统计311回归分析
本课程涵盖基础到中间回归分析。本课程建立在STAT201(统计学I)中所学的假设检验的思想基础上,重点是学习新的统计技能和概念,以便在现实世界中应用。学生将使用统计软件进行分析。主题包括简单和二元线性回归、残差分析、多元线性模型建立、逻辑回归、一般线性模型、协方差分析和时间序列数据分析。
注意:系统未确定先决条件的学生应联系数学和统计部门,在MATH@metrostate.edu上进行重写。
先决条件
特殊的信息
学习成果
一般
- 通过清晰的书面结论来传达对分析结果的理解,总结应用于特定数据集的统计模型的结果。
- 在回答具有代表性的现实问题的背景下,展示在不同回归模型中适当选择假设检验的能力,包括数据生产设计。
- 理解并学习解释一套更高级的统计模型和假设检验技术(比STAT 201所涵盖的),如简单和多元线性回归模型,残差分析和时间序列分析。
- 了解回归分析的统计原理和方法。
2025年春季
部分 | 标题 | 教练 | 书 | eservices |
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50 | 回归分析 | Premarathna, Iresha | 书用于STAT-311-50春季2025 | 课程详细信息用于STAT-311-50春季2025 |
2025年秋季
部分 | 标题 | 教练 | 书 | eservices |
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50 | 回归分析 | Premarathna, Iresha | 书STAT-311-50, 2025年秋季 | 课程详细信息STAT-311-50, 2025年秋季 |