《回归分析》教学大纲
课程编号：120043B
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：48 讲课学时：32实验（上机）学时：16
学分：3
适用对象：统计学
先修课程：统计学
毕业要求：
1.扎实的数学基础和完整的统计知识体系
2.计算机编程技能与经济学基本常识
3.解决实际问题的能力
一、课程教学目标
《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。
二、教学基本要求
（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
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
1．社会问题中的回归分析应用
2．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。
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模型的认识，及经典回归模型的应用
了解：经典回归模型的条件
理解：参数经典回归模型参数估计量的性质
掌握：模型的建立与参数估计
运用: 一元及多元经典回归模型的应用、分析与评价
复习思考题:
1．经典回归模型及假定条件
2．结合实际问题建立回归模型并对结果进行分析
3．对文献或其他相关的回归分析应用进行分析、评价与改进
第三章违背基本假设的线性回归模型
第一节异方差问题及处理
1．异方差性产生的背景与原因
2．统计诊断与分析
3．加权最小二乘估计
第二节自相关性问题及处理
1．自相关性产生的背景与原因
2．统计诊断与分析
3．自相关性条件下参数估计
第三节多重共线性问题及处理
1．多重共线性产生的背景与原因
2．统计诊断与分析
3．多重共线性条件下参数估计
第四节违背基本假设的线性回归模型分析与应用
1．案例分析
2．违背基本假设下的线性回归模型应用
本章重点和难点：对随机误差项的检验、诊断、分析,基于普通最小二乘法的改
进及非经典假设下的线性回归模型应用
课程的考核要求：考察学生对随机误差项的分析与参数的估计
了解：不符合经典回归模型假定的后果
理解：不符合假定的原因诊断
掌握：随机误差项的统计检验
运用: 违背基本假设下的线性回归模型应用
复习思考题:
1．经典回归假定不满足的后果与可能原因
2．基于普通最小二乘法的参数估计方法改进的设计思想
3．对文献或其他相关的回归分析应用进行分析、评价与改进
第四章含定性变的回归模型与非线性回归模型
第一节包含虚拟变量的回归模型
1．虚拟变量的含义
2．虚拟变量的引入与模型参数估计
3．自变量中含有定性变量的回归模型的应用
第二节离散选择回归模型
1．二元离散选择回归模型
2．多类别Logistic回归
3．有序被解释变量的回归模型
第三节非线性回归分析
1．非线性回归模型
2．非线性回归模型的应用分析
3．非线性回归模型实践中的难点与技巧
本章重点和难点：带有分类变量的回归分析理论方法与应用、非线性回归课程的考核要求：虚拟变量、离散选择模型等基本概念、原理与应用
了解：虚拟变量,定性因变量(离散选择)模型、非线性回归模型
理解：带有分类变量的回归的基本思想
掌握：虚拟变量的引入，模型参数的估计，非线性回归模型的识别及参数估计
运用:包含分类变量的回归模型及非线性回归分析在实践中的应用
复习思考题:
1．举例说明虚拟变量的含义
2．几种不同的离散选择模型
3．对文献或其他相关的包含虚拟变量的回归分析应用进行分析、评价与改进
4．对文献或其他相关离散选择回归分析应用进行分析、评价与改进
第五章回归模型变量的筛选
第一节回归模型中的变量
1．回归分析的数据类型
2．变量选择对回归模型的影响
第二节变量筛选的基本准则、方法与应用
1．变量筛选的基本准则
2．变量筛选的方法
本章重点和难点：变量的筛选
课程的考核要求：考察学生对变量筛选的原则的把握,和变量筛选的应用了解：变量筛选在回归分析中的重要性
理解：变量筛选的准则
掌握：变量筛选的方法
运用:回归分析实践中的应用
复习思考题:
1．变量筛选在回归分析中的重要性
2．变量筛选的基本方法
3．对文献或其他相关的回归分析应用进行分析、评价与改进
第六章动态回归模型与应用
第一节动态回归模型
1．滞后效应与分布滞后模型
2．自回归模型
3．自回归分布滞后模型
第二节动态回归模型的估计
1．分布滞后模型的变换
2．自回归分布滞后模型的参数估计
第三节动态回归模型的应用
1．因果关系的检验
2．变量关系稳定性检验
3．案例研究与应用分析
本章重点和难点：分布滞后与自回归模型的参数估计及应用
课程的考核要求：动态回归模型基本概念、原理适用条件与应用了解：现实中的滞后效应、分布滞后模型、自回归分布之后模型
理解：分布滞后模型的设置、自回归分布滞后模型的含义、适应条件
掌握：分布滞后模型参数估计及原理
运用:动态回归模型的应用
复习思考题:
1．举例说明现实中的滞后效应
2．分布滞后模型的转换与参数估计
3．结合实际进行分布滞后与自回归模型的应用及分析
第七章回归模型的设定、诊断与改进
第一节回归模型设定与改进
1.回归模型设定原则与思路
2.回归模型的评价准则
3.模型设定误差的类型
第二节回归模型设定错误的诊断与检验
1.遗漏相关变量
2.包括不相关变量
3.模型函数形式设定错误
4.变量数据度量问题的诊断
第三节模型的改进与应用
本章重点和难点：模型设定问题及诊断方法与应用
课程的考核要求：模型设定的常见问题、诊断方法、模型的修正了解：模型设定中常见的几类问题及其基本表现
理解：模型设定中的各种问题带来的可能的后果
掌握：模型设定问题的诊断方法，评价模型的基本准则与方法运用:模型设定问题的诊断与模型的调整，实际应用
复习思考题:
1．模型设定的常见问题
2．模型设定常见问题的诊断方法
3．如何对模型进行设定并应用
4．评价模型的基本准则与方法
第八章回归模型的综合应用与案例分析
第一节回归分析中的伪回归问题分析
1．回归分析中的伪回归现象
2．避免回归分析中伪回归现象的方法
2．误差修正模型的建立与应用
第二节回归分析变参数问题及应用
1．变参数回归模型的基本问题
2．确定性变参数模型及参数估计
3．随机变参数模型及参数估计
4．变参数回归模型应用
第三节回归分析中约束条件的检验与应用
