回归分析与线性模型

课程内容：好，两个字概括一切，言简意赅到直接封口。 上课自由度: 考核标准： 授课质量：

课程内容：书本上的，主打原汁原味 上课自由度：高 考核标准：考勤作业期中期末，一条龙全都要 授课质量：高

伟大，无需多言，懂的人已经跪着把课表供起来了。

课程内容：回归分析，主要是单因变量线性模型，包括最小二乘回归、极大似然回归、模型显著性检验、变量显著性检验、检验模型假设是否满足（正态性、异方差性、异常点）及处理方法、模型选择（全模型、选模型、向前选择向后选择等）及AIC、BIC等指标、Score检验、F检验、广义线性模型 上课自由度：高，不签到，看到同学不来也只是友善提醒。不过授课质量很高，还是建议来（据老师统计，课堂听课认真程度和成绩有很强的正相关）。 考核标准：期中25，期末40，可以带一张公式纸，平时作业和课堂参与35（课堂参与这项其实基本给满，老师会招募几个同学擦黑板也算课堂参与），平时作业不允许迟交，有理论题和R语言编程题，按时交了最后就会给满分。助教和老师给分真的很宽松，考试时时间略微有点紧，最好不要空题，助教还能努力捞一下。 授课质量：高，PPT加定理证明的板书推导，很清晰，还会介绍一些近些年统计学研究的热点方法和方向，还有一些算法。偶尔上课会提问或者叫同学上黑板，但遇到问题老师会指导你，也没啥心理负担。

课程内容：从多元正态分布及相关分布一路飙到具体的线性回归模型及其估计，前半学期把回归系数的检验、区间估计、预测等细节掰开揉碎讲；后半学期则砍向回归诊断，线性回归中的多重共线性问题，非线性回归，广义线性模型。教学非常好，逻辑推导细致得跟侦探破案一样；考试很能捞人，基本两次考试结果分数比预期高出15-20分。 上课自由度：非常高 考核标准：10%考勤，20%作业，5%课堂互动，25%期中，40%期末（事实上前三者基本白送满） 授课质量：很好，深入浅出像把大象装进冰箱