《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。
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。
《大学数学》课程教学大纲(本科)
《大学数学》课程教学大纲(本科)大学数学课程教学大纲(本科)1. 课程简介1.1 课程名称：大学数学1.2 课程学分：3学分1.3 先修课程：高中数学基础1.4 授课对象：本科生2. 教学目标2.1 理论目标：- 掌握大学数学基本概念和基本理论；- 培养学生的抽象思维能力和逻辑推理能力；- 培养学生的问题解决能力和创新思维；- 培养学生对数学的兴趣与学习动力。
2.2 实践目标：- 提高学生的计算和应用能力；- 培养学生的数据分析和解决实际问题的能力；- 培养学生的数学建模和科学研究的能力。
3.1 数学分析- 数列与级数- 函数与极限- 导数与微分3.2 线性代数- 向量与矩阵运算- 线性方程组与矩阵的秩 - 特征值与特征向量3.3 概率与统计- 随机变量与概率分布 - 参数估计与假设检验 - 相关与回归分析3.4 离散数学- 集合论与函数关系- 布尔代数与逻辑运算 - 图论与组合数学4.1 理论教学- 以讲授为主，辅以示范和演示；- 引导学生理解数学概念和定理的意义和推导过程； - 组织学生进行讨论、提问和展示等互动活动。
4.2 实践教学- 强调数学的应用和实际问题的解决；- 组织学生进行实际案例分析和数学建模实验；- 鼓励学生进行小组合作和科学研究。
5. 考核方式5.1 平时成绩- 课堂参与和表现- 作业完成情况- 实验和实践报告5.2 考试成绩- 期中考试- 期末考试5.3 个人或小组项目- 数学建模竞赛- 学术论文或实验报告6. 参考教材6.1 主教材：《大学数学教程》6.2 辅助教材：- 《线性代数及其应用》- 《概率与数理统计》- 《离散数学及其应用》7. 授课团队7.1 主讲教师：XXX（职称）7.2 助教人员：XXX（职称）8. 教学资源支持8.1 实验室设施：配备计算机和数学软件 8.2 图书馆资源：提供相关书籍和论文文献8.3 在线平台：课程网站和在线学习资源9. 学术诚信9.1 学术规范：要求学生遵守学术道德和学院的考试纪律；9.2 作业规定：要求学生独立完成作业，严禁抄袭和剽窃；9.3 考试要求：要求学生按时参加考试，杜绝违纪现象。
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。
《统计学概论2》课程教学大纲
统计学概论一、课程说明课程编号：046102课程性质：专业必修课适用专业：财经类统计学专业、管理类专业开设。
开课学期：一般可在第二学期开设。
学时与学分：课堂学时：32学时；上机实验：16学时；3学分。
先修课程：高等数学、西方经济学等相关课程。
二、开课目的统计学概论课程是国家教育部确定的高等院校财经类专业11门核心课程之一,是一门认识客观现象总体数量关系和方法论科学。
统计学是基于数据，利用统计理论与方法从数据中得到有关信息的分析工具，可用于经济、管理等各个研究领域。
统计学概论是财经类统计学专业的专业必修课，管理类专业的专业选修课。
通过本课程的学习，学生可以学到运用统计数据研究经济管理问题的实证分析技能，建立定性分析和定量分析相结合的研究思想；使学生能够比较系统地掌握统计学的基本理论、基本知识和基本方法，为进一步学习专业课及各分支学科打下基础。
通过本课程的学习，使学生明确统计的特点和作用，理解并记忆统计学的有关基本概念和范畴，掌握并能运用统计基本方法和技术，能进行统计设计，统计调查、统计整理和统计分析、以提高科学研究和实际工作能力。
设置本课程的总体目标是：1.使学生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。
2.使学生掌握各种统计方法的不同特点、应用条件及适用场合。
3.为进一步学习专业课程打好基础。
4.培养学生具有搜集数据、整理数据，运用统计分析方法，解决实际问题的能力。
使学生能够利用统计理论与方法解决经济管理及日常生活学习中的实际问题。