1．约束条件检验的基本原理与方法
2．回归方程结构稳定检验的方法与应用
3．线性约束条件的检验方法与应用
4．非线性约束条件的检验方法与应用
第四节综合案例研究与应用分析
1．应用中的技术与技巧
2．回归分析综合案例研究
本章重点和难点：回归分析的应用、问题、及解决方法
课程的考核要求：回归分析的应用、如何避免伪回归等问题
了解：非线性回归、伪回归,变参数、约束条件的检验等的基本概念
理解：伪回归现象出现的原因、实际中应用中的变参数现状、约束条件检验、变量间长期均衡稳定关系分析与检验的基本原理
运用: 了解并根据实践应用，结回归分析的应用中存在的问题应用
复习思考题:
1．回归分析中如何避免伪回归等问题
2．如何发现并处理变参数问题
3．约束条件检验的应用与实践
第九章分位数回归与非参数回归基本问题
第一节分位数回归简介
1．分位数回归基本概念
2．线性分位数回归模型
第二节一元非参数回归简介
1．核密度估计
2．一元非参数回归
本章重点和难点：分位数回归与非参数回归的基本概念
课程的考核要求：了解分位数回归与非参数回归的背景与基本概念
了解:什么是分位数回归、什么是非参数回归、核密度估计的基本原理
掌握:核密度估计的方法
运用:分位数回归与非参数回归的基本应用
复习思考题：
1．分位数回归的基本概念及模型
2．一元非参数回归及和核回归光滑模型
五、指定教材和主要学习参考书
[1]何小群《应用回归分析》，北京:中国人民大学出版社，2007年
[2]王黎明《应用回归分析》，上海:复旦大学出版社，2008年
[]3[美]S.weisberg .《应用线性回归分析》（Appled Linerar Regressiony）王静龙译，北京：中国统计出版社
[4][美]Douglas M.Bates [加拿大]Donald G.Watta. 韦博成译，《非线性回归分析及其应用》北京：中国统计出版社
[5]周纪芗.《回归分析》武汉：华东师范大学出版社，1991年
[6]陈希孺.《近代回归分析——原理方法及应用》合肥：安徽教育出版社，1987年
主讲教师签字：
系（教研室）主任/课程负责人签字：
学院（系、部）教学副院长（副主任）审核签名：
年月日
Xxx大学 《数据库及应用》教学大纲 编写单位：xxxxxxx系 执笔人：xxxxxxx系 审核人：xxxxxxx系 xxx大学xxx系 20xx年2 月
［实验要求］ 本课程实验要求较高，实验内容多且相关性较强，有关实验的具体要求与内容需按实验大纲执行，本大纲中不再另行说明。
第一章数据库系统概述与Visual FoxPro基础知识 ［教学内容］ 数据库系统的基本概念；关系数据库系统；数据库应用系统；常量、变量、函数及表达式。 [教学目标与要求] 熟练掌握：常量、变量、表达式及常用函数； 掌握：数据库系统的基本概念；关系的概念、基本特点和关系运算； 了解：Visual Foxpro的命令格式及文件类型。 [重点与难点] 数据库系统的基本概念；常量、变量、函数及表达式。 [教学时数] 2学时 第一节数据库系统的基本概念 一、数据库概述 （一）三类数据模型 （二）关系数据库概述 （三）实体模型与实体联系 （四）三种基本关系运算 （五）关系完整性 二、数据库系统概述 （一）数据管理系统（DBMS） （二）数据应用系统（DBAS）
第二节Visual Foxpro 概述 一、Visual Foxpro概述 二、Visual Foxpro的数据元素 三、Visual Foxpro的命令格式 第三节常量、变量、函数和表达式 一、常量、变量的概念及类型 二、函数 三、表达式 [复习思考题] 1、与文件系统相比，数据库系统有哪些优点？ 2、数据库管理系统有哪些基本功能？ 3、VFP有哪几种工作方式？ 第二章数据表的基本操作 ［教学内容］ Visual FoxPro项目管理器；表的建立与修改；表的维护命令；索引的概念与索引的建立[教学目标与要求] 熟练掌握：表结构建立及修改方法；索引的概念、类型、特点及建立索引的方法 掌握：对表中记录的追加、插入和删除等操作；项目管理器的建立和使用方法 了解：多工作区的概念；数据导入和数据导出 [重点与难点] 表结构的建立及修改方法；表中数据操作；索引及索引建立方法。 [教学时数] 2学时 第一节项目管理器 一、项目管理器的作用
《文本数据分析》教学大纲 课程编号：071193B 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：48 讲课学时：32 实验（上机）学时：16 学分：3 适用对象：信息管理与信息系统专业（大数据应用） 先修课程：数据结构、数据库原理与应用、大数据分析算法 一、教学目标 文本数据分析是文本分析和挖掘数据的理论和方法，文本数据分析是信息管理与信息系统专业（大数据应用）重要的专业选修课。通过本课程的学习，将达到以下目标: 目标1：对文本数据分析的价值、意义和基本原理建立清晰和比较全面的认识； 目标2：掌握有关文本数据发掘、处理、建模和解释的基本原理和方法，了解和熟悉文本数据分析在社会科学研究、商业分析和公共管理等领域的实际案例； 目标3：熟悉文本数据挖掘的基本原理，提高分析文本数据的思维能力与计算能力，能够从事某社会和经济领域文本数据分析相关活动的组织、执行和实施。 二、教学内容及其与毕业要求的对应关系 （一）教学内容
本课程主要基于R语言讲授文本数据分析的原理、基本方法及常用软件。主要包括：常用文本挖掘技术及其基本流程；基于R软件详细讲授文本挖掘的主要方法，包括R软件的简介与安装，文本挖掘所需的基本R包，Facebook、微博、Twitter、网页等爬虫技术、数据预处理如断词、字词处理、语料库建立等，资料分析如关联分析、集群分析、主成份分析和聚类分析；基于MS SQLSever 讲授文本挖掘的实现技术，包括数据预处理技术，文本数据的导入、建立字词与词向量、建立训练集和测试集；基于MS SQL Sever讲授常用的文本数据挖掘方法，并进行图表分析；最后通过舆情分析、文献挖掘等案例进行实战练习。 （二）教学方法和手段 注重理论与实践相结合，采取实例教学法、小组教学法、模拟教学法等多种教学方法进行授课。重点强调案例教学锻炼学生解决实际问题的能力，并借助R 语言开发环境软件进行上机操作和实战练习。 （三）实践教学环节要求 要求学生在实验环节掌握文本数据分析的基本原理、思路及相关领域的实战应用。要求学生课后完成基于课堂和实验教学内容的扩展实践练习，进一步熟悉文本数据分析流程和技术方法，加强相关领域的实际应用场景练习。 （四）与毕业要求的关系 文本数据作为信息的重要载体在当今信息化社会扮演着重要的角色。作为信息管理与信息系统专业大数据应用方向的学生，学习和掌握文本数据分析相关知识、方法和技术，不仅是大数据时代下社会经济发展的需要，更是适应未来各个领域海量数据管理的必需技术和能力，符合该专业培养的基本要求。 三、各教学环节学时分配 教学课时分配
