回归分析 （2022秋季）




期末考试时间地点：2023.2.24, 14:30-16:30, 五教5303,5304



课程简介: 大纲  
本课程使用R软件：关于R.
教材： 王松桂等：线性统计模型-线性回归与方差分析
参考书： Freedman: Statistical Models;    

课件/作业/上机：

课件	阅读材料	作业	上机
第一讲：回归分析简介 （9.2)	Freedman:第一章	hw1
第二讲：相关系数与偏相关系数 (9.9)	《统计学》第1-2章 中文	hw2
第三讲：随机向量及去相关化 (9.16)	王松桂：第二章	hw3
第四讲：随机向量之间的相关性 (9.23)	王松桂：第二章		lab1
第五讲：线性回归模型 (9.30)	R in action	hw4
第六讲：简单线性回归模型 (10.9)		hw5
第七讲：简单线性回归模型 (续10.14)
第八讲：简单线性模型的应用 （10.21)	Freedman:第2章	hw6	lab2
第九讲： 线性代数 （10.28）	Axler 线性代数	hw7: Axler第1,3章
第十讲： 线性代数 - 矩阵 （11.4）	广义逆： 《线性模型引论》2.2节	hw8
第十一讲： 投影与最小二乘 （11.11）		hw9
第十二讲： 最小二乘II （11.18）		hw10
第十三讲： 约束最小二乘和F检验 (11.25)		hw11	lab3
第十四讲： 广义最小二乘 (12.2)	Freedman: 4,5章		lab4: lab3的3-5
第十五讲： 方差分析 (12.9)		hw12
第十六讲： 回归诊断 (12.16) 腾讯	Google Flu Trends	hw13	lab5
第十七讲：预测 (12.23) 腾讯	特殊时期，hw13，lab5，hw14 提交时间可以弹性	hw14
第十八讲：预测 II (12.30) 腾讯			结课