文档介绍：高二数学选修1-2第一章《统计案例》学案
回归分析的基本思想及其初步应用
课标转述:①通过对典型案例(如“人的体重与身高的关系”等)的探究,了解回归的基本思想、方法及初步应用
②通过对现行案例(如“质量控制”“新药是否有效”等)的探究,了解实际推断原理和假设检验的基本思想、方法及初步应用。
③通过对典型案例(如“昆虫分类”等)的探究,了解聚类分析的基本思想、方法及初步应用。
④通过对典型案例(如“肺癌与吸烟有关吗”等)的探究,了解独立性检验的基本思想、方法及初步应用。
学习目标:通过典型案例的探究,进一步了解回归分析的基本思想、方法及初步应用.
学习重、难点:了解线性回归模型与函数模型的差异,了解判断刻画模型拟合效果的方法-相关指数和残差分析.
学习过程:
一、复习准备:
1. 提问:“名师出高徒”这句彦语的意思是什么?有名气的老师就一定能教出厉害的学生吗?这两者之间是否有关?
2.
复习:函数关系是一种确定性关系,而相关关系是一种非确定性关系. 回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法,
其步骤:
:线性回归模型,其中
二、学习新知:
:
①例1 从某大学中随机选取8名女大学生,其身高和体重数据如下表所示:
编号
1
2
3
4
5
6
7
8
身高/cm
165
165
157
170
175
165
155
170
体重/kg
48
57
50
54
64
61
43
59
求根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程,并预报一名身高为172cm的女大学生的体重.
解:由于问题中要求根据身高预报体重,因此选取身高为自变量x,体重为因变量y,做散点图:
y
70
65
60
55
50
45
40
150 155 160 165 170 175 180 x
由图可知,样本点呈条状分布,身高和体重有比较好的线性相关关系,可以用线性回归模型来刻画。
由最小二乘法计算:,
其中
经计算得:
于是得线性回归方程得:
所以,对于身高为172cm得女大学生,由回归方程可以预报其体重为
问题①得意义是什么?
问题②?如果不是,你能解释以下原因么?
⑴引入线性回归模型:Y=bx+a+e
解释变量x ,预报变量y,随机误差 e
产生随机误差的项e的原因是什么?
练习反馈
研究某灌溉渠道水的流速y与水深x之间的关系,测得一组数据如下:
水深xm
流速ym/s
(1)求y对x的回归直线方程;
(2) 时水的流速是多少?
三、课后小结:
四、课后作业:
p9 第1题
高二数学选修1-2第一章《统计案例》学案
回归分析的基本思想及其初步应用
课标转述:①通过对典型案例(如“肺癌与吸烟有关吗”等)的探究,了解独立性检验的基本思想、方法及初步应用。
②通过对现行案例(如“质量控制”“新药是否有效”等)的探究,了解实际推断原理和假设检验的基本思想、方法及初步应用。
③通过对典型案例(如“昆虫分类”等)的探究,了解聚类分析的基本思想、方法及初步应用。
④通过对典型案例(如“人的体重与身高的关系”等)的探究,了解回归的基本思想、方法及初步应用
学习目标:1、会建立回归模型,进而学习相关指数(相关指数R2、残差分析)
2、会求上述的相关指数:
3、从实际问题发现已有知识不足,激发好奇心、求知欲,培养勇于求知的良好个性品质。
学习重、难点:残差分析,相关指数R2的计算、建立回归模型的步骤。
学习过程:
一、复习准备:
,预报变量(体重)的值受解释变量(身高)或随机误差的影响.
(体重)的变化在多大程度上与解释变量(身高)有关?在多大程度上与随机误差有关?我们引入了评价回归效果的两个统计量:残差、相关指数R2.
二、自主学习:
1. 残差:
(1)残差的定义
(2)残差的作用
编号
1
2
3
4
5
6
7
8
身高
体重
残差
画残差图
0 1 2 3 4 5 6 7 8
从残差图看:⑴那些点为可疑点?
发现可疑点该如何办?
⑵如何判