《統(tǒng)計學(xué)》是目前很多高校非統(tǒng)計學(xué)專業(yè)開設(shè)的主要專業(yè)基礎(chǔ)課之一,而《計量經(jīng)濟學(xué)》是多數(shù)經(jīng)濟類專業(yè)的核心課程。這兩門課程在內(nèi)容上有交叉,同時《計量經(jīng)濟學(xué)》課程內(nèi)容多,講授難度較大,課時數(shù)相對緊張。作為先修課程的《統(tǒng)計學(xué)》,如能在兩門課程交叉內(nèi)容部分做好知識點設(shè)計、合理分配學(xué)時和配合必要實驗操作,無疑對于《計量經(jīng)濟學(xué)》的教學(xué)可以打下良好的基礎(chǔ),提高教學(xué)效果,同時又提供了寶貴的授課課時。本文以線性回歸模型作為課程交叉內(nèi)容進行分析探討。 

【文章來源】：統(tǒng)計與管理. 2019,(04)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

線性回歸：統(tǒng)計量對話框

612019年第4期統(tǒng)計理論與實踐圖2：回歸標準化殘差的標準P-P圖圖3：回歸標準化殘差直方圖從殘差直方圖的圖形特征可以看出，模型殘差不符合正態(tài)分布。在殘差散點圖中，由于殘差標準值中大于0的值占到了絕大多數(shù)，因此本實驗不符合正態(tài)性檢驗，這與直方圖的判斷結(jié)果一致。由于殘差標準值的觀測點沒有明顯的變動周期和趨勢，所以根據(jù)該散點圖難以判斷獨立性假設(shè)是否成立。從殘差的隨機性來看，基本上隨機的散布在橫軸周圍，這說明殘差基本符合齊性要求。五、“一元線性回歸”與“多元線性回歸”內(nèi)容的學(xué)時分配在學(xué)時數(shù)限制的情形下，“一元線性回歸”與“多元線性回歸”知識點學(xué)時計劃設(shè)置為12-13學(xué)時（含理論教學(xué)和實操環(huán)節(jié)）。其中，“一元線性回歸”6-7學(xué)時，“多元線性回歸”6學(xué)時。相應(yīng)講授知識點學(xué)時分配如下表。表8：“一元線性回歸”與“多元線性回歸”知識點學(xué)時分配表教學(xué)內(nèi)容學(xué)習(xí)知識點課時安排一元線性回歸模型1.變量間關(guān)系；2.相關(guān)關(guān)系描述和度量；3.相關(guān)系數(shù)的檢驗1學(xué)時（理實一體）1.一元線性回歸模型；2.隨機誤差項的性質(zhì)；3.參數(shù)的最小二乘估計；4.模型的擬合優(yōu)度；5.顯著性檢驗3-4學(xué)時（理實一體）1.平均值的置信區(qū)間；2.個別值的預(yù)測區(qū)間；3.用殘差檢驗?zāi)Ｐ偷募俣?學(xué)時（理實一體）多元線性回歸模型1.多元線性回歸模型及其矩陣表示；2.多元線性回歸模型的基本假定；3.參數(shù)的最小二乘估計；4.估計標準誤差2學(xué)時（理論教學(xué)）1.擬合優(yōu)度檢驗；2.顯著性檢驗2學(xué)時（理實一體）1.多元線性回歸模型的點預(yù)測；2.區(qū)間預(yù)測1學(xué)時（理實一體）1.多重共線性及其識別；2.變量選擇與逐步回歸1學(xué)時（理實一體）當然，授課老師可根據(jù)學(xué)生基礎(chǔ)及掌握情況靈活調(diào)整，以期達到

612019年第4期統(tǒng)計理論與實踐圖2：回歸標準化殘差的標準P-P圖圖3：回歸標準化殘差直方圖從殘差直方圖的圖形特征可以看出，模型殘差不符合正態(tài)分布。在殘差散點圖中，由于殘差標準值中大于0的值占到了絕大多數(shù)，因此本實驗不符合正態(tài)性檢驗，這與直方圖的判斷結(jié)果一致。由于殘差標準值的觀測點沒有明顯的變動周期和趨勢，所以根據(jù)該散點圖難以判斷獨立性假設(shè)是否成立。從殘差的隨機性來看，基本上隨機的散布在橫軸周圍，這說明殘差基本符合齊性要求。五、“一元線性回歸”與“多元線性回歸”內(nèi)容的學(xué)時分配在學(xué)時數(shù)限制的情形下，“一元線性回歸”與“多元線性回歸”知識點學(xué)時計劃設(shè)置為12-13學(xué)時（含理論教學(xué)和實操環(huán)節(jié)）。其中，“一元線性回歸”6-7學(xué)時，“多元線性回歸”6學(xué)時。相應(yīng)講授知識點學(xué)時分配如下表。表8：“一元線性回歸”與“多元線性回歸”知識點學(xué)時分配表教學(xué)內(nèi)容學(xué)習(xí)知識點課時安排一元線性回歸模型1.變量間關(guān)系；2.相關(guān)關(guān)系描述和度量；3.相關(guān)系數(shù)的檢驗1學(xué)時（理實一體）1.一元線性回歸模型；2.隨機誤差項的性質(zhì)；3.參數(shù)的最小二乘估計；4.模型的擬合優(yōu)度；5.顯著性檢驗3-4學(xué)時（理實一體）1.平均值的置信區(qū)間；2.個別值的預(yù)測區(qū)間；3.用殘差檢驗?zāi)Ｐ偷募俣?學(xué)時（理實一體）多元線性回歸模型1.多元線性回歸模型及其矩陣表示；2.多元線性回歸模型的基本假定；3.參數(shù)的最小二乘估計；4.估計標準誤差2學(xué)時（理論教學(xué)）1.擬合優(yōu)度檢驗；2.顯著性檢驗2學(xué)時（理實一體）1.多元線性回歸模型的點預(yù)測；2.區(qū)間預(yù)測1學(xué)時（理實一體）1.多重共線性及其識別；2.變量選擇與逐步回歸1學(xué)時（理實一體）當然，授課老師可根據(jù)學(xué)生基礎(chǔ)及掌握情況靈活調(diào)整，以期達到


本文編號：3272247