2010年春季:
课程: 回归分析
编号: 01712101
周学时: 3.5
教室: 2104;
时间: 星期四(6,7,8)
Course Information:
- General description. 本课程主要讲述一元与多元线性模型的基本理论、方法及其应用，线性模型是现代统计学中理论丰富且应用广泛的一个分支。主要内容：通过实例引进各种线性模型，了解模型的丰富实际背景；介绍矩阵论方面的若干补充知识，以及多元正态分布和其他有关分布；系统讲授回归分析的最小二乘估计、假设检验、置信区域、预测与控制、回归诊断、方差分析模型等。本课程包括上机实验。
- Prerequisites. 高等数学,线性代数，概率论, 数理统计
- Textbook. 王松桂, 陈敏, 陈立萍编, 线性统计模型, 高等教育出版社.
- Course Hours. 周四(6,7,8), 14:00-16:25
- Office hours. AM 9:00-12:00, PM 2:30- 6:00
- Course grade. 课程最终成绩由以下决定: 25/100 作业；10/100 课堂问题与出勤；65/100期终考试
- 上机时间地点: 4月17日至6月5日每周六上午8:00-11:30, 管理科研大楼 306, 307机房
- 考试时间地点: 2010.7.1下午2:30-4:30, 2105
课件及讲义
- 第一讲: R语言基础、散点图和回归
- 第二讲: 简单线性回归--推断
- 第三讲: 简单线性回归--诊断
- 第四讲: 多重线性回归--预备知识
- 阅读材料：
- 课本第二章
- 第五讲: 多重线性回归--参数估计
- R script
- 阅读材料：
- 课本第三章P28-40.
- Partial correlation coefficient ; Simpson's paradox
- 第六讲: 多重线性回归--回归诊断(一)
- R script; Menu Pricing data; Defective rate data
- 阅读材料：
- 课本第三章P43-52.
- Partial regression plot
- 第七讲: 多重线性回归--回归诊断(二)
- 第八讲: 非最小二乘方法
- R script, 第二次上机作业
- 阅读材料：
- 课本第三章P59-75.
- LASSO ;
- Overview PLS ; PCR and PLS in R
- 第九讲: 假设检验(一)
- R script
- 阅读材料：
- 课本第四章
- 第十讲: 假设检验(二)
- R script; 第三次上机作业, HoustonChronicle.csv
- 阅读材料：
- 课本第四章
- 第十一讲: 高维数据分析讲座
- 第十二讲: 变量选择
- R script; 第五次上机作业
- 阅读材料：
- 课本第五章
- Mallows' Cp; AIC;BIC
- Alan Miller "Subset Selection in Regression" paper;
Alan Millerl, Subset Selection in Regression, 2nd edition(Book),Chapman & Hall/CRC, 2002.
- 第十三讲: 哑变量回归
- 第十四讲: One-Way ANOVA
- R script
- 阅读材料：
- 第十五讲: Two-Way ANOVA
- R script
- 阅读材料：
- 课本P147-155
软件:
- R: 访问 http://www.r-project.org 下载 R for windows 并安装(本地下载R2.9.2for windows).