实用回归分析与实验-教学大纲
实用回归分析课程教学的探索与实践
实用回归分析课程教学的探索与实践作者：金良琼来源：《学园》2013年第28期【摘要】实用回归分析是统计学专业的一门专业基础课，在工业、农业、管理、社会经济等方面应用广泛。
本文结合课程特点，从教学内容、教学方法及手段、实验教学和实践教学、考核方式几个方面进行探讨，以期提高教学质量。
【关键词】实用回归分析教学方法课程改革【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】1674-4810（2013）28-0002-02实用回归分析是高等院校统计学专业的核心课，是研究变量之间相关关系的一门课程，也是一门以概率论和数理统计为基础的应用性很强的统计学学科，在社会经济统计、工业统计、生物统计、经济管理、金融投资、保险精算等领域都有广泛的应用。
实用回归分析不仅有严密的理论体系和统计思想，还有大量的统计计算及应用。
因此，就实用回归分析教学来说，既要打好坚实的理论基础，也要把学科的应用特色体现出来。
但以往的实用回归分析的教学注重理论方法的教授，而在实际应用上略显薄弱。
学生在课后只会解答简单的习题，不能应用到实际的案例当中，不能将所学知识活学活用。
因此，如何深化教学改革，增强学生学习实用回归分析这门课的学习兴趣，培养学生的创新能力还需进一步探索。
本文结合我校这些年的教学实践和该课程的特点及培养目标，对实用回归分析课程的教学改革做一些探讨。
一优化教学内容结合我校统计学专业学生的实际情况，我们选用何晓群、刘文卿主编的《应用回归分析》的教材，内容包括一元及多元线性回归、违背基本假设的情况、自变量选择与逐步回归、多重共线性的情形及处理、岭回归、主成分回归与偏最小二乘、非线性回归、含定性变量的回归模型等方面的理论知识。
该教材不同于纯数理的教材，主要侧重于突出统计思想的渗透和实际案例的应用，重点是结合SPSS软件使用回归分析的各种方法，比较各种方法的适用条件并正确解释分析结果。
在理论教学中，对教材中省略的一些重要公式的证明或推理过程可加以补充，或提供一些参考书，以加深学生的数学修养。
《应用回归分析》实验指导书
《应用回归分析》实验指导书倪伟才编二00四年十一月《应用回归分析》实验指导书一、实验教学简介《应用回归分析》是统计专业的必修课程，同时也是核心课程。
该课程教学是以数学分析、线性代数、概率统计为预备知识，同时为计量经济学课程的教学奠定基础。
本课程在系统介绍回归分析基本理论和方法的同时，结合社会、经济、医学等领域的实际例子，把回归分析方法和实际应用相结合，注意定性分析和定量分析的紧密结合。
实验教学是该课程必不可少的、重要的组成部分。
本实验课程的案例中的数据处理主要运用我国已较流行的SPSS统计软件来实现,再结合SAS与Excel。
通过本课程的学习，使学生能够熟练地运用SPSS 统计软件进行回归分析，利用回归的方法解决一些实际问题，同时介绍SPSS使用中的一些小技巧。
实验教学的主要内容有：一元线性回归模型的估计、回归系数的检验、回归方程的检验、预测；多元线性回归模型的估计、回归系数的检验、回归方程的检验、预测；异方差的检验（多种检验方法）；加权最小二乘估计；自相关性的诊断及差分法；逐步回归法；多重共线性的诊断；岭回归；多项式回归；曲线回归等。
二、实验教学目的与任务通过对本课程的实验教学，不仅使学生掌握回归分析的基本概念、基本原理、基本方法，而且能够熟练地运用SPSS统计软件进行回归分析，利用回归的方法解决一些实际问题，同时掌握SPSS使用中的一些小技巧。
强调定性分析与定量分析的有机结合，注重理论水平和实际操作的有机结合。
三、实验教学数据的存放本实验指导书涉及到的数据均以SPSS格式或Excel格式给出，并放在班级的服务器上，学生完全可以共享。
为了保持实验指导书的完整性，所有的数据也附在每一个实验的题目后面。
四、实验内容实验一：一元线性回归模型的估计、回归系数和回归方程的检验、预测(验证性实验2课时)实验题目：一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度，决定认真调查一下现状。
