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1.1回归分析的基本思想及其初步应用(第1课时)教案 【教学目标】在《数学③(必修)》之后,学生已经学习了两个变量之间的相关关系,包括画散点图,最小二乘法求回归直线方程等内容.在人教A版选修1-2第一章第一节“回归分析的基本思想及其初步应用”这一节中进一步介绍回归分析的基本思想及其初步应用.这部分

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1.2 独立性检验的基本思想及其初步应用教案教学设计

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1.2 独立性检验的基本思想及其初步应用教案教学设计

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关键词:1.2 独立性检验的�…教案教学设计

正文

1.1回归分析的基本思想及其初步应用

(第1课时)教案

【教学目标】

在《数学③(必修)》之后,学生已经学习了两个变量之间的相关关系,包括画散点图,最小二乘法求回归直线方程等内容.在人教A版选修1-2第一章第一节“回归分析的基本思想及其初步应用”这一节中进一步介绍回归分析的基本思想及其初步应用.这部分内容《教师用书》共计4课时,第一课时:介绍线性回归模型的数学表达式,解释随机误差项产生的原因,使学生能正确理解回归方程的预报结果;第二课时:从相关系数、相关指数和残差分析角度探讨回归模型的拟合效果,以及建立回归模型的基本步骤;第三课时:介绍两个变量非线性相关关系;第四课时:回归分析的应用. 本节课是第一课时的内容. 1、知识目标

认识随机误差;

2、能力目标

(1)会使用函数计算器求回归方程;

(2)能正确理解回归方程的预报结果. 3、情感目标

通过本节课的学习,加强数学与现实生活的联系,以科学的态度评价两个变量的相关性,理解处理问题的方法,形成严谨的治学态度和锲而不舍的求学精神.培养学生运用所学知识,解决实际问题的能力.教学中适当地利用学生合作与交流,使学生在学习的同时,体会与他人合作的重要性. 【教学重点】随机误差e的认识

【教学难点】随机误差的来源和对预报变量的影响

【教学方法】

启发式教学法 【教学手段】多媒体辅助教学

【教学流程】

【教学过程设计】

双边活动

教师活动

教学过程[来源:学科网][来源:学科网ZXXK]学生活动

设计说明网]备注[来源:

[来源:学_科_学_科_网Z_X_X_K]

创设情境:

2007年5月,中共中央国务院关于加强青少年体育、增强青少年体质的意见指出城市超重和肥胖青少年的比例明显增加.“身高标准体重”该指标对于学生形成正确的身体形态观具有非常直观的教育作用.

提问:“身高标准体重”从何而来?我们为什么要相信一张表格?

提出将要研究的问题“本年级女生身高与体重之间的关系”.

阅读思考

引导学生思考.

2分钟

复习:

让学生回忆统计学的步骤和随机抽样、分层抽样、系统抽样. 复习抽样方法,画散点图,利用函数计算器求回归方程.

给出最小二乘法的计算公式:

师:在正式研究之前,我们先一起回忆一下必修③所学过的内容. 师:我提供5组身高与体重的数据,请同学们画散点图,并用函数计算器求线性回归方程.

编号

1 2 3 4 回忆必修③中相关知识,参照投影展示的计算器的使用方法,练习使用函数计算器求回归方程. 学生抄写数据后,画散点图,并互相帮助,学习使用计算器的方5 法

身高/cm 165 165 157 170 175 体重/kg 49 58 51 53 65

学生做完后教师用Excel展示散点图和所求回归方程.

求出回归方程

利用“先行组5织者”,给出分学生一个知钟

识的大背景,顺便帮助学生复习必修③所学内容,包括抽样方法,画散点图,让学生熟悉利用函数计算器求回归方程,为本节课作好知识上和技术上的准备. 其中

,

(函数计算器的使用方法见后附说明)

先分别将四个组的数据要抄写在练习本上,方便参考.

学生分工操作:有的画散点图;有的用函数计算器进行计算;有的做检验.