第八章 回归分析方法 当人们对研究对象的内在特性和各因素间的关系有比较充分的认识时，一般用机理分析方法建立数学模型。如果由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制，无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型，那么通常的办法是搜集大量数据，基于对数据的统计分析去建立模型。本章讨论其中用途非常广泛的一类模型——统计回归模型。回归模型常用来解决预测、控制、生产工艺优化等问题。 变量之间的关系可以分为两类：一类叫确定性关系，也叫函数关系，其特征是：一个变量随着其它变量的确定而确定。另一类关系叫相关关系，变量之间的关系很难用一种精确的方法表示出来。例如，通常人的年龄越大血压越高，但人的年龄和血压之间没有确定的数量关系，人的年龄和血压之间的关系就是相关关系。回归分析就是处理变量之间的相关关系的一种数学方法。其解决问题的大致方法、步骤如下： （1）收集一组包含因变量和自变量的数据； （2）选定因变量和自变量之间的模型，即一个数学式子，利用数据按照最小二乘准则计算模型中的系数； （3）利用统计分析方法对不同的模型进行比较，找出与数据拟合得最好的模型； （4）判断得到的模型是否适合于这组数据； （5）利用模型对因变量作出预测或解释。 应用统计分析特别是多元统计分析方法一般都要处理大量数据，工作量非常大，所以在计算机普及以前，这些方法大都是停留在理论研究上。运用一般计算语言编程也要占用大量时间，而对于经济管理及社会学等对高级编程语言了解不深的人来说要应用这些统计方法更是不可能。MATLAB 等软件的开发和普及大大减少了对计算机编程的要求，使数据分析方法的广泛应用成为可能。MATLAB 统计工具箱几乎包括了数理统计方面主要的概念、理论、方法和算法。运用MATLAB 统计工具箱，我们可以十分方便地在计算机上进行计算，从而进一步加深理解，同时，其强大的图形功能使得概念、过程和结果可以直观地展现在我们面前。本章内容通常先介绍有关回归分析的数学原理，主要说明建模过程中要做的工作及理由，如模型的假设检验、参数估计等，为了把主要精力集中在应用上，我们略去详细而繁杂的理论。在此基础上再介绍在建模过程中如何有效地使用MATLAB 软件。没有学过这部分数学知识的读者可以不深究其数学原理，只要知道回归分析的目的，按照相应方法通过软件显示的图形或计算所得结果表示什么意思，那么，仍然可以学到用回归模型解决实际问题的基本方法。包括：一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、逐步回归等方法以及如何利用MATLAB 软件建立初步的数学模型，如何透过输出结果对模型进行分析和改进，回归模型的应用等。 8.1 一元线性回归分析 回归模型可分为线性回归模型和非线性回归模型。非线性回归模型是回归函数关于未知参数具有非线性结构的回归模型。某些非线性回归模型可以化为线性回归模型处理；如果知道函数形式只是要确定其中的参数则是拟合问题，可以使用MATLAB 软件的curvefit 命令或nlinfit 命令拟合得到参数的估计并进行统计分析。本节主要考察线性回归模型。 8.1.1 一元线性回归模型的建立及其MATLAB 实现 其中01ββ，是待定系数，对于不同的,x y 是相互独立的随机变量。 假设对于x 的n 个值i x ，得到 y 的n 个相应的值i y ，确定01ββ，的方法是根据最小二乘准则，要使 取最小值。利用极值必要条件令 01 0,0Q Q ββ??==??，求01ββ，的估计值01??ββ，，从而得到回归直线01 ??y x ββ=+。只不过这个过程可以由软件通过直线拟合完成，而无须进行繁杂的运算。
3.1.2 虚拟变量的应用 例3.1.2.1：为研究美国住房面积的需求，选用3120户家庭为建模样本，回归模型为： 123log log P Y βββ++logQ= 其中：Q ——3120个样本家庭的年住房面积（平方英尺） 横截面数据 P ——家庭所在地的住房单位价格 Y ——家庭收入 经计算：0.247log 0.96log P Y -+logy=4.17 2 0.371R = （）（） （） 上式中2β=0.247-的价格弹性系数，3β=0.96的收入弹性系数，均符合经济学的常识，即价格上升，住房需求下降，收入上升，住房需求也上升。 但白人家庭与黑人家庭对住房的需求量是不一样的，引进虚拟变量D ： 01i D ?=?? 黑人家庭 白人家庭或其他家庭 模型为：112233log log log log D P D P Y D Y βαβαβα+++++logQ= 例3.1.2.2：某省农业生产资料购买力和农民货币收入数据如下：（单位：十亿元） ①根据上述数据建立一元线性回归方程：
? 1.01610.09357y x =+ 20.8821R = 0.2531y S = 67.3266F = ②带虚拟变量的回归模型，因1979年中国农村政策发生重大变化，引入虚拟变量来反映农村政策的变化。 01i D ?=?? 19791979i i <≥年 年 建立回归方程为： ?0.98550.06920.4945y x D =++ （）（） （） 20.9498R = 0.1751y S = 75.6895F = 虽然上述两个模型都可通过显着性水平检验，但可明显看出带虚拟变量的回归模型其方差解释系数更高，回归的估计误差（y S ）更小，说明模型的拟合程度更高，代表性更好。 3.5.4 岭回归的举例说明 企业为用户提供的服务多种多样，那么在这些服务中哪些因素更为重要，各因素之间的重要性差异到底有多大，这些都是满意度研究需要首先解决的问题。