学术研修 | 6月22-27日. 零基础入门：线性回归分析的关键步骤与方法
课程主题
零基础入门：线性回归分析的关键步骤与方法
课程特色
从基本概念到高级应用，系统梳理线性回归方法完整使用流程，结合论文范例， 详解操作步骤，帮助量化研究小白一套课入门并运用线性回归进行数据分析。
适用群体
·希望快速掌握线性回归分析方法的高校中青年教师及硕博研究生
· 想要深入学习线性回归分析方法的其他科研人员
时间形式
课程时间：2024年6月22日-6月27日讲座形式：小鹅通线上直播 + 长期回放课程大纲
第一节 | 线性回归分析：入门指南与分析基础 |
时间 | 6 月 22 日晚上 19:30-21:30 |
课程大纲 |
1、线性回归的定义 2、线性回归的基本假设和前提条件 3、线性回归与相关分析的联系与区别 4、线性回归在不同学科和领域中的应用举例 5、局限性：非线性关系和异常值对线性回归的影响 6、作业练习：选择一个你感兴趣的研究问题，阐述其是否适合用线性回归 进行分析，并解释原因。收集相关数据，并初步判断其是否满足线性回归的 基本假设（如线性关系、误差项的独立性等） |
第二节 | 解构线性回归模型：构成元素与基本概念 |
时间 | 6 月 23 日晚上 19:30-21:30 |
课程大纲 | 0、作业点评与讲解 1、回归方程的形式和组成元素 2、 自变量、因变量与哑变量 3、回归系数、截距项与误差项 4、最小二乘法 5、多元线性回归的扩展及其共线性问题 6、作业练习：构建一个简单的线性回归方程，并解释方程中每个元素（如 自变量、因变量、回归系数等）的含义 |
第三节 | 回归分析全攻略：从数据到结论的完整流程 |
时间 | 6 月 24 日晚上 19:30-21:30 |
课程大纲 | 0、作业点评与讲解 1、问题定义与数据收集 2、数据预处理与探索性分析 3、模型构建与参数估计 4、模型评估与诊断 5、结果解释与应用 6、作业练习：简述线性回归的一般步骤，选择一个实际的数据集，尝试进 行数据预处理和模型构建 |
第四节 | Stata 实战：线性回归分析详细步骤与成果展示 |
时间 | 6 月 25 日晚上 19:30-21:30 |
课程大纲 | 0、作业点评与讲解 1 、数据导入与变量设置 2、回归分析操作步骤演示 3、解释回归系数、截距项和显著性水平 4、分析模型拟合优度和残差情况 5、利用模型进行预测并解释预测结果 6、作业练习：使用 Stata 软件进行线性回归分析，并保存输出结果，解释 回归系数、截距项和显著性水平的含义，分析模型的拟合优度和残差情况， 并给出对模型的总体评价 |
第五节 | 线性回归中的常见挑战与应对策略 |
时间 | 6 月 26 日晚上 19:30-21:30 |
课程大纲 | 0、作业点评与讲解 1 、异常值处理（剔除 VS 保留） 2、缺失值类型及处理（尝试获取、合理推测、舍弃等） 3、非线性关系的处理（非线性回归等） 4、多重共线性的诊断与处理（变量选择、岭回归等） 5、模型的稳定性与验证（交叉验证等） 6、作业练习：识别并处理异常值或缺失值，说明你的处理方法和理由。如 果数据集中存在非线性关系或多重共线性问题，尝试进行处理，并比较处理 前后的模型效果 |
第六节 | 实例解析与论文精读：线性回归分析的深度应用与启示 |
时间 | 6 月 27 日晚上 19:30-21:30 |
课程大纲 |
0、作业点评与讲解 1、案例选择与背景介绍 2、回归分析过程与结果解读 3、论文行文逻辑与规范要点 4、线性回归分析总结与进一步思考 |
专家简介
王群勇，博士，南开大学数量经济研究所教授、博士生导师，兼任天津市数 量经济学会秘书长、中国数量经济学会常务理事、中国统计学会常务理事，主要 研究方向为：理论与应用计量经济学。近年来在《China Economic Review》、 《Stata Journal》、《Journal of Family and Economics Issues》、《数量 经济技术经济研究》、《统计研究》、《金融研究》等 SSCI 和 CSSCI 期刊发表 多篇论文，主持国家自然科学基金青年项目、天津市科技支撑计划项目、教育部 人文社科项目等多项国家级和省部级课题。
收费标准
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