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《回归分析》教学大纲
课程编号:121053A
课程类型:□通识教育必修课□通识教育选修课
?学科基础课?专业核心课
□专业提升课□专业拓展课
总学时:48讲课学时:32实验(上机)学时:16
学分:3
考试类型:?考试□考查
适用对象:数据科学与大数据技术统计学数学与应用数学(金融方向)专业
□是?否适合作为其他专业学生的个性化选修课
先修课程:统计学
一、教学目标
《回归分析》课程是统计学专业的学科专业课,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。
目标1:扎实的数学基础和完整的统计知识体系
目标2:计算机编程技能与经济学基本常识
目标3:解决实际问题的能力
目标4:培育有坚定理想信念、深厚爱国主义情怀、高尚道德情操,具有扎实统计专业学识,坚韧奋斗进取品格的社会主义新青年。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系
(一)教学内容
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。
(二)教学方法和手段
本课程教学理论方法介绍与案例应用分析并重。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%。
(四)学习要求
学习本课程前,学生应掌握统计学的基础知识。学习过程中应关注社会经济领域的热点问题,以发现问题,并进一步有效地应用。
三、各教学环节学时分配
以表格方式表现各章节的学时分配,表格如下:
教学课时分配
序号
章节内容
讲课
实验
讨论
合计
1
回归分析概述
2
2
2
经典线性回归模型
4
2
6
3
第三章违背基本假设的线性回归模型
5
2
7
4
含定性变的回归模型与非线性回归模型
4
2
6
5
第五章回归模型变量的筛选
2
2
4
6
动态回归模型
3
2
5
7
回归模型的设定、诊断与改进
4
2
6
8
第八章回归模型的综合应用与案例分析
4
2
6
9
第九章分位数回归与非参数回归基本问题
4
2
6
合计
32
16
48
四、教学内容
第一章回归分析的基本问题
第一节回归分析的主要内容
1.回归分析的发展
2.回归分析的主要内容
第二节回归分析的基本流程
1.回归分析的基本流程
2.回归分析的关键与难点分析
第三节回归分析的应用
社会问题中的回归分析应用
经济问题中的回归分析应用
3.其他领域中的回归分析应用
4.软件应用
本章重点和难点:回归分析的思想、回归分析的流程和回归分析应用的重点与难点
课程的考核要求:考察学生对回归分析的基本思想、回归分析的基本流程的理解和把握。
课程思政切入点:通过介绍回归分析的应用和基本思想,让学生了解中华民族伟大复兴的历史必然、发展条件和发展长期趋势。
了解:回归分析的发展与含义
理解:回归分析的基本内容、
掌握:回归分析的基本思想与流程
运用:统计软件的基本使用
复习思考题:
1.回归分析的基本内容
2.回归分析的基本流程
3.回归分析与计量经济学的联系
第二章经典线性回归模型及应用
第一节经典线性回归模型
1.一元线性回归模型
2.多元线性回归模型
3.经典回归模型的假定条件
第二节一元线性回归模型应用
1.一元线性回归模型建模案例分析
2.一元线性回归模型的应用分析
3.一元回归模型实践中的难点与技巧
第三节多元线性回归模型应用
1.多元线性回归模型建模案例分析
2.多元线性回归模型的应用分析
3.多元回归模型实践中的难点与技巧
本章重点和难点:经典回归模型、模型的参数估计、模型的简单应用
课程的考核要求:考察学生对经典回归
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