国际上比较流行并被实践所验证，比较科学的方法就是利用回归分析确定客户对不同服务因素的需求程度，具体方法如下： 假设某电信运营商的服务界面包括了A1……Am 共M 个界面，那么各界面对总体服务满意度A 的影响可以通过以A 为因变量，以A1……Am 为自变量的回归分析，得出不同界面服务对总体A 的影响系数，从而确定各服务界面对A 的影响大小。 同样，A1服务界面可能会有A11……A1n 共N 个因素的影响，那么利用上述方法也可以计算出A11……A1n 对A1的不同影响系数，由此确定A1界面中的重要因素。 通过两个层次的分析，我们不仅得出各大服务界面对客户总体满意度影响的大小以及不同服务界面上各因素的影响程度，同时也可综合得出某一界面某一因素对总体满意度的影响大小，由此再结合用户满意度评价、与竞争对手的比较等因素来确定每个界面细分因素在以后工作改进中的轻重缓急、重要性差异等，从而起到事半功倍的作用。 例 3.5.4：对某地移动通信公司的服务满意度研究中，利用回归方法分析各服务界面对总体满意度的影响。 a. 直接进入法 显然，这种方法计算的结果中，C 界面不能通过显着性检验，直接利用分析结果是错误
《××××××》课程教学大纲（居中，黑体，小二号，段前段后为0，行距1.5倍）（模板） 一、课程基本信息（黑体，四号，段前段后为0，行距1.5倍） 二、课程性质、目的和任务（黑体，四号，段前段后为0，行距1.5倍）（正文为宋体，小四号字，段前段后为0，单倍行距） 三、各教学环节学时分配表（黑体，四号，段前段后为0，行距1.5倍） 其中实验安排内容：
四、教学内容及要求（黑体，四号，段前段后为0，行距1.5倍） （正文为宋体，小四号字，段前段后为0，单倍行距） （此部分根据具体课程，可以按章节列出具体内容，也可以根据内容分块。同时，不同专业在内容选择上要有所删减。） 如：第一章×××××× [教学知识目标]： [教学能力目标]： [教学重、难点]： ……………………………… 实验内容及要求： 五、教学方法与手段（黑体，四号，段前段后为0，行距1.5倍）（正文为宋体，小四号字，段前段后为0，单倍行距） 六、考核方案（黑体，四号，段前段后为0，行距1.5倍） （考核方案可先由指定教师写出，然后由课程组成员集体研讨商定） 七、教学材料（黑体，四号，段前段后为0，行距1.5倍） （指课程教材或讲义、参考资料、所需仪器、设备、教学软件等） （教学材料若涉及到相关大型仪器、设备、教学软件要填写，若无可不填写。正文为宋体，小四号字，段前段后为0，单倍行距。） 1、课程教材： 格式：编者，教材名称，出生地：出版社，时间。 例：大连理工大学计算机应用教研室，《计算机基础》（第五版），北京：高等教育出版社，2010。 2、参考资料： 格式：编者，教材名称，出生地：出版社，时间。 例：[1]丁杰主编，《电工学简明教程》，北京：大连理工大学出版社，2008。 3、教学所需相关条件： 如：仿真软件。 八、需要说明的其他问题 如：本大纲适用于××××××专业《××××××》专业基础课程。 或本大纲在教学过程某一方面可以再适当调整等等。
《数据分析与处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1．课程代码： 2．课程名称：数据分析与处理 3．课程英文名称： 4．课程类型：CC 5．授课对象：电子商务本科 6．开课单位：信息技术与商务管理系 7．教学时间安排：第2学期 8．先修课程：信息技术基础 9．并行课程： 10．后修课程：数据库原理与应用，动态网站设计基础，电子商务网站建设与管理，电子商务综合实训 11．学时安排： 二、课程教学目标及教学任务 （一）教学目标 1．教学目标的总体概括 既要能够掌握EXCEL的整体概念和基本操作步骤，又要掌握EXCEL在数据分析与处理方面的具体应用。 2．教学目标列表
（二）课程培养能力体系
（三）课程培养目标与课程内容映射表 见附件《数据库原理与应用课程培养目标与课程内容对应mapping图》。 （四）教学任务 实验报告：实验目的明确，实验内容完整，实验步骤正确，实验结论真实、准确，优秀学生能总结出系统的实验注意事项。 作业：作业内容正确，资料翔实，论证充分、有力，优秀学生能够提出鲜明的个人观点，同一问题能够给出简洁明了的答案，具有一定的创新性。 三、各单元教学内容及基本要求 第一部分数据的输入与编辑（2学时（讲课）+2学时课堂练习= 4课时） 教学内容： 1、数据输入的一般操作 2、特殊数据的快捷输入 3、有规律数据的序列输入法 4、设置有效性对输入数据审核 5、下拉式列表选择输入的设计 6、数据的编辑操作 教学重难点： 1、设置有效性对输入数据审核 2、下拉式列表选择输入的设计 教学目标： 1、掌握Excel基本的概念 2、掌握单元格及单元格区域简单数据的输入 3、掌握下拉式列表选择输入的设计 第二部分单元格数据的格式设置（1（讲课）+1（课堂练习）= 4课时） 教学内容： 1、单元格格式的一般设置 2、各种内置数字格式的使用 3、自定义数字格式的应用 4、条件格式化的应用 教学重难点： 1、自定义数字格式的应用
你应该要掌握的7种回归分析方法 标签：机器学习回归分析 2015-08-24 11:29 4749人阅读评论(0) 收藏举报 分类： 机器学习（5） 目录(?)[+]转载：原文链接：7 Types of Regression Techniques you should know!（译者/刘帝伟审校/刘翔宇、朱正贵责编/周建丁） 什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 我们为什么使用回归分析？ 如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面，让我们举一个简单的例子来理解它： 比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。具体如下： 1.它表明自变量和因变量之间的显著关系；
