资料摘要

一、教学目标分析:(1)通过收集现实问题中两个有关联变量的数据作出散点图,并利用散点图直观认识变量间的相关关系.(2)了解最小二乘法的含义,知道最小二乘法的思想,能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程.(3)在两个变量具有线性相关关系时,会在散点图中作出线性回归直线,会用线性回归方程进行预

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2.3.1 变量之间的相关关系特级教师教学实录

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2.3.1 变量之间的相关关系特级教师教学实录

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关键词:2.3.1 变量之间的相…特级教师教学实录

正文

一、教学目标分析:

(1)通过收集现实问题中两个有关联变量的数据作出散点图,并利用散点图直观认识变量间的相关关系.

(2)

了解最小二乘法的含义,知道最小二乘法的思想,能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程.

(3)在两个变量具有线性相关关系时,会在散点图中作出线性回归直线,会用线性回归方程进行预测。

二、教学重点与难点:

教学重点:回归直线方程的求解方法.

教学难点:回归直线方程的求解方法

三、教学过程课堂设计:

1.创设情景,揭示课题

在上节课,为了了解热茶销量与气温的大致关系热茶销量与气温的大致关系.

气温

26

18

13

10

4

1

杯数

20

24

34

38

50

64

我们以横坐标x表示气温,纵坐标y表示热茶销量,建立直角坐标系,将表中数据构成的6个数对所表示的点在坐标系内标出,得到散点图. 从散点图可以看出.这些点大致分布在通过散点图中心的一条直线的附近.

如果散点图中点的分布从整体看大致分布在一条直线的附近,我们称这两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫回归直线

如果能够求出这条回归直线的方程,我们就可以比较清楚的了解热茶销量与气温之间的关系2.最小二乘法

选择怎样的直线近似地表示热茶销量与气温之间的关系?

我们有多种思考方案:

(1)

选择能反映直线变化的两个点,例如取(4,50),(18,24)这两点的直线;

(2)取一条直线,使得位于该直线一侧和另一侧的点的个数基本相同;(1)选择能反映直线变化的两个点,例如取(4,50),(18,24)这两点的直线;

(2)

取一条直线,使得位于该直线一侧和另一侧的点的个数基本相同;

(3)

(1)选择能反映直线变化的两个点,例如取(4,50),(18,24)这两点的直线;

(2)取一条直线,使得位于该直线一侧和另一侧的点的个数基本相同

3.

线性回归方程求解方法

4.

求线性回归方程步骤

5.

线性回归方程的应用

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