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高二數(shù)學選修1 回歸分析的基本思想及其初步應用(一)

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1、高二數(shù)學選修1 回歸分析的基本思想及其初步應用(一) 教學要求:通過典型案例的探究,進一步了解回歸分析的基本思想、方法及初步應用. 教學重點:了解線性回歸模型與函數(shù)模型的差異,了解判斷刻畫模型擬合效果的方法-相關(guān)指數(shù)和殘差分析. 教學難點:解釋殘差變量的含義,了解偏差平方和分解的思想. 教學過程: 一、復習準備: 1. 提問:“名師出高徒”這句彥語的意思是什么?有名氣的老師就一定能教出厲害的學生嗎?這兩者之間是否有關(guān)? 2. 復習:函數(shù)關(guān)系是一種確定性關(guān)系,而相關(guān)關(guān)系是一種非確定性關(guān)系. 回歸分析是對具有相關(guān)關(guān)系的兩個變量進行統(tǒng)計分析的一種常用方法,其步驟:收集數(shù)據(jù)作散點圖求回歸

2、直線方程利用方程進行預報. 二、講授新課: 1. 教學例題: ① 例1 從某大學中隨機選取8名女大學生,其身高和體重數(shù)據(jù)如下表所示: 編 號  1  2  3  4  5  6  7  8 身高/cm 165 165 157 170 175 165 155 170 體重/kg 48 57 50 54 64 61 43 59 求根據(jù)一名女大學生的身高預報她的體重的回歸方程,并預報一名身高為172cm的女大學生的體重. (分析思路教師演示學生整理)  第

3、一步:作散點圖 第二步:求回歸方程 第三步:代值計算 ② 提問:身高為172cm的女大學生的體重一定是60.316kg嗎? 不一定,但一般可以認為她的體重在60.316kg左右. ③ 解釋線性回歸模型與一次函數(shù)的不同 事實上,觀察上述散點圖,我們可以發(fā)現(xiàn)女大學生的體重和身高之間的關(guān)系并不能用一次函數(shù)來嚴格刻畫(因為所有的樣本點不共線,所以線性模型只能近似地刻畫身高和體重的關(guān)系). 在數(shù)據(jù)表中身高為165cm的3名女大學生的體重分別為48kg、57kg和61kg,如果能用一次函數(shù)來描述體重與身高的關(guān)系,那么身高為165cm的3名女在學生的體重應相同. 這就說明體重不僅受身高的影響還受其他因素的影響,把這種影響的結(jié)果(即殘差變量或隨機變量)引入到線性函數(shù)模型中,得到線性回歸模型,其中殘差變量中包含體重不能由身高的線性函數(shù)解釋的所有部分. 當殘差變量恒等于0時,線性回歸模型就變成一次函數(shù)模型. 因此,一次函數(shù)模型是線性回歸模型的特殊形式,線性回歸模型是一次函數(shù)模型的一般形式. 2. 相關(guān)系數(shù):相關(guān)系數(shù)的絕對值越接近于1,兩個變量的線性相關(guān)關(guān)系越強,它們的散點圖越接近一條直線,這時用線性回歸模型擬合這組數(shù)據(jù)就越好,此時建立的線性回歸模型是有意義. 3. 小結(jié):求線性回歸方程的步驟、線性回歸模型與一次函數(shù)的不同.

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