2.它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。 回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。 我们有多少种回归技术？ 有各种各样的回归技术用于预测。这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。我们将在下面的部分详细讨论它们。 对于那些有创意的人，如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合，你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。但在你开始之前，先了解如下最常用的回归方法： 1. Linear Regression线性回归 它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。 用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。
4、回归分析方法应用实例 在制定运动员选材标准时，理论上要求先对不同年龄的运动员，各测试一个较大的样本，然后，计算出各年龄的平均数、标准差，再来制定标准。 但是，在实际工作中，有时某些年龄组不能测到较大的样本。这时能不能使用统计的方法，进行处理呢？ 我们遇到一个实例。测得45名11至18岁男田径运动员的立定三级跳远数据。其各年龄组人数分布如表一。由于受到许多客观因素的限制，一时无法再扩大样本，因此决定使用统计方法进行处理。 第一步，首先用原始数据做散点图，并通过添加趋势线，看数据的变化趋势是否符合随年龄增长而变化的趋势，决定能否使用回归方程制定标准。如果趋势线不符合随年龄增长而变化的趋势，或者相关程度很差就不能用了。 本例作出的散点图如图1，图上用一元回归方法添加趋势线，并计算出年龄和立定三级跳远的： 一元回归方程：Y＝2.5836＋0.3392 X 相关系数 r＝0.7945（P<0.01） 由于从趋势线可以看出，立定三级跳远的成绩是随年龄增加而逐渐增加，符合青少年的发育特点。而且, 相关系数r＝0.7945，呈高度相关。因此，可以认为计算出的一元回归方程，反映了11至18岁男运动员年龄和立定三级跳远成绩的线性关系。决定用一元回归方程来制定各年龄组的标准。 第二步，用一元回归方程：Y＝2.5836＋0.3392 X 推算出各年龄的立定三级跳远回归值，作为各年龄组的第2等标准。 第三步，用45人的立定三级跳远数据计算出标准差为：0.8271。由于在正态分布下，如把平均数作为标准约有50%的人可达到标准，用平均数-0.25标准差制定标准则约有60%的人可达到，用平均数+0.25、+0.52、+0.84标准差制定标准约有40%、30%、20%的人可达到标准。本例用各年龄组回归值-0.25标准差、+0.25标准差、+0.52标准差、+0.84标准差计算出1至5等标准如表2、图2。
附件1： 课程教学大纲模板 课程编号： 课程中文名称（居中，黑体四号） 课程英文名称（居中，黑体四号） 总学时： 总学分：课程性质：（宋体五号） 开设学期及周学时分配：（宋体五号） 适用专业及层次：（宋体五号） 相关课程：（宋体五号） 教材：（《》，ⅹⅹ编著，ⅹⅹ出版社，年，宋体五号。） 推荐参考书：（《》，ⅹⅹ编著，ⅹⅹ出版社，年，宋体五号） 一、课程目的及要求 （空两格，说明课程目的及教学基本要求，宋体五号） 二、课程内容及学时分配 （空两格，以“章节”为单位说明本章节教学内容及学时分配，宋体五号） 三、教学重点与难点 （空两格，以“章”为单位说明本章教学重点与难点，宋体五号） 四、主要教学方式 （空两格，宋体五号） 五、典型作业练习 （空两格，宋体五号） 六、课程考核方式 （空两格，宋体五号） 撰写人： 审核人：
附件2： 课程简介模板 ××学院课程简介 课程中英文名称（如化工原理（Principles of Chemical Engineering））课程编号：（宋体五号） 课程性质：（如学科基础课、专业基础课、专业课、专业选修课，宋体五号） 开设学期及学时分配：（宋体五号） 适用专业及层次：（宋体五号） 先行课程：（宋体五号） 后继课程：（宋体五号） 教材：（包括教材名称，作者，出版社及出版时间） 推荐参考书：（包括参考书名称，作者，出版社及出版时间，宋体五号） 课程目的、内容与要求： （空两格，简要介绍课程目的，课程主要内容和课程学习要求，宋体五号） 撰写人： 审核人：
附件3： ××专业实践环节教学大纲模板实习教学大纲样式 实践环节名称： 英文名称： 实习周数：适用学期： 学分：实习单位（地点）： 一、实习的目的和任务 二、实习的内容和要求 三、实习的安排和形式 四、成绩考核与评定 五、教材及参考书 主撰人： 审核人： 课程设计教学大纲样式 实践环节名称： 英文名称： 学时：适用学期： 学分：地点： 一、教学目的和任务 二、课程设计内容和基本要求 三、课程设计方式与安排 四、课程设计报告 1.课程设计报告的主要内容 2.课程设计报告编写的基本要求 五、成绩考核与评定 六、与其它课程的联系 七、教材及参考书 主撰人： 审核人： 《毕业设计（论文）》教学大纲样式 实践环节名称： 英文名称： 设计（论文）周数：适用学期： 学分： 一、毕业设计（论文）的目的和任务 二、毕业设计（论文）的主要内容与基本要求 三、毕业设计（论文）的指导过程 四、毕业设计（论文）的质量标准与成绩评定 五、毕业设计（论文）的进度安排 主撰人： 审核人：
《数据分析与建模教学大纲》课程教学大纲 课程代码：030742003 课程英文名称：Data Analysis and Modeling 课程总学时：48 讲课：40 实验：8 上机：0 适用专业：电子信息科学与技术 大纲编写（修订）时间：2011.9 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 数据分析与建模是一门综合运用分析、试验、量化的手段对生产实践、科学研究、军事工程等各种实际问题建立数学模型并进行求解的应用数学。它系统地介绍数学模型、数学建模和建模过程中的常用方法与实例，为学生今后各专业课程的学习和工作时间打下必不可缺的专业基础。 通过本课程的学习，学生将达到以下要求： 1．掌握数学模型的基本思想、方法与技巧。 2．学会正确的分析、归纳的思维方式和思考习惯，能够根据各种实际问题的不同情况采取不同方法建立数学模型。 3．运用所学的知识和技巧进行数学模型的求解、分析、检验与评价。 4．掌握有关计算机软件的使用，提高解决复杂问题的能力。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：学生应掌握与建模相关的数学和计算机软件知识。 