高中數(shù)學選修23人教A導學案311回歸分析的基本思想及其初步應用

1、3 1.1回歸分析的基本思想及其初步應用【教學目標】1.了解回歸分析的基本思想方法及其簡單應用.2.會解釋解釋變量和預報變量的關系.【教學重難點】教學重點：回歸分析的應用.教學難點：、公式的推到.【教學過程】一、 設置情境，引入課題引入：對于一組具有線性相關關系的數(shù)據(jù)其回歸直線方程的截距和斜率的最小二乘法估計公式分別為： 稱為樣本點的中心。如何推到著兩個計算公式？二、 引導探究，推出公式從已經(jīng)學過的知識，截距和斜率分別是使取最小值時的值，由于因為所以在上式中，后兩項和無關，而前兩項為非負數(shù)，因此要使Q取得最小值，當且僅當前兩項的值均為0.，既有 通過上式推導，可以訓練學生的計算能力，觀察分析能

2、力，能夠很好訓練學生數(shù)學能力，必須在老師引導下讓學生自己推出。所以： 三、 例題應用，剖析回歸基本思想與方法例1、 從某大學中隨機選取8名女大學生，其身高和體重的數(shù)據(jù)如圖所示：編號12345 678身高/cm165165157170175165155170體重/kg4857505464614359(1) 畫出以身高為自變量x,體重為因變量y的散點圖(2) 求根據(jù)女大學生的身高預報體重的回歸方程(3) 求預報一名身高為172cm的女大學生的體重解：（1）由于問題中要求根據(jù)身高預報體重，因此選取身高為自變量x,體重為因變量y作散點圖（2）(3)對于身高172cm的女大學生，由回歸方程可以預報體重為

3、：四、 當堂練習觀察兩相關變量得如下數(shù)據(jù)x1234553421y9753115379求兩個變量的回歸方程.答：所以所求回歸直線方程為五、 課堂小結1. 、公式的推到過程。2六、布置作業(yè)課本90頁習題131.1回歸分析的基本思想及其初步應用課前預習學案一、 預習目標通過截距與斜率分別是使取最小值時，求的值。二、預習內(nèi)容:1. 對于一組具有線性相關關系的數(shù)據(jù)其回歸直線方程的截距和斜率的最小二乘法估計公式：= ，= 2= , = 3樣本點的中心 三、提出問題如何使 值最小，通過觀察分析式子進行試探推到課內(nèi)探究學案一、 學習目標1. 了解回歸分析的基本思想和方法2. 培養(yǎng)學生觀察分析計算的能力二、學習

4、重難點學習重點：回歸方程，學習難點：、公式的推到三、學習過程1使值最小時，值的推到2結論 3中和的含義是什么4. 一定通過回歸方程嗎？四、典型例題例1研究某灌溉倒水的流速y與水深x之間的關系，測得一組數(shù)據(jù)如下：水深x（m）1.401.501.601.701.801.902.002.10流速y(m/s)1.701.791.881.952.032.102.162.21(1) 求y與x的回歸直線方程；(2) 預測水深為1.95m時水的流速是多少？分析：（1）y與x的回歸直線方程為（2）當水深為1.95m時，可以預測水的流速約為2.12m/s五、當堂練習1.對兩個變量y和x進行回歸分析，得到一組樣本數(shù)

5、據(jù)：則下列說法不正確的是（ ）A.由樣本數(shù)據(jù)得到的回歸方程必過樣本中心B.殘差平方和越小的模型，擬合的效果越好C.用相關指數(shù)來刻畫回歸效果，越小，說明模型的擬合效果越好D若變量y與x之間的相關系數(shù)，則變量y與x之間具有線性相關關系2.已知某地每單位面積菜地年平均使用氮肥量xkg與每單位面積蔬菜年平均產(chǎn)量yt之間的關系有如下數(shù)據(jù)：年份19851986198719881989199019911992x(kg)7074807885929095y(t)5.16.06.87.89.010.210.012.0年份1993199419951996199719981999x(kg)92108115123130

6、138145y(t)11.511.011.812.212.512.813.0若x與y之間線性相關，求蔬菜年平均產(chǎn)量y與使用氮肥量x之間的回歸直線方程，并估計每單位面積蔬菜的年平均產(chǎn)量.（已知）解：設所求的回歸直線方程為，則 所以，回歸直線方程為：當x=150kg時，每單位面積蔬菜的年平均產(chǎn)量 課后練習與提高1、 下表提供了某廠節(jié)能降耗技術改造后生產(chǎn)甲產(chǎn)品過程中記錄的產(chǎn)量x（噸）與相應的生產(chǎn)能耗y(噸標準煤)的幾組對照數(shù)據(jù)：x3456y2.5344.5(1) 請畫出上表數(shù)據(jù)的散點圖；(2) 請根據(jù)上表提供的數(shù)據(jù)，用最小二乘法求出y關于x的線性回歸方程；(3) 已知該廠技改前100噸甲產(chǎn)品的生產(chǎn)能

