1.1 回归分析的基本思想及其初步应用优质课教案内容｜教案在线预览

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1.1回归分析的基本思想及其初步应用（1）一、教学目标： 1.了解线性回归模型与函数模型的差异,进一步了解回归分析的基本思想、方法; 2.正确理解随机误差ｅ,了解随机误差的来源和对预报变量的影响。二、引入复习：1、问题引入：“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

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所属课文：1.1 回归分析的基本思想及其初步应用

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2018-07-02 20:11:00

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1.1 回归分析的基本思想及其初步应用优质课教案内容

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1.1回归分析的基本思想及其初步应用（1）

一、教学目标： 1.了解线性回归模型与函数模型的差异,进一步了解回归分析的基本思想、方法; 2.正确理解随机误差ｅ,了解随机误差的来源和对预报变量的影响。

二、引入复习：

1、问题引入：“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、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：收集数据作散点图求回归直线方程利用方程进行预报. 三、自主学习：（12分钟）

1. 阅读课本P1—4页探究上面的内容，正确理解回归方程的预报结果。

2. 根据课本P2例1，回答下列问题：

（1）由于问题中要求根据身高预报体重，所以选取哪个为解释变量，哪个为预报变量？

（2）身高为172cm的女大学生,体重一定是60.316kg吗?如果不是，你能解释一下原因吗？（3）

产生随机误差e的原因是什么？

（4）

线性回归模型与一次函数模型有何不同？四、合作交流（3分钟）：根据自主学习所存在的问题进行小组讨论

五、反馈精讲：

ˆx就是将(x,y)代入求出，进而ˆyb1、教师展示由小二乘法求回归系数的公式讲解：aˆxaˆbˆ

得到回归方程yˆ受样本点的不同而影响，如果是不同事件（如课本例1女大学生和高二女生）2、b，则统计结果自然不同；但是，同一事件（如都是高二女生），采样不同结果也不同

．

3、

精讲课本P81例题1. 4、

展示学生自主学习及交流成果。

5、讲解：线性回归模型y=bx+a+e增加了随机误差项e.

我们把自变量x称作解释变量，因变量y称作预报变量. 六、当堂训练：(7分钟) 1. 下列两个变量具有相关关系的是（

）

A. 正方体的体积与边长

B. 人的身高与视力

C.人的身高与体重

D.匀速直线运动中的位移与时间

2. 在画两个变量的散点图时，下面哪个叙述是正确的（

）

A. 预报变量在x 轴上，解释变量在

y 轴上

B. 解释变量在x 轴上，预报变量在

y 轴上

C. 可以选择两个变量中任意一个变量在x 轴上

D. 可选择两个变量中任意一个变量在

y 轴上

3. 回归直线ybxa必过（

）

A. (0,0)

B. (x,0)

C. (0,y)

D. (x,y)

4.一位母亲记录了儿子3～9岁的身高，由此建立的身高与年龄的回归模型为y=7.19x+73.93用这个模型预测这个孩子10岁时的身高，则正确的叙述是

（

）

A.身高一定是145.83cm

B.身高在145.83cm以上

C.身高在145.83cm以下

D.身高在145.83cm左右

关于本教案的常见问题

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