第三节指数体系一、总量指数与指数体系总量指数与各因素指数的关系。
指数体系的构成。
二、指数体系的分析与应用加权综合指数体系及其应用。
简单介绍加权平均指数体系及应用、平均指标指数体系及应用。
第四节几种常用的价格指数实际中常见的几种指数，如零售价格指数、消费价格指数、生产价格指数、股票价格指数等。
六、教学学时分配统计学概论教学环节与学时分配表七、推荐教材与参考书目（一）建议教材1.向蓉美、王青花主编的《统计学导论》（第二版）西南财经大学出版社出版，2008 年11月第1次印刷2.贾俊平编著的《统计学》（第二版），中国人民大学出版社出版，2006年9月第一次印（二）总参考书目1.曾五一、肖红叶主编，《统计学导论》，科学出版社2006年版。
《统计学》教学大纲
《统计学》课程标准一、课程信息课程名称：统计学课程类型：基础必修课课程代码：0913025适用专业：18注会创新班学分：3.0学时：48先修课程：无后修课程：无二、课程性质《统计学》是金融工程本科专业的基础必修课程，是为培养适应地区经济发展需要的、为企业服务的应用型专业人才的一门课程，是学好其他专业课程的重要工具。
该课程的内容包括统计学的基础知识与研究方法，使学生系统掌握统计的基本原理和方法，从而在实践中有效地帮助企业进行有效的统计活动，灵活掌握运用统计的基本工具和方法，开展统计各项职能，为企业成功营造统计活动空间，提高统计管理和研究水平，提供能力保障。
三、课程设计1、课程目标设计（1）能力目标1）总体目标：通过本课程的学习，学生能掌握统计基础的基本方法和理论体系，培养统计整理和统计方法运用的能力。
2）具体目标：①能够识别统计调查的方法；②学会统计整理分析方法应用；③学会动态数列分析方法应用；④学会指数分析方法应用；⑤具备统计分析的能力；⑥培训学生的表达能力、学习能力和协作能力。
（2）知识目标1)了解统计的研究对象；掌握统计的基本概念；概括总体和总体单位的关系；2)掌握统计调查方案；掌握统计调查方法；3)了解观察法的含义；访问法的应用方法；问卷设计的方法；4)了解统计分组；了解分配数列；5)了解统计表的种类；了解统计表的编制规则；了解统计图的概念和种类；6)掌握总量指标；掌握相对指标；7)了解标志变异指标的意义；掌握标志变异指标的计算与分析；8)了解动态数列的概念；了解动态数列的种类；了解动态数列的编制原则；9)熟悉质量指标综合指数的编制方法；掌握平均指数的计算；了解指数体系的含义；10)了解动态数列的水平指标；了解动态数列的速度指标；理解趋势的意义，运用长期趋势测定方法对长期趋势进行测定；掌握计算季节比率，并深刻理解季节比率的经济含义。
2、课程内容设计（1）设计整体思路完全按照统计分析的流程特点设计理论内容与实践操作。
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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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。
（五）对习题课、实践环节的要求1 ．对重点、难点章节应安排习题课，例题的选择以培养学生消化和巩固所学知识，用以解决实际问题为目的。
2．课后作业要少而精，内容要多样化，作业题内容必须包括基本概念、基本理论及基本技能的内容，作业要能起到巩固理论，掌握计算方法和技巧，提高分析问题、解决问题能力等的作用，对作业中的重点、难点，课上应做必要的提示，并适当安排课内讲评作业。
学生必须独立、按时完成课外习题和作业，作业的完成情况应作为评定课程成绩的一部分。
3．每个学生要完成大纲中规定的必修实验，通过实验环节，学生应掌握利用统计常用软件SPSS等对简单的实际问题进行回归分析，获得实验操作的基本训练。
实验成绩作为评定课程成绩的一部分。
（六）课程考核方式1 ．考核方式：考查2 ．考核目标：在考核学生基础知识、基本技能，基本能力的基础上，重点考核学生的分析能力、解决实际问题能力。