2.基本理论和方法：掌握线性规划与非线性规划、无约束最优化、微分方程、最短路问题、数据统计描述与分析、回归分析、计算机模拟以及插值与拟合等建模与求解的基本理论和方法。 3.基本技能: 掌握一定的解决实际建模问题的能力，能熟练运用计算机与相关软件并具备相关的编程计算技能，掌握撰写数据分析与建模论文或报告的能力。 （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；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性；注意培养学生提高利用各种媒体获取技术资料的能力。讲课要联系实际并注重培养学生的创新能力。 2．教学手段：在教学中采用电子教案、CAI课件及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。 3．教学实施：教师在授课时可根据实际情况酌情安排各部分学时，后面的课时分配可供参考；可自行安排讲授的章节顺序，使之更符合学生的实际。 （四）对先修课的要求 学生应在学习《C语言程序设计》、《高等数学1》、《高等数学2》、《线性代数》、《概率论与数理统计》、《数值分析》、《离散数学》等课程之后学习《数据分析与建模》。 （五）对习题课、实验环节的要求 1．对重点、难点章节应安排习题课，例题的选择以培养学生消化和巩固所学知识，用以解决实际问题为目的。对于学生完成的习题要检查改错。对每种建模方法，要让学生上机实践并给予指导，使学生确切掌握要领，付诸应用。学生在上机过程中可以采用MATLAB、
《大数据处理与云计算》教学大纲 课程类别：专业教育课课程名称：大数据处理与云计算 开课单位：信息与通信工程学院课程编号：N03050703 总学时：40 学分：2.5 适用专业：信息工程专业 先修课程：无 一、课程在教学计划中的地位、作用 大数据处理与云计算是信息工程专业高年级学生开设的一门专业教育课。本课程主要学习大数据处理和云计算的相关原理和技术，根据实际需求，构建相应的大数据处理和云计算平台框架。 通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop 分布式系统基础架构，掌握HDFS和MapReduce技术。了解HBase、Hive、Zookeeper、Avro、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。 二、课程教学内容、要求及学时分配 第一章大数据与云计算概况 1、了解大数据概念 2、了解大数据的产生、应用和作用 3、了解云计算技术的概述 4、了解云计算的特点及技术分类 5、了解大数据与云计算、物联网之间的关系 第二章大数据处理与云计算的关键技术 1、理解大数据处理的基本流程 2、掌握大数据的关键技术 3、理解大数据的处理工具 4、了解大数据面临的挑战 5、理解云计算及关系型数据库 第三章 Hadoop 1、了解Hadoop概述 2、了解Hadoop发展简史 3、理解Hadoop的功能与作用
4、了解Hadoop的优缺点 5、了解Hadoop的应用现状和发展趋势 6、掌握Hadoop项目及其结构 7、掌握Hadoop的体系结构 8、掌握HDFS的体系结构 第四章 MaReduce 1、理解分布式并行编程 2、理解MapReduce模型概述 3、掌握Map和Reduce函数 4、掌握MapReduce工作流程 5、掌握并行计算的实现 6、掌握新的MapReduce框架：Yarn 7、理解新旧Hadoop MapReduce框架的对比 第五章 HDFS 1、理解HDFS的假设与目标 2、理解HDFS的相关概念 3、掌握HDFS体系结构 4、掌握HDFS命名空间 5、掌握HDFS存储原理 6、掌握通讯协议 7、理解数据错误和异常 8、理解从HDFS看分布式文件系统的设计需求第六章 Zookeeper 1、了解Zookeeper简介 2、掌握Zookeeper的工作原理 3、理解Zookeeper的数据模型 第七章 HBase海量实时处理实战技巧 1、理解HBase简介和架构 2、掌握HBase核心知识点 3、掌握HBase高级应用
SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析！(一） 多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程为： 毫无疑问，多元线性回归方程应该为： 上图中的x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止，代表有P个自变量，如果有“N组样本，那么这个多元线性回归，将会组成一个矩阵，如下图所示： 那么，多元线性回归方程矩阵形式为： 其中：代表随机误差，其中随机误差分为：可解释的误差和不可解释的误差，随机误差必须满足以下四个条件，多元线性方程才有意义（一元线性方程也一样） 1：服成正太分布，即指：随机误差必须是服成正太分别的随机变量。 2：无偏性假设，即指：期望值为0 3：同共方差性假设，即指，所有的随机误差变量方差都相等 4：独立性假设，即指：所有的随机误差变量都相互独立，可以用协方差解释。 今天跟大家一起讨论一下，SPSS---多元线性回归的具体操作过程，下面以教程教程数据为例，分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系，建立拟合多元线性回归模型。数据如下图所示：
点击“分析”——回归——线性——进入如下图所示的界面：
将“销售量”作为“因变量”拖入因变量框内，将“车长，车宽，耗油率，车净重等10个自变量拖入自变量框内，如上图所示，在“方法”旁边，选择“逐步”，当然，你也可以选择其它的方式，如果你选择“进入”默认的方式，在分析结果中，将会得到如下图所示的结果：（所有的自变量，都会强行进入） 如果你选择“逐步”这个方法，将会得到如下图所示的结果：（将会根据预先设定的“F统计量的概率值进行筛选，最先进入回归方程的“自变量”应该是跟“因变量”关系最为密切，贡献最大的，如下图可以看出，车的价格和车轴跟因变量关系最为密切，符合判断条件的概率值必须小于0.05，当概率值大于等于0.1时将会被剔除）
