應用回歸分析課程設計的要求

⑴ 《應用回歸分析》和《時間序列分析》的學習需要什麼基礎知識

呵呵，我是統計學專業的，這兩門課正好是我的專業課呢，其實這兩門課挺有意思的，我記得是在大三的時候學的，有一般的理工科的基礎課程就可以學習了

⑵ 大學應用回歸分析

變數之間的影響和預測關系。

⑶ 多元回歸分析中需要哪些假設條件，如何檢驗

在做回歸預測時需要分析的數據往往是多變數的,那麼我們在做多元回版歸時就需要特別注意權了解我們的數據是否能夠滿足做多元線性回歸分析的前提條件.
應用多重線性回歸進行統計分析時要求滿足哪些條件呢?
總結起來可用四個詞來描述：線性、獨立、正態、齊性.
（1）自變數與因變數之間存在線性關系
這可以通過繪制」散點圖矩陣」進行考察因變數隨各自變數值的變化情況.如果因變數Yi 與某個自變數X i 之間呈現出曲線趨勢,可嘗試通過變數變換予以修正,常用的變數變換方法有對數變換、倒數變換、平方根變換、平方根反正弦變換等.
（2）各觀測間相互獨立
任意兩個觀測殘差的協方差為0 ,也就是要求自變數間不存在多重共線性問題.對於如何處理多重共線性問題,請參考《多元線性回歸模型中多重共線性問題處理方法》
（3）殘差e 服從正態分布N(0,σ2) .其方差σ2 = var (ei) 反映了回歸模型的精度,σ 越小,用所得到回歸模型預測y的精確度愈高.
（4） e 的大小不隨所有變數取值水平的改變而改變,即方差齊性.

⑷ 回歸分析至少需要多少樣本

回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。
在大數據分析中，回歸分析是一種預測性的建模技術，它研究的是因變數（目標）和自變數（預測器）之間的關系。這種技術通常用於預測分析，時間序列模型以及發現變數之間的因果關系。例如，司機的魯莽駕駛與道路交通事故數量之間的關系，最好的研究方法就是回歸。
正確應用回歸分析預測時應注意：
①用定性分析判斷現象之間的依存關系；
②避免回歸預測的任意外推；
③應用合適的數據資料。
(4)應用回歸分析課程設計的要求擴展閱讀
回歸分析的應用：
1、相關分析研究的是現象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般不區別自變數或因變數。而回歸分析則要分析現象之間相關的具體形式，確定其因果關系，並用數學模型來表現其具體關系。比如說，從相關分析中我們可以得知「質量」和「用戶滿意度」變數密切相關，但是這兩個變數之間到底是哪個變數受哪個變數的影響，影響程度如何，則需要通過回歸分析方法來確定。
2、一般來說，回歸分析是通過規定因變數和自變數來確定變數之間的因果關系，建立回歸模型，並根據實測數據來求解模型的各個參數，然後評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數據；如果能夠很好的擬合，則可以根據自變數作進一步預測。
參考資料來源：網路-回歸分析