经过10周时间，收集了每周加班工作时间的数据及签发的新保单数目，x为每周签发的新保单数目，y为每周加班工作时间（小时），数据如下：1：画散点图；3：用最小二乘法估计回归方程；4：求回归标准误；5：求回归系数的置信度为95％的区间估计；6：计算x与y的决定系数；7：对回归方程做方差分析；8：做回归系数β1的显著性检验；9：做相关系数的显著性检验；10：该公司预测下一周签发新保单x0=1000,需要的加班时间是多少？11：分别给出置信水平为95％的均值与个体预测区间；12：请在散点图的基础上画出回归线，均值的预测区间图，个体的预测区间图。
《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。
实用回归分析与实验-教学大纲
《实用回归分析与实验》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程简介“回归分析”是现代统计学中理论丰富且应用广泛的一个分支，研究的是具有相关关系的变量间的统计规律性。
它包括线性回归模型，方差分析模型等应用十分广泛的许多模型，其理论和方法也是学习和研究其它统计方法的基础．通过本课程的教学，使学生掌握回归分析的基本原理、基本方法，培养学生初步具有能结合实际情况对所获取的数据或具体的项目进行处理和分析的能力，能够用它们初步解决实际应用问题，为他们进一步从事理论研究或实际应用打下扎实的基础。
三、课程目标本课程为专业主干课。
培养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。
四、教学内容及要求第一章回归分析概述（2 学时）（1）掌握回归分析应用及建立实际问题回归模型的过程；（2）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；（3）理解回归分析的主要内容；（4）了解回归方程与回归名称的由来；（5）初步了解回归分析发展述评。
第二章一元线性回归（6学时）（1）掌握参数的估计，最小二乘估计的性质，回归方程的显著性检验，残差分析；回归模型建立及预测；（2）熟悉一元线性回归模型及应用，回归系数的区间估计；（3）了解一元线性回归模型的一般应用；（4）初步了解一元线性回归模型的控制问题。
第三章多元线性回归（9学时）（1）掌握多元线性回归模型回归参数的估计、参数估计量的性质回归方程的显著性检验及应用；（2）熟悉多元线性回归模型；（3）理解中心化和标准化问题；（4）了解相关阵与偏相关系数。
第四章违背基本假设的情况( 6 学时)（1）掌握一元加权最小二乘估计、多元加权最小二乘估计、自相关性问题、异方差性问题及其处理（2）熟悉异常值与强影响点及处理；（3）理解违背基本假设概念；（4）了解异方差性产生的背景和原因。
实用回归分析课程教学的探索与实践6页word文档
实用回归分析课程教学的探索与实践实用回归分析是高等院校统计学专业的核心课，是研究变量之间相关关系的一门课程，也是一门以概率论和数理统计为基础的应用性很强的统计学学科，在社会经济统计、工业统计、生物统计、经济管理、金融投资、保险精算等领域都有广泛的应用。
实用回归分析不仅有严密的理论体系和统计思想，还有大量的统计计算及应用。
因此，就实用回归分析教学来说，既要打好坚实的理论基础，也要把学科的应用特色体现出来。
但以往的实用回归分析的教学注重理论方法的教授，而在实际应用上略显薄弱。
学生在课后只会解答简单的习题，不能应用到实际的案例当中，不能将所学知识活学活用。
因此，如何深化教学改革，增强学生学习实用回归分析这门课的学习兴趣，培养学生的创新能力还需进一步探索。
本文结合我校这些年的教学实践和该课程的特点及培养目标，对实用回归分析课程的教学改革做一些探讨。
一优化教学内容结合我校统计学专业学生的实际情况，我们选用何晓群、刘文卿主编的《应用回归分析》的教材，内容包括一元及多元线性回归、违背基本假设的情况、自变量选择与逐步回归、多重共线性的情形及处理、岭回归、主成分回归与偏最小二乘、非线性回归、含定性变量的回归模型等方面的理论知识。
该教材不同于纯数理的教材，主要侧重于突出统计思想的渗透和实际案例的应用，重点是结合SPSS软件使用回归分析的各种方法，比较各种方法的适用条件并正确解释分析结果。
在理论教学中，对教材中省略的一些重要公式的证明或推理过程可加以补充，或提供一些参考书，以加深学生的数学修养。
其次，实用回归分析是一门应用型的学科，与社会经济结合紧密，教材中所选案例多是经济方面的，而传统的教学比较侧重统计方法的运用和数据的计算和处理，忽视模型的实际背景及与其他学科的交融，对实际问题的理解较为薄弱。
