老师人真的好。2020Fall Final样卷如下：

Regression.7z

课程主页：

http://staff.ustc.edu.cn/~ynyang/lm2020/

作业其实不怎么多，而且老师很贴心，知道哪一次多了会主动告诉同学们可以迟交。并且考试前给的样题里考试里也有非常非常接近的，一定要把那个样题完全搞懂。考试题里会有简答题，虽然不知道怎么改的，但感觉那个题也许有放水的可能，因为老师反复强调一定要那个题做了，不要空着。本人成绩还算满意，但是看群友说可能成绩不如预期的好，也许是感觉不太难所以大家整体自我感觉都不错。据说第一次提交成绩优秀率超了被退回来，老师又重新提交了一次。虽说老师给分确实还好，但是在题不难的情况下还是好好复习好好考才能拿到高分。

感觉杨老师上课讲的有的东西真的很有神奇也很有趣，可能很久之后知识不一定记得，但这些小tips和故事应该会记得。

疫情在家上课学得实在潦草，复习的时候把老师的ppt重新看了一遍才发现老师的课程串联的很有逻辑，从一开始介绍回归效应，关联与因果这样的统计思想，之后是偏相关系数的矩阵操作，然后从简单回归到投影观点下的多重回归，自此引入F检验（带着投影观点看简洁很多），最后讨论MSE的方差和偏差分解，因为老师记错了教学时长，一些岭回归，lasso等延展内容没有讲，还是有些可惜。

总之，认真学习老师的课很有收获，曾经翻数院的飞跃手册，有学长提到面试清北时被问及 最小二乘法为什么选择的是y轴上的距离而不是到回归直线的距离，大佬Z助教也说自己面试时被问到投影有哪些应用，可见回归分析中这些思想性的东西对大家之后各种申请面试是很有帮助的，也是统计专业面试的高频问题。

最后呢，这门课需要不少矩阵操作，与多元统计前部分的矩阵代数知识有共通之处，花点功夫复习扎实后面学习也会省力些，这块可以看王松桂《线性统计模型》的前几章，特别地，学习一下正态二次型和线性型的性质能让F检验的有关证明异常简洁。

至于作业，证明部分大部分是把老师课件上证明重新推一遍，上机作业老师会给详尽的示例，总之课业负担不是很重。

期末考试马马虎虎，被杨老师现场提（ming）示奶到了，感谢杨老师！

老师讲课应该蛮好的，课件虽然不美观但复习的时候能感到做的很用心。

关于考试问题，卷子非常简单，但分值比较大，也就是说基本不能犯错。

注意：一定要尽量待到最后再交卷（虽然我觉得一般也不会有人提前交），杨老师会给很多提示。我就是提前交了导致一个提示没听到丢了20分，总评崩盘。

另：据说优秀率给到了60