3 ．成绩构成：本课程的总成绩主要由三部分组成：平时成绩（包括作业情况、出勤情况等）占20%，实验成绩占20%，期末成绩占60%。
（七）参考书目《应用回归分析》，何晓群、刘文卿编，中国人民大学出版社，2011《应用回归分析》，王黎明、陈颖、杨楠编，复旦大学出版社，2008二、中文摘要《应用回归分析》是高等学校应用统计学专业的一门必修的专业课。
本课程以回归分析为主线，介绍各种回归分析方法的应用。
课程主要内容包括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。
通过本课程的学习，使学生结合SPSS软件比较各种回归分析方法的适用条件，提高学生分析并解决问题的能力。
本课程将为毕业设计奠定基础。
三、课程学时分配表四、教学内容及基本要求第 1 部分回归分析概述总学时（单位：学时）:2 讲课:2 实验:0 上机:0第 1.1 部分变量间的统计关系（讲课 2 学时）具体内容: 了解变量间的统计关系第 1.2 部分回归方程与回归名称的由来具体内容：了解回归方程的基本概念，了解回归名称的由来第 1.3 部分回归分析的主要内容及其一般模型具体内容: 了解回归分析研究的主要内容，掌握回归模型的一般形式第 1.4 部分建立实际问题回归模型的过程具体内容: 了解建立实际问题回归模型的基本过程第 1.5 部分回归分析应用与发展述评具体内容: 了解回归分析在经济领域的应用及发展述评重点: 掌握回归模型一般形式难点: 熟练掌握建立回归模型的过程第 2 部分一元线性回归总学时（单位：学时）:2 讲课:2 实验:0 上机:0第 2.1 部分一元线性回归模型（讲课 2 学时）具体内容: 掌握一元线性回归模型的数学形式第 2.2 部分参数0， 1 的估计具体内容: 掌握普通最小二乘估计与最大似然估计法对回归参数的估计方法第 2.3 部分最小二乘估计的性质具体内容: 理解最小二乘估计的性质第 2.4 部分回归方程的显著性检验具体内容: 掌握回归方程中回归系数显著性的t 检验、回归方程显著性的 F 检验、以及相关系数的显著性检验。
第 2.5 部分残差分析具体内容: 了解残差的概念，理解残差的性质以及改进的残差第 2.6 部分回归系数的区间估计具体内容: 掌握回归系数的区间估计第 2.7 部分预测和控制具体内容: 掌握回归模型中单值预测与区间预测，理解回归模型中对自变量的控制问题重点: 复习数理统计中学习的有关一元线性回归模型建立的问题难点: 熟练运用一元线性回归模型的知识对实际问题建立一元线性回归模型习题: 一元线性回归模型建立过程第 3 部分多元线性回归总学时（单位：学时）:2 讲课:2 实验:0 上机:0第 3.1 部分多元线性回归模型（讲课 2 学时）具体内容: 了解多元线性回归模型的一般形式及基本假定第 3.2 部分回归参数的估计具体内容: 理解普通最小二乘估计与最大似然估计法对回归参数的估计第 3.3 部分参数估计量的性质具体内容: 理解参数估计量的性质第 3.4 部分回归方程的显著性检验具体内容: 掌握回归方程显著性的 F 检验，回归系数显著性的t 检验，以及衡量回归拟合程度的拟合优度检验第 3.5 部分中心化和标准化具体内容: 理解中心化经验回归方程与标准化回归系数第 3.6 部分相关阵与偏相关系数具体内容: 了解样本相关阵、偏决定系数、以及偏相关系数重点: 复习数理统计中学习的有关多元线性回归模型建立的问题难点: 熟练运用多元线性回归模型的知识对实际问题建立多元线性回归模型习题: 多元线性回归模型建立过程第 4 部分违背基本假设的情况总学时（单位：学时）:6 讲课:4 实验:2 上机:0第 4.1 部分异方差性产生的背景和原因（讲课 2 学时）具体内容: 了解异方差性产生的原因及带来的问题第 4.2 部分一元加权最小二乘估计具体内容: 掌握异方差性的检验，理解消除异方差性的一元加权最小二乘估计法第 4.3 部分多元加权最小二乘估计（讲课 2 学时）具体内容: 理解多元加权最小二乘法解决异方差性问题第 4.4 部分自相关性问题及其处理具体内容: 了解自相关性产生的背景、原因、带来的影响、以及诊断方法，掌握处理自相关问题的方法第 4.5 