7、耗為90噸標準煤，試根據(jù)（2）求出的線性回歸方程，預測生產(chǎn)100噸甲產(chǎn)品的生產(chǎn)能耗比技改前降低多少噸標準煤？（參考數(shù)值：）解：（1）由題設所給數(shù)據(jù)，可得散點圖如下圖（2）由對照數(shù)據(jù)，計算得：已知所以，由最小二乘法確定的回歸方程的系數(shù)為： 因此，所求的線性回歸方程為(4) 由（2）的回歸方程及技改前生產(chǎn)100噸甲產(chǎn)品的生產(chǎn)能耗，得降低的生產(chǎn)能耗為（噸標準煤）。31.2 回歸分析的基本思想及其初步應用回歸分析的基本思想及其初步應用【教學目標】1.了解相關系數(shù)r；2 了解隨機誤差；3 會簡單應用殘差分析【教學重難點】教學重點：相關系數(shù)和隨機誤差教學難點：殘差分析應用?！窘虒W過程】一、 設置情境，引入

8、課題上節(jié)例題中，身高172cm女大學生，體重一定是60kg嗎？如果不是，其原因是什么？二、 引導探究，發(fā)現(xiàn)問題，解決問題1 對于是斜率的估計值，說明身高x每增加1個單位，體重就 ，表明體重與身高具有 的線性相關關系。2 如何描述線性相關關系的強弱？(1)r>0表明兩個變量正相關；（2）r<0表明兩個變量負相關；（3）r的絕對值越接近1，表明相關性越強，r的絕對值越接近0，表明相關性越弱。（4）當r的絕對值大于0.75認為兩個變量具有很強的相關性關系。3 身高172cm的女大學生顯然不一定體重是60.316kg,但一般可以認為她的體重接近于60.316kg.樣本點與回歸直線的所有的樣

9、本點不共線，而是散布在某一條直線的附近，該直線表示身高與體重的關系的線性回歸模型表示e是y與的誤差，e為隨機變量，e稱為隨機誤差。E(e)=0，D(e)= >0.D(e)越小，預報真實值y的精度越高。隨機誤差是引起預報值與真實值y之間的誤差之一。為截距和斜率的估計值，與a,b的真實值之間存在誤差，這種誤差也引起與真實值y之間的誤差之一。4 思考產(chǎn)生隨機誤差項e的原因是什么？5 探究在線性回歸模型中，e是用預報真實值y的誤差，它是一個不可觀測的量，那么應該怎樣研究隨機誤差？如何衡量預報的精度？來衡量隨機誤差的大小。 稱為殘差平方和，越小，預報精度越高。6 思考當樣本容量為1或2時，殘差平方

10、和是多少？用這樣的樣本建立的線性回歸方程的預報誤差為0嗎？7 殘差分析判斷原始數(shù)據(jù)中是否存在可疑數(shù)據(jù)；殘差圖 相關指數(shù)R2越大，殘差平方和越小，擬合效果越好；R2越接近1，表明回歸的效果越好。8 建立回歸模型的基本步驟：確定研究對象，明確哪個變量時解釋變量，哪個變量時預報變量。畫出確定好的解釋變量和預報變量得散點圖，觀察它們之間的關系；由經(jīng)驗確定回歸方程的類型；按一定規(guī)則估計回歸方程中的參數(shù)；得出結果后分析殘差圖是否異常。三、 典型例題例1 下表是某年美國舊轎車價格的調(diào)查資料，今以x表示轎車的使用年數(shù)，y表示響應的年均價格，求y關于x的回歸方程使用年數(shù)x12345678910年均價格y（美元）

11、2651194314941087765538484290226204分析：由已知表格先畫出散點圖，可以看出隨著使用年數(shù)的增加，轎車的平均價格在遞減，但不在一條直線附近，但據(jù)此認為y與x之間具有線性回歸關系是不科學的，要根據(jù)圖的形狀進行合理轉化，轉化成線性關系的變量間的關系。解：作出散點圖如下圖可以發(fā)現(xiàn)，各點并不是基本處于一條直線附近，因此，y與x之間應是非線性相關關系.與已學函數(shù)圖像比較，用來刻畫題中模型更為合理，令，則，題中數(shù)據(jù)變成如下表所示：x12345678910y7.8837.5727.3096.9916.6406.2886.1825.6705.4215.318在散點圖中可以看出變換的

