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文檔簡介

1.1回歸分析的基本思想及其初步應用(2)問題引入1．由例1知，預報變量（體重）的值受解釋變量（身高）或隨機誤差的影響.2．為了刻畫預報變量（體重）的變化在多大程度上與解釋變量（身高）有關？在多大程度上與隨機誤差有關？我們引入了評價回歸效果的量學習目標1.了解如何衡量模型擬合效果2.正確理解R2的含義自主學習（10min）

1.閱讀課本P4探究至P6例2上面的內容，理解如何衡量模型的擬合效果。2.

關于x與y有如下數(shù)據(jù)：為了對x、y兩個變量進行統(tǒng)計分析，現(xiàn)有以下兩種線性模型：;

，試比較哪一個模型擬合的效果更好.

x

2

4

5

6

8

y

30

40

60

50

70自主反饋2.

關于x與y有如下數(shù)據(jù)：為了對x、y兩個變量進行統(tǒng)計分析，現(xiàn)有以下兩種線性模型：

;

，試比較哪一個模型擬合的效果更好.

x

2

4

5

6

8

y

30

40

60

50

7084.5%＞82%，所以甲選用的模型擬合效果較好.合作交流（3分鐘）相關指數(shù)

是如何來刻畫回歸的效果的？R2的值越大，說明殘差平方和越小，說明模型擬合效果好.當堂訓練（5min）

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的相關指數(shù)R2

為0.98B.模型2的相關指數(shù)R2

為0.80C.模型3的相關指數(shù)

R2為0.50D.模型4的相關指數(shù)

R2為0.252.在回歸分析中，殘差圖中縱坐標為（

）.A.殘差B.樣本編號C.x

D.e3.R2越接近1,回歸的效果

.4.在研究身高與體重的關系時，求得相關指數(shù)R2=

，可以敘述為“身高解釋了69%的體重變化，而隨機誤差貢獻了剩余

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