学时，分为理论教学和实践教学两部分。
理论教学部分侧重于统计学的原理和方法的学习，实践教学部分则注重于统计软件的运用和数据分析的实践。
具体安排如下：1、理论教学部分（学时）：讲解统计学的基础知识、描述性统计和推论性统计的内容。
2、实践教学部分（学时）：学习统计软件的应用，进行数据分析和解读的实践操作。
五、教学方法本课程将采用多媒体教学、案例分析、小组讨论等多种教学方法，以提高学生的学习兴趣和参与度。
同时，我们将结合实际案例，让学生更好地理解统计学在实际问题中的应用和重要性。
六、考核方式本课程的考核将采用平时作业、期末考试和课程论文相结合的方式，以全面评估学生的学习效果。
具体安排如下：1、平时作业：占总成绩的%，将根据学生的课堂参与度、作业完成情况等进行评定。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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评了解常见统计量；掌握2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，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】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0ˆβ是β0的无偏估计。
4. 证明()22222111ˆ()()()nxxii X X Var nn L XX βσσ==+=+-∑ 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）21)2(r r n t --=；（2）2221ˆˆ)2/(1/t L n SSE SSR F xx ==-=σβ 7. 验证（2.63）式：2211σ)L )x x (n ()e (Var xxi i ---=8. 用第9σ2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，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】1. 一个回归方程的复相关系数R=0.99，样本决定系数R 2=0.9801，我们能判断这个回归方程就很理想吗？2. 被解释变量Y 的期望值与解释变量k X X X ,,,21Λ的线性方程为：01122()k k E Y X X X ββββ=++++L 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，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】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：（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。
（四）成绩评定：平时成绩占30%，期末考试成绩占70%。
六、主要参考书[1] 何晓群，刘文卿.应用回归分析.北京：中国人民大学出版社，2001[2] 孙荣恒.应用数理统计.北京：科学出版社，2003[3] 李贤平.概率论基础.北京：高等教学出版社，1997[4] 唐年胜，李会琼.应用回归分析.北京：科学出版社，2014[5] 王黎民.应用回归分析.上海：复旦大学出版社，2008。