附件3：理论课程教学大纲模版 《×××》课程教学大纲（宋体三号加粗，居中） 英文名称: abc 课程编码：×××××××（跨学期结束的课程各学期课程的编码依次罗列，以逗号相隔）课内教学时数：××学时（跨学期结束的课程总学时用××+××+……表示），其中课堂讲授××学时，××学时，……。 学分：×学分（跨学期结束的课程用×+×+……表示） 适用专业：××××（宋体常规五号） 开课单位：××××（宋体常规五号） 撰写人：×××（宋体常规五号） 审核人：×××（宋体常规五号） 制定（或修订）时间：2017年×月（宋体常规五号） （空一行，编辑时请删除本行提示） 一、课程的性质和任务（宋体小四号加粗） 编写内容参考提示（阅后请删除）：说明本课程的性质（属于公共基础课、专业基础课……）；本课程在人才培养过程中的地位及作用，概括本课程的指导思想，提出本课程的任务；在总的培养目标下着重掌握的基本理论、基本知识和基本技能；学生通过学习该课程后，在知识、能力和素质等方面应达到的目标。（宋体常规五号，首行缩进） 二、课程教学内容的基本要求、重点和难点（宋体小四号加粗） 编写内容参考提示（阅后请删除）： 1、课程教学内容：按相当于教材中的章节目层次详细编写本课程的内容及要求，突出各章的重点、深度、广度。本段文字包括相应教学内容的教学目的、要求、重点、难点以及教学方法；是以学科的科学体系为基础，排列出本课程教学内容的主题、分题和要点，编制成本课程的教学体系。其主要部分是规定本课程教学内容、范围和份量，并在一定程度上简明反映课程的教学深度和难点。 2、按照“了解”、“理解”、“掌握”、“熟练掌握”四个层次明确提出各章主要教学内容的教学基本要求，同时明确指出本章的重点、难点。 了解：是指学生应能辨认的科学事实、概念、原则、术语，知道事物的分类、过程及变化趋势，包括必要的记忆；理解：是指学生能用自己的语言把学过的知识加以叙述、解释和归纳；掌握：是指学生能根据不同情况对某些概念、定律、原理、方法等在正确理解的基础上结合事例加以运用；熟练掌握：是指学生能够依据所学的知识能综合分析问题、解决问题。 绪言（宋体小四号加粗，居中设置）
误差理论与数据处理 （Accuracy Theory and Data Analyses） 课程编号：（根据选课系统中编号填写） 学分：3 学时：45 （其中：讲课学时：39 实验学时：6 上机学时：） 先修课程：概率论与数理统计、测试技术、信号分析和处理 适用专业：测控技术与仪器 教材：《误差理论与数据处理》，费业泰，机械工业出版社，2010.5 开课学院：机械工程学院 一、课程的性质与任务 《误差理论与数据处理》是高等学校测控技术及仪器专业必修的专业基础课，也可作为机械类专业、信息类专业和其它有关专业本科生、研究生的必修课或选修课。通过本课程的学习，培养学生掌握测试与实验数据处理的基本理论与方法，正确估计被测量的值，科学客观地评价测量结果，并根据测试对象的精度要求，对测试与实验方法进行合理设计，为后续专业课程及实验环节奠定理论基础。 二、课程对毕业要求及其指标点的支撑 1. 本课程支撑专业培养计划中毕业要求5和毕业要求6； 2. 本课程支撑专业培养计划中毕业要求5中的指标点1：了解与本专业相关职业和行业的法律基础知识，占该指标点达成度的30%； 3. 本课程支撑专业培养计划中毕业要求5中的指标点3：能正确认识工程对于客观世界和社会的影响，把握国内外测量控制与仪器相关的标准、规范和技术变化，占该指标点达成度的20%； 4. 本课程支撑专业培养计划中毕业要求6中的指标点3：能够对测控系统和仪器工程的实验结果进行数据分析，占该指标点达成度的30%。 三、课程的内容及要求 第一章绪论 1. 教学内容 （1）研究误差的意义
（2）误差的基本概念 A. 误差的定义及表示法 B. 误差来源 C. 误差分类 （3）精度 A. 精度的基本概念 B．量值的传递、标准与准确度等级 （4）有效数字与数据运算 A. 有效数字 B. 数字舍入规则 C. 数据运算规则 2. 知识、能力与素质等方面的基本要求 （1）了解并掌握误差的基本概念，包括误差的定义、来源及分类等； （2）了解精度的基本概念及其不同的表示方法，了解量值传递、标准与准确度等级的概念及相关法规等方面的知识； （3）掌握有效数字含义、数字的舍入准则与数据运算规则，能根据精度要求准确表达测量数据 3. 重难点 （1）能正确分析误差来源； （2）测量误差按误差性质的分类处理； （3）能准确表示有效数字； （4）了解量值传递、标准与准确度等级的概念及相关法规 第二章误差的基本性质与处理 1. 教学内容 （1）随机误差 A．随机误差的产生原因 B．正态分布 C．算术平均值及测量标准差 D．测量的极限误差 E．不等精度测量 F．随机误差的其他分布 （2）系统误差 A．系统误差的产生原因 B．系统误差的特征
《****》课程教学大纲（黑体三号） 一、课程基本信息（黑体四号） 二、课程性质（黑体四号） （例如：《数据库原理与技术》为全日制大学本科计算机科学与技术专业的专业基础课程、核心课程和学位课程。在专业的培养方案中一般都安排在大二第二学期实施，是一门学生进行软件开发的必修课程，对培养学生的工程思维能力及解决问题的能力具有重要作用，是．NET系列课程与JAVA系列课程的基础。（宋体五号） 三、教学目标和任务（黑体四号） （宋体五号） 四、教学要求（黑体四号） （宋体五号） 五、课程学时安排（黑体四号）
六、主要内容（黑体四号） （含各章节/专题/模块主要内容，注明各知识点要求学生掌握的深浅程度（掌握、理解、了解），列出各章节学习的重难点、思考题等）（宋体五号） 思考题：（五号楷体） 七、教材与参考书（黑体四号） 1、教材选用： 教材：作者，出版年份，书名（版次），出版社（宋体五号） （选用原因，宋体五号） 2、参考书目： [1] 作者，出版年份，书名（版次），出版社（宋体五号） [2] 作者，出版年份，书名（版次），出版社（宋体五号） … 八、考核方式及成绩评定（黑体四号） 1、考核方式：（宋体五号） 2、成绩评定方式的主要构成及比例：期末成绩(60%)+实验实训成绩(20%)+平时成绩(20%)。
九、补充说明（黑体五号） （在此可做补充说明，宋体五号，可删除）
