multicollinearity,nonlinear regression and so on.The goal of this course is to mak students master the theory and method of regression analysis,so that they can do the analysis and modeling of real data by applying some basic theories and techniques of statistics and usine statistical software.This course will introduce the by usingstatistical software,and emphasize the close relation between qualitative analysis and quantitative analysis,and strive to highlight the penetration of statistical thought to the application of real cases. 课程目标与内容(Course objectives and contents) 牢固掌握建立一元和多元线性回归模型的先决设定条件，参数最小二乘估计的 基本原理与性质，回归方程的显著性检验，回归系数的区间估计以及相应的顶 测与控制。(B1、B2、D1) 2,深刻理解对所建模型进行回归诊断的必要性及其利用残差分析、影响分机 进行各种诊断的方法与技巧。(B1、B2、D1》 3.对不满足模型设定条件的建模数据，应全面了解可以用来矫正模型设定而 课程目标 健立的各种备选新模型的建模方法。(B1、B2、D1) (Course Object) 4.对具有共线性性的数据所引发的建模危害应有足够的认识，并熟练掌握辨 共线性的几种指标点共线性性的建模方法。 (B1、B2、D1) 5 熟练掌握几种非线性回归模型的搭建和验证技术。 (B1、B2、D1 6.熟练掌握R软件的基本操作和编程，并能利用所学理论与方法解决实际数 据的统计建模问题。(B3、C5、D1) 影的念表达空间要素，提高形象思维能力，并能正确求解一般空间问题。(B2、D1) 教学内容（要 章节 学时 教学形式 作业及考课程思政融入对应课程目 核要求 标 培养学生一丝 第一章线性代数与居 6 果堂教学 习题 不苟、认真严课程目标1 1-2周) 机向量初步 教学内容进度 谨的工作作风 安排及对应课 第二章 一元线性回 习题+上 培养学生 课程目标 程目标(Cas 6 课堂教学 不苟、认真严 机 1.6 Schedule& (3-4周) 镜型 谨的工作作风 第三 培养学生一 Course 多元线性回 6 (5-6周) 模型 果堂教学 题+上 课程目标 不、 认真严 机 Objectives) 懂的工作作风 76 培养学生一丝 第四章最佳模型的识 习项+ 课程目标 (7-8周) 择 课堂教学 不苟.认直严 机 谨的工作作风 2、6 培养学生一丝 第五章 习题+上 (9-10周) 残差分析 6 课堂教学 不苟、认真严课程目标 机 懂的工作作风multiple linear regression analysis, criteria for choice of best model, analysis of residuals, influence diagnostics, nonstandard conditions, detecting and combating multicollinearity, nonlinear regression and so on. The goal of this course is to make students master the theory and method of regression analysis, so that they can do the analysis and modeling of real data by applying some basic theories and techniques of statistics and using statistical software. This course will introduce the practical methods of regression analysis by using statistical software, and emphasize the close relation between qualitative analysis and quantitative analysis, and strive to highlight the penetration of statistical thought to the application of real cases. 课程目标与内容（Course objectives and contents） *课程目标 (Course Object) 牢固掌握建立一元和多元线性回归模型的先决设定条件，参数最小二乘估计的 基本原理与性质，回归方程的显著性检验，回归系数的区间估计以及相应的预 测与控制。（B1、B2、D1） 2．深刻理解对所建模型进行回归诊断的必要性及其利用残差分析、影响分析 进行各种诊断的方法与技巧。（B1、B2、D1） 3．对不满足模型设定条件的建模数据，应全面了解可以用来矫正模型设定而 建立的各种备选新模型的建模方法。（B1、B2、D1） 4．对具有共线性性的数据所引发的建模危害应有足够的认识，并熟练掌握辨 别共线性的几种指标克服共线性性的建模方法。（B1、B2、D1） 5. 熟练掌握几种非线性回归模型的搭建和验证技术。（B1、B2、D1） 6. 熟练掌握 R 软件的基本操作和编程，并能利用所学理论与方法解决实际数 据的统计建模问题。（B3、C5、D1） 影的概念表达空间要素，提高形象思维能力，并能正确求解一般空间问题。（B2、D1） *教学内容进度 安排及对应课 程目标 (Class Schedule & Requirements & Course Objectives) 章节 教学内容（要 点） 学时 教学形式 作业及考 核要求 课程思政融入 点 对应课程目 标 第一章 （1-2 周） 线性代数与随 机向量初步 6 课堂教学 习题 培养学生一丝 不苟、认真严 谨的工作作风 课程目标 1 第二章 （3-4 周） 一元线性回归 模型 6 课堂教学 习题+上 机 培养学生一丝 不苟、认真严 谨的工作作风 课程目标 1、6 第三章 （5-6 周） 多元线性回归 模型 6 课堂教学 习题+上 机 培养学生一丝 不苟、认真严 谨的工作作风 课程目标 1、6 第四章 （7-8 周） 最佳模型的选 择 6 课堂教学 习题+上 机 培养学生一丝 不苟、认真严 谨的工作作风 课程目标 2、6 第五章 （9-10 周） 残差分析 6 课堂教学 习题+上 机 培养学生一丝 不苟、认真严 谨的工作作风 课程目标 2