不同的人作8不同的事,老分师在这里把钟

学生之间的差异作为一种资源,由能力较强的学生带着能力较弱的学生,帮助及时到位.体现建构性教学中的“合作”.

利用课本例题1女大学生的身高体重和高二女生形成明显5分钟

称为样本点的中心. 分配任务:通过随机抽样已经学生分组操作:

获得高二年级女生身高体重1、抽样(随机抽取)

的数据共45组,用电脑显示2、样本数据(电脑展示)

出来,学生分四组操作. 3、画散点图

操作1第一组使用前面15组4、计算

数据求;第二组使用中间155、预测身高为172cm的女组数据;第三组使用最后15生的体重

组数据;

(目的:使学生了解回归分操作2 第四组用课本例题1析的一般步骤.)

中女大学生的身高体重的8组数据.

每个小组要求完成三幅散点图.(四个小组同时操作)

结果的比较:

1、比较散点图分布形态

2、比较样本点中心及它和回归方程的关系

倾听并引导学生发言.

第四组派学生代表用投影仪展示本组散点图和回归方程,并作简单讲解.

其他三组派学生代表

3、比较回归方程系数

4、比较散点图与回归直线的关系

5、比较四个172cm女生体重的预测值

(目的:给学生一个关注方向)

启发与讲解

1、教师展示由小二乘法求回归系数的公式讲解:板书,写出本组的线性回归方程,并把所预测的体重值写出来.以方便比较.

对比.

让学生用自己了解到的知识进行描述和交流,提高学生参加数学活动的兴趣和热情.

1、认识样本点中心与回归方程的关系

2、这个问题的产生水到渠成,不是强加给学生的.问题的解决合情合理,使学生感到数学是自然的.

3、逐步靠近本课时的教学重点与难点.

实现知识由生活化向数学化的转变.学生面对数学学习,与其说是“学习数学”,不如说是“学习数学化”,本问题的提出,实质上是在催促学生进行“超越生活”的提炼..

15 讨论回答老师提问

1、学生计算得到样本1、为什么回归直线过样本点中心在回归直线点中心?

上.

就是将代

(目的:加强对公式的认识)

入求出,进而得到回归方程

2、体会随机数学与确2、都是高二女生为什么所2、受样本点的不同而影响,定性数学的区别与联求回归方程不同?

如果是不同事件(如课本例1系.知道最小二乘法(目的:认识随机数学的不女大学生和高二女生),则统估计回归方程已经是确定性)

计结果自然不同;但是,同一最好估计,但还是会

事件(如都是高二女生),采受采样的影响形成一

样不同结果也不同

.

些差异.

3、样本点为什么不都落在3、请一位同学拿自己小组的3、某同学拿自己小组我们求得回归方程上?

散点图和回归方程展示并讲

的散点图和回归方程(目的:引出线性回归模型解小组讨论结果. 展示并讲解小组讨论y=bx+a+e ,讨论随机误差e教师启发:没有人知道身高和结果(小组其他成员的来源)

体重之间的真正关系是什么,可以补充):

我们在寻找一种回归方程来一个人的体重受

近似这种关系.这里存在一种身高影响外,还受生

误差是由选择模型近似所应理因素、饮食锻炼、

起的.

测量工具、等其他因

素影响.

讲解:线性回归模型y=bx+a+e受启发后讨论得到

增加了随机误差项e.

我们e 产生的主要原因:

把自变量x称作解释变量,因 (1)所用确定性函

变量y称作预报变量. 数模拟不恰当.如:使

用一次函数模型还是

使用二次函数模型;

(2)忽略了某些因

素的影响,如遗传因结果的分析:

分钟

4、预测出的体重都不同,4、启发①:参考预测值时,那么它还有参考价值吗?

我们希望高中组的三个值接(目的:让学生感知预报变近点好还是区别大点好?

量的变化受解析变量和随启发②:怎样就能更接近?

机误差的共同影响)

学生回答“样本多一些”后教

师电脑展示:

用所有45组高二女生数据所

求回归方程,以方便学生比较

哪一个小组的预测值更接近

老师的较多数据的预测值,相

对而言,这个组的模拟效果就

越好.