12、樣本點分布在一條直線附近，因此可以用線性回歸模型方程擬合，由表中數(shù)據(jù)可得，認為x與z之間具有線性相關關系，由表中數(shù)據(jù)的所以，最后回代，即四、 當堂練習：1 兩個變量y與x的回歸模型中，分別選擇了4個不同模型，它們的相關指數(shù)R2如下，其中擬合效果最好的模型是（ ）A 模型1的 B 模型2的 C 模型3的 D模型4的答案 A五、 課堂小結1 相關系數(shù)r和相關指數(shù)R22 殘差分析六、作業(yè)布置課本90頁習題331.2回歸分析的基本思想及其初步應用回歸分析的基本思想及其初步應用課前預習學案一、預習目標1 了解相關系數(shù)r和相關指數(shù)R2 2 了解殘差分析 3 了解隨機誤差產(chǎn)生的原因二、預習內(nèi)容1 相關系數(shù)r

13、 r>0表明兩個變量 ；r<0表明兩個變量 ；r的絕對值越接近1，表明兩個變量相關性 ，r的絕對值越接近0,表示兩個變量之間 當r的絕對值大于 認為兩個變量具有很強的相關性關系。2 隨機誤差在線性回歸模型：中，a和b為模型的 ，e是y與之間的 ，通常e為隨機變量，稱為隨機誤差，它的均值E(e)= ，方差D(e)= 0線性回歸模型的完整表達式為隨機誤差e的方差越小，通過回歸直線預報真實值y的精確度 3 殘差分析殘差對于樣本點而言，相應于它們的隨機誤差為= = (i=1,2,3,n)其估算值為= = (i=1,2,3,n). 稱為相應于點的殘差。殘差平方和：類比樣本方差估計總體方差的思

14、想，可以用= = （n>2）作為的估計量，其中， ，稱為殘差平方和，可以用衡量回歸方程的預報精度，越小，預報精度 用圖形來分析殘差特性：用 來刻畫回歸的效果。三、提出問題1 隨機誤差產(chǎn)生的原因是什么？2如何建立模型擬合效果最好？課內(nèi)探究學習一、 學習目標1 了解相關系數(shù)和相關指數(shù)的關系.2 理解隨機誤差產(chǎn)生的原因.33 會進行簡單的殘差分析二、學習重難點學習重點 1 相關系數(shù)r 2相關指數(shù)R2 3 隨機誤差學習難點 殘差分析的應用三、學習過程1 相關系數(shù)r= 2 r的性質： 3 隨機誤差的定義： 4相關指數(shù)R2= 5 R2的性質： 6 殘差分析的步驟： 四、典型例題例 隨著我國經(jīng)濟的快速

15、發(fā)展，城鄉(xiāng)居民的審核水平不斷提高，為研究某市家庭平均收入與月平均生活支出的關系，該市統(tǒng)計部門隨機調(diào)查10個家庭，得數(shù)據(jù)如下：家庭編號12345678910x收入(千元)0.81.11.31.51.51.82.02.22.42.8y支出千元0.71.01.21.01.31.51.31.72.02.5(1) 判斷家庭平均收入與月平均生活支出是否相關？(2) 若二者線性相關，求回歸直線方程。思路點撥：利用散點圖觀察收入x和支出y是否線性相關，若呈現(xiàn)線性相關關系，可利用公式來求出回歸系數(shù)，然后獲得回歸直線方程。解：作散點圖觀察發(fā)現(xiàn)各個數(shù)據(jù)對應的點都在一條直線附近，所以二者呈現(xiàn)線性相關關系。(2) 所以

16、回歸方程五、當堂練習1 山東魯潔棉業(yè)公式的可按人員在7塊并排形狀大小相同的試驗田上對某棉花新品種進行施化肥量x對產(chǎn)量y影響的試驗，得到如下表所示的一組數(shù)據(jù)（單位：kg）施化肥量x15202530354045產(chǎn)量y330345365405445450455（1） 畫出散點圖；（2） 判斷是否具有相關關系思路點撥 （1）散點圖如圖所示（2）由散點圖可知，各組數(shù)據(jù)對應點大致都在一條直線附近，所以施化肥量x與產(chǎn)量y具有線性相關關系.六、課后練習與提高1 在對兩個變量x、y進行線性回歸分析時有下列步驟：對所求出的回歸方程作出解釋；收集數(shù)據(jù);求線性回歸方程；求相關系數(shù)；根據(jù)所搜集的數(shù)據(jù)繪制散點圖。如果根據(jù)可靠性要求能夠作出變量x、y具有線性相關結論，則在