课程教学大纲模板： 《招聘与录用》课程教学大纲 一、课程基本信息 二、课程性质 《招聘与录用》是人力资源管理专业的专业必修课，该课程根据招聘工作的流程，从招聘计划、招聘准备工作、招募信息发布、甄选、录用等过程进行展开讲述该课程的核心知识，通过本课程的学习，使学生能够掌握招聘与录用的基本原理、基本方法及基本统计指标的核算，并能运用所学知识，胜任企业招聘实践工作。 三、教学目标和任务 通过学习要求学生掌握招聘与录用的相关理论、方法、过程与技巧，培养招聘实务工作能力，以适应实际工作的需要 四、教学要求 1、正确认识《招聘与录用》这一课程的性质、任务，全面了解课程的知识体系、结构等。
《GNSS测量与数据处理》课程改革教学大纲 一、课程的性质和目的 《GNSS测量与数据处理》是测量工程专业的主要专业必修课之一。通过这门课的学习，要使学生了解GPS全球定位系统的构成、时空基准、卫星定轨基础理论，掌握GNSS定位数学模型、定位方法和误差源分类等原理，掌握GNSS控制网的技术设计、施测方法及其数据处理、软件操作过程等，了解GNSS技术的最新发展与应用。 通过讲座教师的课程模块的讲座、助教安排研讨、指导撰写论文、主持小组论文报告和讲座教师组织课程论文报告、实验及生产实践，使学生在毕业后能独立承担GNSS控制网的技术设计和组织外业测量、内业数据处理等工作。通过本课程的各教学环节，培养学生的专业文献检索、独立思考、合作交流、测绘案例分析与解决能力。为专业的研究深造、社会就业奠定专业基础。 二、课程的基本要求 1．理解GNSS的系统组成及各部分功能； 2．了解GNSS的应用领域； 3．理解GNSS测量的坐标系统和时间系统； 4．理解卫星运动的基础知识及GPS信号； 5．掌握GNSS定位方法、数学模型及其线性化 6. 掌握GNSS的误差来源及其削弱方法； 7．掌握GNSS控制网的技术设计、网点布设、观测方法，并运用相关知识达到能够撰写技术设计书和技术总结报告的能力； 8．掌握GPS数据处理的一般步骤和RINEX格式； 9．理解GPS基线解算、周跳探测等预处理工作； 10．掌握GPS坐标系统之间的关系与转换； 11. 掌握GPS控制网的二维、三维平差计算，并综合运用GNSS数据处理方法和程序设计能力，达到熟练操作GNSS数据处理软件的能力，能够对观测数据进行数据处理与精度评定；
回归分析方法总结全面
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一、什么是回归分析 回归分析(Regression Analysis)是研究变量之间作用关系的一种统计分析方法，其基本组成是一个（或一组）自变量与一个（或一组）因变量。回归分析研究的目的是通过收集到的样本数据用一定的统计方法探讨自变量对因变量的影响关系，即原因对结果的影响程度。 回归分析是指对具有高度相关关系的现象，根据其相关的形态，建立一个适当的数学模型(函数式)，来近似地反映变量之间关系的统计分析方法。利用这种方法建立的数学模型称为回归方程，它实际上是相关现象之间不确定、不规则的数量关系的一般化。 二、回归分析的种类 1.按涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析一元回归分析是对一个因变量和一个自变量建立回归方程。多元回归分析是对一个因变量和两个或两个以上的自变量建立回归方程。 2.按回归方程的表现形式不同，可分为线性回归分析和非线性回归分析 若变量之间是线性相关关系，可通过建立直线方程来反映，这种分析叫线性回归分析。 若变量之间是非线性相关关系，可通过建立非线性回归方程来反映，这种分析叫非线性回归分析。 三、回归分析的主要内容 1.建立相关关系的数学表达式。依据现象之间的相关形态，建立适当的数学模型，通过数学模型来反映现象之间的相关关系，从数量上近似地反映变量之间变动的一般规律。 2.依据回归方程进行回归预测。由于回归方程反映了变量之间的一般性关系，因此当自变量发生变化时，可依据回归方程估计出因变量可能发生相应变化的数值。因变量的回归估计值，虽然不是一个必然的对应值(他可能和系统真值存在比较大的差距)，但至少可以从一般性角度或平均意义角度反映因变量可能发生的数量变化。 3.计算估计标准误差。通过估计标准误差这一指标，可以分析回归估计值与实际值之间的差异程度以及估计值的准确性和代表性，还可利用估计标准误差对因变量估计值进行在一定把握程度条件下的区间估计。 四、一元线性回归分析 1.一元线性回归分析的特点 1)两个变量不是对等关系，必须明确自变量和因变量。 2)如果x和y两个变量无明显因果关系，则存在着两个回归方程：一个是以x为自变量，y 为因变量建立的回归方程；另一个是以y为自变量，x为因变量建立的回归方程。若绘出图
《数据分析方法与软件》课程教学大纲课程类型：选修课程代码：课程总学时：64 总学分： 2 实验课程性质：非独立课程实验学时： 32 实验学分： 课程类别：专业课适用专业：计信本 开课时间： 04 年级 6 学期开课单位：计算机学院 大纲执笔人：彭平大纲审定人： 一、实验课程名称： 数据分析方法（Methods of Data Analysis with software） 二、课程简介 数据分析是分析和处理数据的理论和方法，从中获取有用的信息。数据作为信息的重要载体在当今信息化社会扮演着重要的角色。信息与计算科学专业则主要研究信息技术的核心基础与运用现代计算机工具高效求解科学与工程问题的数学理论与方法。基于这一专业定位，信息与计算科学可包括信息科学与科学计算两个大的方向。而信息科学可以理解为“有关信息获取、信息传输、信息处理与信息控制基础的科学”。数据分析正是信息科学的重要专业基础课程。 三、适用专业与学时学分： 1．信息与计算科学课程总学时：64；总学分：4实验32学时 四、教学目的和内容要求 通过本课程的学习，使学生对数据分析方法的基本原理有系统的理解，掌握利用专业软件进行数据统计分析的方法和步骤。培养学生应用计算机进行统计分析的能力，为后续课程的学习以及解决实际问题打下良好的基础， 1、通过本课程的学习与实践，掌握数据分析的基本原理和统计软件SPSS系统基本用法。
2、通过本课程的学习与实践，能够对数据进行描述性统计分析，熟练使用SPSS软件内部函数，并能分析所得结果。 3、通过本课程的学习与实践，加深对数据分析方法的基本理论（回归分析、方差分析、聚类分析、判别分析等）的理解，掌握统计软件的各个操作方法和步骤，并能结合具体问题和相关知识对计算结果给出合理的解释。 主要内容： 五、实验课程内容及要求