启发③:

为什么随着数据的增多,三组

的预测值有可能会越接近?

(回应本课开始的提问“身师问:随机误差e变小体现在高标准体重”从何而来?)

哪里?

师讲解:所以,有参考价值,

它们的值越接近,就说明随机误差越小,当然就拟合的越好. 当数据足够多,使用科学的方法,是能够制作出一份值得参考的“身高标准体重”的.

回到刚才的问题,如果条件有限,只能获得15组数据,那么怎样知道这三组同学所得的回归方程哪个更好?

请同素、生活习惯等;

(3)观测误差,如使用的测量工具不同等.

4、回答:接近点好.

回答:样本多一些.

回答:(接受启发)预测时解释变量取定x=172cm,要想预报变量的值接近,只有使随机误差e变小了.

回答:体现在函数模拟有机会更贴切;更容易贴近普遍的生活方式、饮食与运动等共性.

4、突破本节课的难点,充分认识随机误差e的来源和对预报变量的影响. 对思维受阻的地方,教师通过层层铺垫,给予必要的引导,做到“引而不灌”,教师的引是为了学生更好地思考.启发学生时涉及的问题层层深入,环环相扣,非常巧妙.

学们带着以下问题阅读课本,时间5分钟!

学生阅读

1、若通过一条回归方程预测,是不是身高172cm的所有女生体重都一样呢?

(目的:让学生正确理解用线性回归方程预测结果的含义)

2、怎样知道自己模拟的回归方程中随机误差有多大?

(目的:为后继课程作铺垫)

巡视与解答个人问题

学生阅读后回答:

1、答案是否定的.

因为预测出的不是真实体重,而是体重的平均值.

2、(部分阅读较快的同学可以回答出)使2用相关指数R来解释.

让学生知道,获得回归方程并不是最终目的,我们希望用它进行预测或决策.

再次感受随机误差e的存在,强化重点内容.

回归课本,实现了对知识技能目标的明晰,又有效地利用了课本资源.

5分钟

1、函数模型:y=bx+a 线性回归模型:y=bx+a+e 1、函数模型与线性回归模当理想化,使所有人的遗传因型之间有何异同?

素都一样、所有人的生活方式2、在本节课中,我们运用都一样、所有测量都没有误差了哪些数学思想和方法?

等等,e=0线性回归模型就变3、多个模型,怎样知道哪成函数模型了. 个效果更好?

2、函数思想、数形结合思想.

作业:1、阅读相关材料,

对以上问题有所认识.

2、试做:课本P1(习题1.1 )

1第1题

3、如果没有额外的数据可以使用,能不能比较出刚才三个小组谁的回归方程模拟效果更好?

具体内容,我们下节课讲解.

小结与作业:

倾听并思考

1、得到结论:一次函数模型是线性回归模型的特殊形式,线性回归模型是一次函数模型的一般形式.

2、体会随机数学的特点.

3、预习课本后回答:可以使用相关指R 2.

1、由小结再5次明确了随分机误差的存钟

在和影响,突出重点、难点;

2、注重数学教学中的思想性,它们是贯穿数学教学过程的“灵魂”.

3、这个问题的提出,给学生留下思维发展的时空和探索余地,激发学生对知识的进一步渴望.

【教学反思】

通过本节课的教学实践,我再次体会到什么是由“关注知识”转向“关注学生”,在教学过程中,注意到了由“给出知识”转向“引起活动”,由“完成教学

任务”转向“促进学生发展”,课堂上的真正主人应该是学生.一堂好课,师生一定会有共同的、积极的情感体验.本节课的教学中,知识点均是学生通过探索“发现”的,学生充分经历了探索与发现的过程.教学中没有以练习为主,而是定位在知识形成过程的探索,注重数学的思想性,如统计思想、随机观念、函数思想、数形结合的思想方法等,引导学生体验数学中的理性精神,加强数学形式下的思考和推理.

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