北师大版选修1《回归分析》教学设计

北师大版选修1《回归分析》教学设计一、教学目的本门课程旨在让学生通过学习回归分析的基本理论和实践，掌握常用的回归分析方法，能够使用回归分析进行实证研究和数据分析。具体来说，学生需要达到以下几个方面的能力：掌握一元线性回归模型的基本理论和实践方法，能够使用Excel或R软件进行具体操作；掌握多元线性回归模型的基本理论和实践方法，了解交互作用和影响检验等内容；掌握对于回归结果的解读和模型评价方法，包括残差分析、多重共线性、异方差性等问题的检验；能够利用回归模型进行具体实施分析，并给出相应的结论。二、教学内容本门课程的主要内容包括以下几个部分：一元线性回归模型的基本理论和实践方法；多元线性回归模型的基本理论和实践方法；残差分析和模型评价；应用实例分析。三、教学方法本门课程采用的教学方法主要包括以下几个方面：理论授课：介绍回归分析的基本理论及其应用，包括一元线性回归模型、多元线性回归模型等；实践操作：使用Excel或R软件进行实践操作，帮助学生深刻理解回归分析的实践应用；案例分析：介绍实际案例，通过学生自行分析和解决，提高学生的实际操作能力。四、教学内容及进度本门课程共计18个学时，具体内容及进度如下：第一、二学时：一元线性回归模型介绍一元线性回归模型的基本概念和统计推断方法；线性回归模型的最小二乘估计；回归模型的显著性检验、参数估计以及模型拟合度的度量；使用Excel或R软件进行一元线性回归实施操作。第三、四学时：多元线性回归模型与交互作用介绍多元线性回归模型和交互作用概念；多元回归模型及回归系数的解释；交互作用的概念及其在多元回归模型中的应用；使用Excel或R软件进行多元线性回归实施操作。第五、六学时：独立变量的常见问题独立变量的对数变换；独立变量的类别标记；使用Excel或R软件进行变量转换的实际应用。第七、八学时：模型诊断：残差与假设检验检验回归模型的假设；残差分析及异常值的判断；异方差性检验，多重共线性检验以及辅助变量的使用。第九、十学时：广义线性模型介绍广义线性模型的概念及其应用；讲解各种广义线性模型的定义及其参数的解释；利用Excel或R软件进行广义线性模型的实现应用。第十一、十二学时：区组试验分析介绍区组试验的基本概念和设计方法；讲解随机区组设计和均衡区组设计；使用Excel或R软件进行区组试验分析。第十三、十四学时：混合线性模型介绍混合线性模型的基本概念和应用方法；讲解混合线性模型的因素的设计；使用Excel或R软件进行混合线性模型分析。第十五、十六学时：时间序列与预测分析介绍时间序列的基本概念和模型构建；讲解时间序列的分解和季节性调整；使用Excel或R软件进行时间序列与预测分析。第十七、十八学时：应用实例分析介绍实际案例进行分析；学生自行操作，对所给案例进行分析；提供答案和多种解析方法供参考。五、教学评估本门课程采用的教学评估方法主要包括以下几个方面：课堂测验：每学时结束后，进行教学内容的测验，以检测学生的掌握情况；学生报告：要求每位学生完成一份回归分析的应用报告；期末考试：对整个课程的教学内容进行考试。六、参考书目钱峰,李文生.北师大版《回归分析》.北京师范大学出版社,20