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§1.1.1回归分析的基本思想及其初步应用(一)学习目标 1. 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;2. 了解线性回归模型与函数模型的差异,了解衡量两个变量之间线性相关关系得方法---相关系数. 学习过程 一、课前准备(预习教材P2~ P4,找出疑惑之处)问题1:“
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1.1 回归分析的基本思想及其初步应用教案3
未知
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关键词:1.1 回归分析的基�…教案3
正文
§1.1.1回归分析的基本思想及其初步应用(一)
学习目标 1. 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;
2. 了解线性回归模型与函数模型的差异,了解衡量两个变量之间线性相关关系得方法---相关系数.
学习过程 一、课前准备
(预习教材P2~ P4,找出疑惑之处)
问题1:“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?
复习1:函数关系是一种 关系,而相关关系是一种 关系.
复习2:回归分析是对具有 关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法,其步骤:
.
二、新课导学
※
学习探究
实例
从某大学中随机选取8名女大学生,其身高/cm和体重/kg数据如下表所示:
编号
1
2 3 4 5 6 7 8 [来源:Z§xx§k.Com]身高
165 165 157 170 175 165 155 170
体重
48 57 50 54 64 61 43 59 问题:画出散点图,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 自变量x, 为因变量. (1)做散点图: [来源:学科网ZXXK]
从散点图可以看出 和 有比较好的 相关关系. (2) x= y= 8xyii18i
xi12i
所以bxyii188i8xy8x2
xi12iaybx
于是得到回归直线的方程为
(3)身高为172cm的女大学生,由回归方程可以预报其体重为
y
问题:身高为172cm的女大学生,体重一定是上述预报值吗?
思考:线性回归模型与一次函数有何不同?
新知:用相关系数r可衡量两个变量之间 关系.计算公式为
r =
r>0, 相关, r<0 相关; 相关系数的绝对值越接近于1,两个变量的线性相关关系 ,它们的散点图越接近
;
r ,两个变量有 关系. ※
典型例题
例1某班5名学生的数学和物理成绩如下表: 学生
A B C D E 学科
数学成绩(x) 物理成绩(y) (1)
画散点图;
[来源:Zxxk.Com]88 78 76 65 75 70 64 62 62 60
(2)
求物理成绩y对数学成绩x的回归直线方程;
(3)
该班某学生数学成绩为96,试预测其物理成绩;
变式:该班某学生数学成绩为55,试预测其物理成绩;
小结:求线性回归方程的步骤:
※
动手试试
练.(07广东文科卷)下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量x(吨)与相应的生产能耗y (吨标准煤)的几组对照数据
x
3
4 5
6
(1)请画出上表数据的散点图;
用最小二乘法 y
2.5
3
4
4.5
(2)请根据上表提供的数据,求出y关于x的线性回归方程ybxa;
(3)已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤.试根据(2)求出的线性同归方程,预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤? (参考数值32.5435464.566.5) 三、总结提升
※
学习小结
1. 求线性回归方程的步骤:
2. 线性回归模型与一次函数有何不同
※
知识拓展
在实际问题中,是通过散点图来判断两变量之间的性关系的,
学习评价 ※
自我评价
你完成本节导学案的情况为( ). A. 很好 B. 较好 C. 一般 D. 较差
※
当堂检测(时量:5分钟
满分:10分)计分:
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ybxa必过( )
A. (0,0) B. (x,0) C. (0,y) D. (x,y)
4.r越接近于1,两个变量的线性相关关系 . 5. 已知回归直线方程y0.5x0.81,则x25时,y的估计值为 .
课后作业 一台机器使用的时间较长,但还可以使用,它按不同的转速生产出来的某机械零件有一些会有
缺点,每小时生产有缺点零件的多少,随机器的运转的速度而变化,下表为抽样试验的结果:
转速x (转/秒) 16 14 12 8
有缺点零件数 y (件)
11 9 8 5 (1)画散点图;
(2)求回归直线方程;
(3)若实际生产中,允许每小时的产品中有缺点的零件最多为 10 个,那么机器的运转速度应控制
在什么范围内?
[来源:Zxxk.Com]
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