应用回归分析课程设计的要求

⑴ 《应用回归分析》和《时间序列分析》的学习需要什么基础知识

呵呵，我是统计学专业的，这两门课正好是我的专业课呢，其实这两门课挺有意思的，我记得是在大三的时候学的，有一般的理工科的基础课程就可以学习了

⑵ 大学应用回归分析

变量之间的影响和预测关系。

⑶ 多元回归分析中需要哪些假设条件，如何检验

在做回归预测时需要分析的数据往往是多变量的,那么我们在做多元回版归时就需要特别注意权了解我们的数据是否能够满足做多元线性回归分析的前提条件.
应用多重线性回归进行统计分析时要求满足哪些条件呢?
总结起来可用四个词来描述：线性、独立、正态、齐性.
（1）自变量与因变量之间存在线性关系
这可以通过绘制”散点图矩阵”进行考察因变量随各自变量值的变化情况.如果因变量Yi 与某个自变量X i 之间呈现出曲线趋势,可尝试通过变量变换予以修正,常用的变量变换方法有对数变换、倒数变换、平方根变换、平方根反正弦变换等.
（2）各观测间相互独立
任意两个观测残差的协方差为0 ,也就是要求自变量间不存在多重共线性问题.对于如何处理多重共线性问题,请参考《多元线性回归模型中多重共线性问题处理方法》
（3）残差e 服从正态分布N(0,σ2) .其方差σ2 = var (ei) 反映了回归模型的精度,σ 越小,用所得到回归模型预测y的精确度愈高.
（4） e 的大小不随所有变量取值水平的改变而改变,即方差齐性.

⑷ 回归分析至少需要多少样本

回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。
正确应用回归分析预测时应注意：
①用定性分析判断现象之间的依存关系；
②避免回归预测的任意外推；
③应用合适的数据资料。
(4)应用回归分析课程设计的要求扩展阅读
回归分析的应用：
1、相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。
2、一般来说，回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据；如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。
参考资料来源：网络-回归分析