《应用回归研究》课程教学改革和实践

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1、《应用回归研究》课程教学改革和实践　　摘要：针对应用回归分析课程特点，进行了一系列教学改革与实践，探索出一条“教学—科研—应用能力”三位一体的案例教学模式，并取得良好的教学效果。关键词：结构调整；教学模式；案例分析；教学软件中图分类号：G642.0文献标志码：A文章编号：1674-9324（2014）02-0250-03应用回归分析是统计学中的一个非常重要的分支，通过建立统计模型可以研究变量间相互关系的密切程度、结构状态以及模型预测。因此，应用回归分析在自然科学、管理科学和社会经济等领域应用十分广泛。8目前国内高

2、校统计专业使用的回归分析教材大致分两类：一类面向数学系纯数理类统计专业，这类教材结构严谨，注重阐述回归分析的理论和数学公式的推导。一类面向经济类统计专业，其内容系统实用，注重对统计思想的分析和讨论。我们专业是地方工科院校偏数理类统计专业，由于生源质量与重点院校存在差距，所以我们目前使用的教材属于后一类，是由何晓群、刘文卿主编的普通高等教育“十一五”国家级规划教材。该教材的重点是结合SPSS软件讲述回归分析中的各种方法，比较各种方法的适用条件，并正确解释分析结果，仅对一些基本的公式和定理给出了推导和证明。为此，根据

3、本课程特点，结合我校统计专业学生的具体情况，我们对课程的教学进行了一系列的改革与实践。一、理论课教学——多媒体课件与传统教学有机结合，加大课堂信息量首先，调整课程结构，完善教学体系。现有教材主要面向经济类统计专业，仅对一些基本的公式和性质给出了推导和证明，而对一些重要的公式只给出结论，没有推理论证的过程，比如一元回归分析中回归常数的方差的证明，多元回归分析中标准化回归系数与普通最小二乘回归系数之间的关系式的证明等等，这些公式的推导过程既是对问题和结论的认知过程，也是提高学生数学修养的一种方式。因此，在正常教学时数

4、内，增加这些公式的推理论证，一方面可以加深对问题的理解和认识，另一方面还可以将前后学习的知识点进行衔接，从而扩展学生的背景知识，基础较好的学生也更愿意接受这些数学公式的推导过程。因此，在应用回归分析课程的教学中给出一些重要公式的推导是可行的，也是必要的。8其次，开发多媒体课件，加大课堂教学信息量。一个案例往往涉及大量数据，在传统教学模式中，不能在黑板上具体操作，只能“纸上谈兵”：讲解基本理论，针对课本上已有的运行结果和界面大致说明情况，从而使课堂教学效果受到很大影响。我们将多媒体引入课堂教学，同时链接功能强大的S

5、PSS统计分析软件，在课堂上处理大量的数据，将操作结果与教材上的对应案例进行对比，这个过程加强了学生对统计方法的应用能力、逻辑思维能力和对实际问题的分析、处理能力。另外，应用回归分析课程涉及很多高等代数知识和矩阵理论，有大量的数学公式的推导，在实际教学中，有选择地对一些经典的或者重要的证明过程加以详述，其他内容如自相关问题及其处理、多重共线性的诊断等可以借助多媒体在课堂上演示，从而加大课堂信息量。二、案例教学——结合SPSS软件，使案例分析直观易懂8一个案例往往涉及大量数据，在传统教学模式中，受条件所限，处理数据

6、不能在黑板上进行，使课堂教学效果受到很大影响。将多媒体引入课堂教学，同时链接SPSS软件，采用窗口操作，过程循序渐进，结构清晰，讲解详尽，直观易懂，与学生产生互动，使他们尽快掌握软件的使用，同时提高了对统计方法的运用能力和对实际问题的分析、处理能力。课题组教师将教学与科研相结合，将多媒体课件、统计软件、实际案例、科研项目整合到课堂教学中。目前，我们对与本课程相关的教学、科研课题进行了立项，共五项，根据教学内容、科研论文，我们编写了《实用回归分析案例分析库》，将学生引领到学科前沿，保持教学内容与时俱进，学生参与教师

7、的教学、科研活动，切实感受到回归方法的重要性、实用性及可操作性，使应用回归分析教学呈现出知识性、可视性、趣味性、实用性于一体，使学生在接受知识熏陶的同时，加强了思维能力训练和实践能力的培养，真正做到理论与实际的有机结合，探索出一条“教学—科研—应用能力”三位一体的案例教学模式，有利于培养复合型实用人才。自2005年以来，我校学生参加全国大学生数学建模竞赛，获国家一等奖4项、国家二等奖19项、省级一等奖32项等。该成绩居同类院校前列。三、课辅资料的配备——旨在拓宽学生知识领域课程组选用的教材内容系统、实用，注重对统

8、计思想的分析和讨论，而对一些重要的公式只给出结论，没有推理论证的过程，知识结构的严谨略显不足。针对这些问题，我们配备了周纪芗编著的《回归分析》（华东师范大学出版社，2003年10月），这本教材理论叙述比较充分，在教学过程中，参考这本教材，完善了一些公式的推理论证。为了帮助8学生更好地理解、掌握SPSS软件的使用，我们配备了谢龙汉、尚涛编著的参考书《SPSS统计分析与数据挖