涉及学科: 数学、统计学、数据科学
项目主题关键词: 线性回归分析、数据收集、假设检验、实际应用
本项目允许学习者选择感兴趣的主题并通过线性回归分析探索变量之间的关系。不论是分析经济数据、环境因素还是社会趋势，学习者都会收集和清洗数据，构建回归模型，并使用统计软件（如R或Python）评估模型的拟合度。他们还将进行假设检验，计算回归系数的置信区间，并解读结果。项目最终成果是一份详细报告，通过这些技术解决实际问题，提高分析和数据建模能力。
思维习惯: 好奇心、成长心态、追求卓越
可迁移技能: 建模、解读数据/信息并做出有效论断、识别模式和关系
学科知识:
理解线性回归模型的原理和假设
熟练使用统计软件（如R、Python）进行回归分析
执行假设检验并解读置信区间以评估变量的重要性
掌握模型评估技术，包括残差分析和多重共线性检测