部分BOX-COX 变换具体内容: 理解BOX-COX变换消除异方差性与自相关性第 4.6 部分异常值与强影响点具体内容: 掌握因变量与自变量存在异常值的处理方法重点: 掌握异方差性与自相关性的检验与处理方法难点:结合SPSS软件对违背回归方程基本假设情况进行处理习题: 对异方差性与自相关性的检验与处理实验: 违背基本假设的诊断与处理（ 2 学时）第 5 部分自变量选择与逐步回归总学时（单位：学时）:4 讲课:2 实验:2 上机:0第 5.1 部分自变量选择对估计和预测的影响（讲课 2 学时）具体内容: 了解自变量的选择对模型预测的影响第 5.2 部分所有子集回归具体内容: 理解自变量选择的准则第 5.3 部分逐步回归具体内容: 掌握前进法、后退法、逐步回归法对自变量的选择重点: 逐步回归法对自变量的选择难点:结合SPSS软件应用逐步回归法习题:用逐步回归法选择自变量实验:逐步回归法（ 2 学时）第 6 部分多重共线性的情形及其处理总学时（单位：学时）:2 讲课:2 实验:0 上机:0第 6.1 部分多重共线性产生的背景和原因（讲课 2 学时）具体内容: 了解多重共线性产生的背景和原因第 6.2 部分多重共线性对回归模型的影响具体内容: 了解多重共线性对回归模型的影响第 6.3 部分多重共线性的诊断具体内容: 掌握解释变量间多重共线性的诊断方法第 6.4 部分消除多重共线性的方法具体内容: 掌握消除解释变量间多重共线性的方法重点:理解解释变量间多重共线性的诊断方法与消除方法习题:分析数据的多重共线性第7 部分岭回归总学时（单位：学时）:4 讲课:2 实验:2 上机:0第7.1 部分岭回归估计的定义（讲课 2 学时）具体内容: 了解岭回归的定义第7.2 部分岭回归估计的性质具体内容: 理解岭回归估计的性质第7.3 部分岭迹分析具体内容: 了解岭迹的定义，理解岭迹分析的作用第7.4 部分岭参数k 的选择具体内容: 掌握领参数k 的几种选择方法第7.5 部分用岭回归选择变量具体内容: 掌握用岭回归选择变量的方法重点:岭回归分析难点:用SPSS软件做岭回归分析习题:运用SPSS软件对具体问题做岭回归分析实验:岭回归法选择变量（ 2 学时）第8 部分主成分回归与偏最小二乘总学时（单位：学时）:2 讲课:2 实验:0 上机:0第8.1 部分主成分回归（讲课 2 学时）具体内容: 了解主成分回归的基本思想以及基本性质，理解主成分回归方法第8.2 部分偏最小二乘具体内容: 了解偏最小二乘的基本原理，理解偏最小二乘算法重点:用主成分回归方法与偏最小二乘方法建立模型第9 部分非线性回归总学时（单位：学时）:4 讲课:4 实验:0 上机:0第9.1 部分可化为线性回归的曲线回归（讲课 2 学时）具体内容: 了解SPSS软件中几种常见的可线性化的曲线回归方程第9.2 部分多项式回归具体内容: 了解几种常见的多项式回归模型第9.3 部分非线性模型（讲课 2 学时）具体内容: 了解非线性最小二乘法，掌握非线性回归模型的应用重点: 非线性回归模型的应用难点:结合SPSS软件建立非线性回归模型习题: 用非线性最小二乘法拟合模型第10 部分含定性变量的回归模型总学时（单位：学时）:4 讲课:2 实验:2 上机:0第10.1 部分自变量含定性变量的回归模型（讲课 2 学时）具体内容: 了解自变量是定性变量时引进虚拟变量将其转化为定量变量的思想第10.2 部分自变量含定性变量的回归模型的应用具体内容: 理解分段回归与回归系数相等的检验第10.3 部分因变量是定性变量的回归模型具体内容: 了解定性因变量的回归方程的意义，以及定性因变量回归的特殊问题第10.4 部分Logistic 回归模型具体内容: 理解分组数据与未分组数据的Logistic 回归模型第10.5 部分多类别Logistic 回归具体内容: 了解多类别Logistic 回归第10.6 部分因变量顺序数据的回归具体内容: 了解因变量顺序数据的回归重点: 自变量含定性变量和因变量是定性变量两类回归模型的处理方法难点:Logistic 回归模型习题: 用虚拟变量建立回归模型实验: 含定性变量回归模型的建立（ 2 学时）。