2019-2020年高中數(shù)學8《最小二乘估計》教案師大版必修3.doc
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2019-2020年高中數(shù)學8《最小二乘估計》教案師大版必修3 教學目標:1、掌握最小二乘法的思想 2、能根據(jù)給出的線性回歸方程系數(shù)公式建立線性回歸方程 教學重點:最小二乘法的思想 教學難點:線性回歸方程系數(shù)公式的應用 教學過程 回顧:上節(jié)課我們討論了人的身高與右手一拃長之間的線性關系,用了很多種方法來刻畫這種線性關系,但是這些方法都缺少數(shù)學思想依據(jù)。 問題1、用什么樣的線性關系刻畫會更好一些? 想法:保證這條直線與所有點都近(也就是距離最?。? 最小二乘法就是基于這種想法。 問題2、用什么樣的方法刻畫點與直線的距離會方便有效? 設直線方程為y=a+bx,樣本點A(xi,yi) 方法一、點到直線的距離公式 方法二、 顯然方法二能有效地表示點A與直線y=a+bx的距離,而且比方法一更方便計算,所以我們用它來表示二者之間的接近程度。 問題3、怎樣刻畫多個點與直線的接近程度? 例如有5個樣本點,其坐標分別為(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4),(x5,y5)與直線y=a+bx的接近程度: 從而我們可以推廣到n個樣本點:(x1,y1),(x2,y2),…(xn,yn)與直線y=a+bx的接近程度: 使得上式達到最小值的直線y=a+bx就是我們所要求的直線,這種方法稱為最小二乘法 問題4、怎樣使達到最小值? 先來討論3個樣本點的情況 設有3個點(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),則由最小二乘法可知直線y=a+bx與這3個點的接近程度由下面表達式刻畫: …………………① 整理成為關于a的一元二次函數(shù),如下所示: 利用配方法可得 從而當時,使得函數(shù)達到最小值。 將代入①式,整理成為關于b的一元二次函數(shù), 同樣使用配方法可以得到,當 時,使得函數(shù)達到最小值。 從而得到直線y=a+bx的系數(shù)a,b,且稱直線y=a+bx為這3個樣本點的線性回歸方程。 用同樣的方法我們可以推導出n個點的線性回歸方程的系數(shù): 其中 由我們知道線性回歸直線y=a+bx一定過。 例題與練習 例1 在上一節(jié)練習中,從散點圖可以看出,某小賣部6天賣出熱茶的杯數(shù)(y)與當天氣溫(x)之間是線性相關的。數(shù)據(jù)如下表 氣溫(xi)/oC 26 18 13 10 4 -1 杯數(shù)(yi)/杯 20 24 34 38 50 64 (1) 試用最小二乘法求出線性回歸方程。[ (2) 如果某天的氣溫是-3 oC,請預測可能會賣出熱茶多少杯。 解:(1)先畫出其散點圖 i xi yi xi2 xiyi 1 26 20 676 520 2 18 24 324 432 3 13 34 169 442 4 10 38 100 380 5 4 50 16 200 6 -1 64 1 -64 合計 70 230 1286 1910 可以求得 則線性回歸方程為 y =57.557-1.648x (2)當某天的氣溫是-3 oC時,賣出熱茶的杯數(shù)估計為: 練習1 已知x,y之間的一組數(shù)據(jù)如下表,則y與x的線性回歸方程y=a+bx必經過點 ( D ) x 0 1 2 3 y 1 3 5 7 (A)(2,2) (B)(1.5,0) (C)(1,2) (D)(1.5,4) 練習2 某連鎖經營公司所屬5個零售店某月的銷售額和利潤額資料如下表: 商店名稱 A B C D E 銷售額(x)/千萬元 3 5 6 7 9 利潤額(y)/百萬元 2 3 3 4 5 (1) 畫出銷售額和利潤額的散點圖; (2) 若銷售額和利潤額具有相關關系,計算利潤額y對銷售額x的回歸直線方程。 解:(1) (2)數(shù)據(jù)如下表: i xi yi xi2 xiyi 1 3 2 9 6 2 5 3 25 15 3 6 3 36 18 4 7 4 49 28 5 9 5 81 45 合計 30 17 200 112 可以求得b=0.5,a=0.4 線性回歸方程為: 小結 1、 最小二乘法的思想 2、 線性回歸方程的系數(shù): 作業(yè):P60 習題1-8 第1題- 配套講稿:
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