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。
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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。