资料摘要
1.1回归分析的基本思想及其初步应用教学内容：授课内容的数学本质与教学目标定位回归分析，是一种从事物因果关系出发进行预测的方法．操作中，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式），学会用最小二乘法求变量的回归方程。教学目标：①知识目标认识
- 资料类型：教学教案文档
- 所属课文：1.1 回归分析的基本思想及其初步应用
- 支持正文预览，并提供同课文课件入口
- 浏览次数
- 119
- 下载次数
- 0
- 更新时间
- 2018-06-22 09:08:00
- 来源学校
- 学校：重庆市梁平县屏锦中学
1.1 回归分析的基本思想及其初步应用教案和课堂实录
未知
摘要：暂无摘要
关键词：1.1 回归分析的基�…教案和课堂实录
正文
1.1回归分析的基本思想及其初步应用
教学内容：授课内容的数学本质与教学目标定位
回归分析，是一种从事物因果关系出发进行预测的方法．操作中，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式），学会用最小二乘法求变量的回归方程。
教学目标：
①知识目标
认识随机误差e；
②能力目标
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、难点：用最小二乘法求变量的回归方程
教学过程：
1、复习引入：
变量之间的两种关系，问题1：正方形的面积y与正方形的边长x之间的函数关系是。问题2：某水田水稻产量y与施肥量x之间是否
-------有一个确定性的关系？
例如：在
7 块并排、形状大小相同的试验田上
进行施肥量对水稻产量影响的试验，得到如下所示的一组数据：
施化肥量x 15
20
25
30
35
40
45 水稻产量y 330
345 365 405
445
450 455 2、新知讲解：
（1）定义：自变量取值一定时，因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关关系。注意两点，（1）相关关系是一种不确定性关系；（2）对具有相关关系的两个变量进行统计分析的方法叫回归分析。
（2）例题讲解：案例1：女大学生的身高与体重
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表1-1所示
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：1、选取身高为自变量x，体重为因变量y，作散点图：
2、由散点图知道身高和体重有比较好的线性相关关系，因此可以用线性回归方程刻画它们之间的关系。
3、根据最小二乘法估计
a
和
b
就是未知参数a和b的最好估计
4、制表得到a和b的值，从而得到回归方程
提出思考，以上例题中会产生误随机差e是什么原因，从而得出函数模型和回归模型的区别，引入残差概念及残差图
5、相关指数R2来刻画回归的效果，其计算公式是
总结出，在线性回归模型中，R2表示解析变量对预报变量变化的贡献率。R2越接近1，表示回归的效果越好（因为R2越接近1，表示解析变量和预报变量的线性相关性越强）。
3、习题练习
某种产品的广告费支出x与销售额y之间有如表所示数据
(1)
求x,y之间的相关系数; (2)
求线性回归方程; (3)
求总偏差平方和及残差平方和;（试求）
4、回忆总结：
一般地，建立回归模型的基本步骤为（1）确定研究对象，明确哪个变量是解析变量，哪个变量是预报变量。（2）画出确定好的解析变量和预报变量的散点图，观察它们之间的关系（如是否存在线性关系等）。3）由经验确定回归方程的类型（如我们观察到数据呈线性关系，则选用线性回归方程y=bx+a）（.4）按一定规则估计回归方程中的参数（如最小二乘法），5）得出结果后分析残差图是否有异常（个别数据对应残差过大，或残差呈现不随机的规律性，等等），过存在异常，则检查数据是否有误，或模型是否合适等。
文档信息
- 格式： PDF
- 页数： 未知页
- 字数： 未知
- 上传时间： 2018-06-22 09:08:00
- 下载次数： 0
- 浏览次数： 119
- 积分： 1
- 收藏： 0
作者信息
5ygggwenku_147477
来自：学校：重庆市梁平县屏锦中学
配套课件
相关文档
下载提示
下载文档后，您可以获得：
- 完整无水印文档
- 高清阅读体验
- 随时保存查看
- 支持打印下载
关于本教案的常见问题
Q：1.1 回归分析的基本思想及其初步应用教案和课堂实录是什么类型的资料？
A：这是一份教学教案文档，可用于备课、课堂讲解与课后复习，支持在线预览正文内容。
Q：这份教案对应哪篇课文？
A：对应课文《1.1 回归分析的基本思想及其初步应用》，可从面包屑进入课文目录查看同课其他资料。
Q：如何找到配套课件？
A：页面提供「配套课件/同课文课件」入口；也可进入课文详情页同时查看教案与课件列表。