回归分析培训教材

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。

《回归分析》教学大纲课程编码：1511104002课程名称：回归分析学时/学分：32/2先修课程：《数学分析》、《概率论和数理统计》适用专业：数学与应用数学开课教研室：应用数学教研室一、课程性质与任务1．课程性质：本课程是数学与应用数学专业的任意选修课。

本课程开设在第5学期。

2．课程任务： 了解回归分析的发展史、研究内容；了解一元线性回归模型的概念；了解多元线性回归模型的概念及其基本假设；了解异方差性产生的背景、原因及其带来的影响；了解自相关性带来的问题及其处理方法；了解回归选元对回归参数估计和预测的影响。

掌握回归方程的显著性检验；掌握回归系数的区间估计；掌握残差分析的基本概念和方法；掌握回归模型的主要应用、预测和控制等问题。

掌握回归方程的显著性的F检验及回归系数的t检验；掌握异方差性的检验；掌握自变量选择常用的3个准则；掌握逐步回归的基本思想及方法。

重点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；重点掌握回归参数的最小二乘估计和最大似然估计及其性质；重点掌握回归参数的加权最小二乘估计。

二、课程教学基本要求《回归分析》要求深刻了解回归分析的背景、应用和发展历程；掌握一元回归、多元回归的基本模型与应用；掌握违背基本假设情况的背景、原因及处理方法；掌握自变量选择的原则和逐步回归的技巧。

本课程的成绩考核方式为开卷考查。

考试成绩由平时成绩和期终考试成绩组成，其中，平时成绩包括期中考试成绩，出勤、作业成绩、课堂提问、问题探讨（讨论）等。

三、课程教学内容第一章 回归分析概述1.教学基本要求通过本章教学，使学生掌握变量之间的统计关系，回归分析的主要内容和一般模型，建立回归模型的过程，回归分析的应用和发展述评。

2.要求学生掌握的基本概念、理论、技能通过本章教学，使学生掌握掌握回归分析应用及建立实际问题回归模型的过程；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；理解回归分析的主要内容；了解回归方程与回归名称的由来；初步了解回归分析发展述评。