《2019-2020年北師大版選修1-2高中數(shù)學(xué)1.1.1《回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用》word導(dǎo)學(xué)案2.doc》由會員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《2019-2020年北師大版選修1-2高中數(shù)學(xué)1.1.1《回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用》word導(dǎo)學(xué)案2.doc（4頁珍藏版）》請在裝配圖網(wǎng)上搜索。

2019-2020年北師大版選修1-2高中數(shù)學(xué)1.1.1《回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用》word導(dǎo)學(xué)案2 學(xué)習(xí)目標 1. 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(yīng)用; 2. 了解評價回歸效果的三個統(tǒng)計量：總偏差平方和、殘差平方和、回歸平方和. 3. 會用相關(guān)指數(shù)，殘差圖評價回歸效果. 學(xué)習(xí)過程 一、課前準備 （預(yù)習(xí)教材P4~ P7，找出疑惑之處） 復(fù)習(xí)1：用相關(guān)系數(shù)r可衡量兩個變量之間 關(guān)系.r>0, 相關(guān), r<0 相關(guān); 越接近于1，兩個變量的線性相關(guān)關(guān)系 ，它們的散點圖越接近 ； ，兩個變量有 關(guān)系. 復(fù)習(xí)2：評價回歸效果的三個統(tǒng)計量： 總偏差平方和；殘差平方和；回歸平方和. 二、新課導(dǎo)學(xué) ※ 學(xué)習(xí)探究 探究任務(wù)：如何評價回歸效果？ 新知： 1、評價回歸效果的三個統(tǒng)計量 (1)總偏差平方和： (2)殘差平方和： (3)回歸平方和： 2、相關(guān)指數(shù)：表示 對 的貢獻，公式為： 的值越大，說明殘差平方和 ，說明模型擬合效果 . 3、殘差分析：通過 來判斷擬合效果.通常借助 圖實現(xiàn). 殘差圖：橫坐標表示 ，縱坐標表示 . 殘差點比較均勻地落在 的區(qū)的區(qū)域中，說明選用的模型 ，帶狀區(qū)域的寬度越 ，說明擬合精度越 ，回歸方程的預(yù)報精度越 . 小結(jié)：分清總偏差平方和、殘差平方和、回歸平方和，初步了解如何評價兩個不同模型擬合效果的好壞. 例2 假定小麥基本苗數(shù)x與成熟期有效苗穗y之間存在相關(guān)關(guān)系，今測得5組數(shù)據(jù)如下： 15.0 25.8 30.0 36.6 44.4 39.4 42.9 42.9 43.1 49.2 （1）畫散點圖； （2）求回歸方程并對于基本苗數(shù)56.7預(yù)報期有效穗數(shù)； （3）求，并說明殘差變量對有效穗數(shù)的影響占百分之幾. (參考數(shù)據(jù)： ， ） ※ 動手試試 練1. 某班5名學(xué)生的數(shù)學(xué)和物理成績?nèi)缦卤? 學(xué)生 學(xué)科 A B C D E 數(shù)學(xué)成績(x) 88 76 75 64 62 物理成績(y) 78 65 70 62 60 （導(dǎo)學(xué)案第1頁例1） （4）求學(xué)生A,B,C,D,E的物理成績的實際成績和回歸直線方程預(yù)報成績的差.并作出殘差圖評價擬合效果. 小結(jié)： 1. 評價回歸效果的三個統(tǒng)計量: 2. 相關(guān)指數(shù)評價擬合效果： 3. 殘差分析評價擬合效果： 三、總結(jié)提升 ※ 學(xué)習(xí)小結(jié) 一般地，建立回歸模型的基本步驟： 1、確定研究對象，明確解釋、預(yù)報變量； 2、畫散點圖； 3、確定回歸方程類型（用r判定是否為線性）； 4、求回歸方程； 5、評價擬合效果. ※ 知識拓展 在現(xiàn)行回歸模型中，相關(guān)指數(shù)表示解釋變量對預(yù)報變量的貢獻率，越接近于1，表示回歸效果越好.如果某組數(shù)據(jù)可以采取幾種不同的回歸方程進行回歸分析，則可以通過比較作出選擇，即選擇大的模型. 學(xué)習(xí)評價 ※ 自我評價 你完成本節(jié)導(dǎo)學(xué)案的情況為（ ）. A. 很好 B. 較好 C. 一般 D. 較差 ※ 當堂檢測（時量：5分鐘 滿分：10分）計分： 1. 兩個變量 y與x的回歸模型中，分別選擇了 4 個不同模型，它們的相關(guān)指數(shù) 如下 ，其中擬合 效果最好的模型是（ ）. A. 模型 1 的相關(guān)指數(shù)為 0.98 B. 模型 2 的相關(guān)指數(shù)為 0.80 C. 模型 3 的相關(guān)指數(shù)為 0.50 D. 模型 4 的相關(guān)指數(shù)為 0.25 2. 在回歸分析中，殘差圖中縱坐標為（ ）. A. 殘差 B. 樣本編號 C. x D. 3. 通過來判斷模擬型擬合的效果，判斷原始數(shù)據(jù)中是否存在可疑數(shù)據(jù)，這種分工稱為（ ）. A.回歸分析 B.獨立性檢驗分析 C.殘差分析 D. 散點圖分析 4.越接近1,回歸的效果 . 5. 在研究身高與體重的關(guān)系時，求得相關(guān)指數(shù) ，可以敘述為“身高解釋了的體重變化，而隨機誤差貢獻了剩余 ”所以身高對體重的效應(yīng)比隨機誤差的 .