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

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