2018年4月13日-15日法国诺欧商学院教授，DBA项目主任Sébastien LlEO教授为我们带来了生动且深刻的《定量研究方法II：建立统计模型》课程。
“线性回归以及更广泛的线性模型是所有统计研究工作的重要组成部分”线性统计模型是一类很重要的统计模型，它包括了线性回归模型、方差分析模型等应用十分广泛的许多模型、同时线性模型的理论和方法也是学习和研究其他统计方法的基础，正是由于这些原因，线性统计模型是生物、医学、经济、管理、商业、金融、工程技术以及社会科学等领域的重要内容。
在第一天的课程中，Sébastien教授先回顾了去年11月《定量研究方法I》中有关统计分析的基本概念和线性回归问题。教授指出回归分析是计量经济学家使用的最为重要的一个工具，它关注的是描述和评估一个给定的变量（通常被称为因变量）和一个或多个其他变量（通常称为自变量）之间的关系。将《定量研究方法I》和《定量研究方法II》的课程内容做一个衔接，为之后两天课程中统计分析方法的深入讲解和R软件的操作应用做好铺垫。
线性回归模型能帮助我们理解金融或经济变量之间的关系，并能够利用一个变量的值的信息去预测另一个变量的值。回归模型分为简单线性回归和多元线性回归，简单线性回归的目的是用单个自变量的变化解释因变量的变化。随后，通过对具体案例-资本资产定价模型的系数估算，教授和同学们一起进行了理论知识的实践。
随后，Sebastien教授深入浅出地为学员们介绍了多元线性回归、定性因变量、定性自变量、线性回归问题、分类数据，同样地教授还将相关数据导入进在课前就要求学员们下载好的RSTUDIO中，详尽的教导学生如何进行RSTUDIO做全面的多元线性模型的各类数据分析，详尽地向学员们展示了线性模型的重要性，用模型做我们想做的事情，利用模型的预测力去工作。
通过这3天的学习和交流，让我们全面而深入了解统计方法在研究过程中的适应性；为企业研究者提供数据分析的方法和相关知识，学员收益匪浅。本次课程中教授引入了更多的实际案例，不只是单纯进行理论讲解，使得本来比较枯燥的统计学知识的理解难度有所降低。Sebastien教授希望通过这一次的介绍，能让学生更好的找到学习研究的方法，掌握更加完善的合理的以及适合自己的研究课题。同时，也让我们期待下一次课程的相聚。
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