高考数学 1.2.2-1.2.3 条件语句和循环语句学案 理 新人教A版必修3.doc

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1、§1.1.1回归分析的基本思想及其初步应用(二)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.了解评价回归效果的三个统计量:总偏差平方和、残差平方和、回归平方和.3.会用相关指数,残差图评价回归效果.学习过程一、课前准备(预习教材P4~P7,找出疑惑之处)复习1:用相关系数r可衡量两个变量之间关系.r>0,相关,r<0相关;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;,两个变量有关系.复习2:评价回归效果的三个统计量:总偏差平方和;残差平方和;回归平方和

2、.二、新课导学※学习探究探究任务:如何评价回归效果?新知:1、评价回归效果的三个统计量(1)总偏差平方和:(2)残差平方和:(3)回归平方和:2、相关指数:表示对的贡献,公式为:的值越大,说明残差平方和,说明模型拟合效果.3、残差分析:通过来判断拟合效果.通常借助图实现.残差图:横坐标表示,纵坐标表示.残差点比较均匀地落在的区的区域中,说明选用的模型,带状区域的宽度越,说明拟合精度越,回归方程的预报精度越.※典型例题例1关于与y有如下数据:245683040605070为了对、y两个变量进行统计分析,

3、现有以下两种线性模型:,,试比较哪一个模型拟合的效果更好?小结:分清总偏差平方和、残差平方和、回归平方和,初步了解如何评价两个不同模型拟合效果的好坏.例2假定小麦基本苗数x与成熟期有效苗穗y之间存在相关关系,今测得5组数据如下:15.025.830.036.644.439.442.942.943.149.2(1)画散点图;(2)求回归方程并对于基本苗数56.7预报期有效穗数;(3)求,并说明残差变量对有效穗数的影响占百分之几.(参考数据:,)※动手试试练1.某班5名学生的数学和物理成绩如下表:学生学科

4、ABCDE数学成绩(x)8876756462物理成绩(y)7865706260(导学案第1页例1)(4)求学生A,B,C,D,E的物理成绩的实际成绩和回归直线方程预报成绩的差.并作出残差图评价拟合效果.小结:1.评价回归效果的三个统计量:2.相关指数评价拟合效果:3.残差分析评价拟合效果:三、总结提升※学习小结一般地,建立回归模型的基本步骤:1、确定研究对象,明确解释、预报变量;2、画散点图;3、确定回归方程类型(用r判定是否为线性);4、求回归方程;5、评价拟合效果.※知识拓展在现行回归模型中,相关

5、指数表示解释变量对预报变量的贡献率,越接近于1,表示回归效果越好.如果某组数据可以采取几种不同的回归方程进行回归分析,则可以通过比较作出选择,即选择大的模型.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:1.两个变量y与x的回归模型中,分别选择了4个不同模型,它们的相关指数如下,其中拟合效果最好的模型是().A.模型1的相关指数为0.98B.模型2的相关指数为0.80C.模型3的相关指数为0.50D.模型4的相关指数为0.2

6、52.在回归分析中,残差图中纵坐标为().A.残差B.样本编号C.xD.3.通过来判断模拟型拟合的效果,判断原始数据中是否存在可疑数据,这种分工称为().A.回归分析B.独立性检验分析C.残差分析D.散点图分析4.越接近1,回归的效果.5.在研究身高与体重的关系时,求得相关指数,可以叙述为“身高解释了的体重变化,而随机误差贡献了剩余”所以身高对体重的效应比随机误差的.课后作业练.(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(吨)与相应的生产能耗(吨标准煤)的几组对照数据

7、(1)请画出上表数据的散点图;(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出关于的线性回归方程;(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)(4)求相关指数评价模型.

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