所以在教学中教师应适当调整教学内容，将经济学等相关知识融入回归模型，增加模型直观背景的讲解，结合案例，运用统计软件进行分析，以达到学生能了解背景，透析概念，知道原理，建立模型；同时恰当的再引入一些实际案例，将回归模型与有关社会知识体系有机地联系起来，使学生更好地理解和掌握，激发学生的学习兴趣，开拓学生的视野，使学生对探求知识产生浓厚兴趣。
重庆理工大学实践教学大纲(实习设计)08 应用回归分析 课程设计大纲 ok
《应用回归分析》课程设计大纲
开课单位：数学与统计学院开课学期：第3学年秋季学期
学分：1学分学时：16学时（1周）
适用专业：统计学（0102）
一、课程设计的目的与意义
本课程设计是配合《应用回归分析》课程而开设的一门实践课程。
本课程设计的目的是使学生巩固、应用和补充课堂讲授的理论知识，增强学生的动手能力和理论联系实际的能力，培养学生运用所学的回归分析方法及借助统计软件解决实际问题的基本能力，提高学生发现问题、分析问题、解决问题和撰写科研论文的能力。
二、课程设计的内容
要求学生就社会、经济、生活中的某一现象或某一方面的问题，设置指标变量，收集整理样本数据，建立回归模型，并做回归诊断与模型检验，进行因素分析、变量控制或决策预测，从而得出解决问题的方案、方法，为社会、经济、生活问题提供参考依据。
三、课程设计的方式
本课程设计的成果以论文形式提交。
四、课程设计的基本要求
论文应包括以下几个方面：
1、问题描述。
2、数据收集。
3、建立回归模型。
4、回归诊断与模型检验。
5、回归模型的运用。
五、课程设计成绩的评定
1、课程设计成绩采用五级分制：优、良、中、及格、不及格。
2、成绩评定依据：平时成绩20%；设计报告50%；答辩30%。
《应用回归分析》2012版教学大纲
应用回归分析【课程编码】2B040315 【课程类别】专业必修【学分数】 3.5 【适用专业】统计学【学时数】51 【编写日期】2012-10-09一、教学目标本课程是统计学应用的主要方面，在统计学科中具有十分重要的地位，同时该课程还是数理统计数学知识的延伸和深化，是统计学中的一个非常重要的分支。
该课程提供的方法广泛应用在自然科学、管理科学和社会、经济等领域。
通过本课程的教学，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。
应用回归分析方法应用面非常广泛，是一套基于因果分析的定量模型，用于解析“原因与结果”的合理关系，以便用于事物的预测性分析。
系统地分析因果关系论证过程，有利于培养缜密的思维方式，提高综合素质，获得因果分析的严谨的知识。
二、教学内容和学时分配（一）第一章回归分析概述2学时（理论讲授2学时）主要内容：§1 .1 变量间的统计关系§1 .2 回归方程与回归名称的由来§1 .3 回归分析的主要内容及其一般模型§1 .4 建立实际问题回归模型的过程§1 .5 回归分析应用与发展述评教学要求：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。
重点、难点变量间的相关关系；回归分析的一般模型；如何建立实际问题回归模型。
其它教学环节：讨论课、习题课（二）第二章一元线性回归15学时（理论讲授10学时+实践实验5学时）主要内容：§2 .1 一元线性回归模型§2 .2 参数β0、β1的估计§2 .3 最小二乘估计的性质§2 .4 回归方程的显著性检验§2 .5 残差分析§2 .6 回归系数的区间估计§2 .7 预测和控制§2 .8 本章小结与评注教学要求：了解一元线性回归模型的概念、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，掌握残差及其简单性质；理解预测和控制。
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。
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《实用回归分析与实验》课程教学大纲
一、课程基本信息
二、课程简介
“回归分析”是现代统计学中理论丰富且应用广泛的一个分支，研究的是具有相关关系的变量间的统计规律性。
它包括线性回归模型，方差分析模型等应用十分广泛的许多模型，其理论和方法也是学习和研究其它统计方法的基础．通过本课程的教学，使学生掌握回归分析的基本原理、基本方法，培养学生初步具有能结合实际情况对所获取的数据或具体的项目进行处理和分析的能力，能够用它们初步解决实际应用问题，为他们进一步从事理论研究或实际应用打下扎实的基础。
三、课程目标
本课程为专业主干课。
培养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。
四、教学内容及要求
第一章回归分析概述（2 学时）
（1）掌握回归分析应用及建立实际问题回归模型的过程；
（2）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；
（3）理解回归分析的主要内容；
（4）了解回归方程与回归名称的由来；
（5）初步了解回归分析发展述评。
第二章一元线性回归（6学时）
（1）掌握参数的估计，最小二乘估计的性质，回归方程的显著性检验，残差分析；回归模型建立及预测；（2）熟悉一元线性回归模型及应用，回归系数的区间估计；
（3）了解一元线性回归模型的一般应用；
（4）初步了解一元线性回归模型的控制问题。
第三章多元线性回归（9学时）
（1）掌握多元线性回归模型回归参数的估计、参数估计量的性质回归方程的显著性检验及应用；
（2）熟悉多元线性回归模型；
（3）理解中心化和标准化问题；
（4）了解相关阵与偏相关系数。
第四章违背基本假设的情况( 6 学时)
（1）掌握一元加权最小二乘估计、多元加权最小二乘估计、自相关性问题、异方差性问题及其处理（2）熟悉异常值与强影响点及处理；
（3）理解违背基本假设概念；
（4）了解异方差性产生的背景和原因。
第五章自变量选择与逐步回归 ( 6学时)
（1）掌握逐步回归及应用；
（2）熟悉自变量选择对估计和预测的影响；
（3）理解所有子集回归；
（4）了解自变量选择。
第六章多重共线的情况及其处理 (8 学时)
（1）掌握消除多重共线性的方法；
（2）熟悉多重共线性的诊断；
（3）理解多重共线性对回归模型的影响；
（4）了解多重共线性产生的背景和原因；
第七章岭回归 (6 学时)
（1）掌握用岭回归选择变量；
（2）熟悉岭参数的选择；
（3）理解岭回归估计的定义及性质；
（4）了解岭迹分析。
五、课时分配表
六、教材及参考书
教材：
《应用回归分析（第三版）》（中国人民大学出版社2011年9月出版，何晓群，刘文卿编著）
参考书：
1.《近代回归分析》，（科学出版社2012年1月出版，梅长林、王宁编著）
2.《实用回归分析》，（科学出版社, 1998年1月出版，方开泰编）
3. 《统计分析与SPSS的应用》（中国人民出版社2011年1月出版，薛薇主编）
七、教学策略与方法的建议
本课程教学重点：多元线性回归，回归诊断，教学难点：多元线性回归，教学方法提示与指导：突出重点，讲透原理，加强上机训练。
课后适当指导学生开展一些操作性强、可行性高的实际问题演练，锻炼学生综合运用所学知识和实践操作能力，巩固基本理论知识，培养学生运用知识的能力和创新能力。
修订人(签字) 李江平
审核人 (签字) 李江平
批准人（签字）
《实用回归分析与实验》实验教学大纲
一、基本信息
二、实验课程简介
“回归分析”是现代统计学中理论丰富且应用广泛的一个分支，研究的是具有相关关系的变量间的统计规律性。
它包括线性回归模型，方差分析模型等应用十分广泛的许多模型，其理论和方法也是学习和研究其它统计方法的基础．通过本课程的教学，使学生掌握回归分析的基本原理、基本方法，培养学生初步具有能结合实际情况对所获取的数据或具体的项目进行处理和分析的能力，能够用它们初步解决实际应用问题，为他们进一步从事理论研究或实际应用打下扎实的基础。
三、实验目的
实用回归分析是理论性和实践性都很强的一门课程，通过上计算机实习加强和巩固课堂所学知识，掌握计算机的一些算法及其编程方法，上机运行及调试程序，熟悉实习步骤，写出相应的实习报告。
四、实验内容与要求
本课程拟安排4个实验项目（共计8学时），分别为运用SPSS实现一元线性回归，运用SPSS实现一元加权、多元加权线性回归及逐步回归，运用SPSS实现岭回归分析问题、写出分析报告。
五、主要仪器设备
Matlab软件和Spss软件，计算机。
六、实验学时分配表
七、考核方法
闭卷、笔试，或者开卷考试
八、教材及参考书
教材：
《应用回归分析（第三版）》（中国人民大学出版社2011年9月出版，何晓群，刘文卿编著）参考书：
1. 《统计分析与SPSS的应用》（中国人民出版社2011年1月出版，薛薇主编）
2.《近代回归分析》，（科学出版社2012年1月出版，梅长林、王宁编著）
3.《实用回归分析》，（科学出版社, 1998年1月出版，方开泰编）
制订人（签字）李江平
审核人（签字）李江平批准人（签字）。