【精品】2018版人教a版高中数学选修1-2全册教案

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1、人教A版高中数学选修1-2全册教案目录l1.1回归分析的基本思想及其初步应用（1）l1.1回归分析的基本思想及其初步应用（2）l1.1回归分析的基本思想及其初步应用（3）l1.2独立性检验的基本思想及其应用（1）l1.2独立性检验的基本思想及其应用（2）l2.1合情推理与演绎推理（一）l2.1合情推理与演绎推理（三）l2.1合情推理与演绎推理（二）l3.1.1复数的概念与扩充l3.1.2复数的几何意义l3.2.1复数代数形式的加减运算及其几何意义l3.2.2复数的乘法和除法l4.1.1流程图－1l4.1.1流程图－2l4.1.1流程图－3l4.1.1流程图－4l4.1.1流程图－5l第3章《数

2、系的扩充与复数的引入》教案人教A版高中数学选修1～2教案§1.1回归分析的基本思想及其初步（一）【学情分析】：教学对象是高二文科学生，学生已经初步学会用最小二乘法建立线性回归模型的知识，并能用所学知识解决一些简单的实际问题。回归分析是数理统计中的重要内容，在教学中，要结合实例进行相关性检验，理解只有两个变量相关性显著时，回归方程才具有实际意义。在起点低的班级中注重让学生参与实践，结合画图表的方法整理数据，鼓励学生通过收集数据，经历数据处理的过程，从而认识统计方法的特点，达到学习的目的。【教学目标】：（1）知识与技能：回忆线性回归模型与函数模型的差异，理解用最小二乘法求回归模型的步骤，了解判断两

3、变量间的线性相关关系的强度——相关系数。（2）过程与方法：本节内容先从大学中女大学生的甚高和体重之间的关系入手，求出相应的回归直线方程。（3）情感态度与价值观：　　从实际问题中发现自己已有知识的不足之处，激发学生的好奇心和求知欲，培养学生不满足于已有知识，勇于求知的良好个性品质，引导学生积极进取。【教学重点】：1、了解线性回归模型与函数模型的差异；2、了解两变量间的线性相关关系的强度——相关系数。【教学难点】：1、了解线性回归模型与一次函数模型的差异；2、了解偏差平方和分解的思想。【课前准备】：课件【教学过程设计】：教学环节教学活动设计意图一、创设情境问题一：一般情况下，体重与身高有一定的关系

4、，通常个子较高的人体重比较大，但这是否一定正确？（是否存在普遍性）复习回归分析用于解决什么样的问题。117人教A版高中数学选修1～2教案提出问题，引导学生判断体重与身高之间的关系（函数关系、相关关系）（学生思考、讨论。）问题二：统计方法解决问题的基本过程是什么？提出问题，引导学生回忆用最小二乘法求回归直线方程的方法。（由学生回忆、叙述）回归分析的基本过程：⑴画出两个变量的散点图；⑵判断是否线性相关⑶求回归直线方程（利用最小二乘法）⑷并用回归直线方程进行预报复习回归分析的解题步骤二、例题选讲问题三：思考例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所示。求根据一名女大学生的身高预报她

5、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。编号12345678身高/cm165165157170175165155170体重/kg4857505464614359题目中表达了哪些信息？师：读例1的要求，引导学生理解例题含义。（例题含义：①数据体重与身高之间是一种不确定性的关系②求出以身高为自变量x，体重为因变量y的回归方程。③由方程求出当x=172时，y的值。生：思考、讨论、叙述自己的理解，归纳出题目中的信息。根据以前所学的知识，让学生自己动手求出回归方程求解过程如下：①画出散点图，判断身高x与体重y之间存在什么关系（线性关系）？复习统计方法解决问题的基本过程。学生动手画散

6、点图，老师用EXCEL的作图工作演示，并引导学生找出两个变量之间的关系。117人教A版高中数学选修1～2教案②列表求出相关的量，并求出线性回归方程代入公式有所以回归方程为③利用回归方程预报身高172cm的女大学生的体重约为多少？当时，引导学生复习总结求线性回归方程的步骤：第一步：作散点图—→第二步：求回归方程—→第三步：代值计算学生经历数据处理的过程，并借助EXCEL的统计功能鼓励学生使用计算器或计算机等现代工具来处理数据。117人教A版高中数学选修1～2教案三、探究新知问题四：身高为172cm的女大学生的体重一定是60.316kg吗？（不一定，但一般可以认为她的体重在60.316kg左右.）

7、师：提出问题，引导学生比较函数模型与线性回归模型的不同，并引出相关系数的作用。生：思考、讨论、解释解释线性回归模型与一次函数的不同从散点图可观察出，女大学生的体重和身高之间的关系并不能用一次函数来严格刻画（因为所有的样本点不共线，所以线性模型只能近似地刻画身高和体重的关系）.在数据表中身高为165cm的3名女大学生的体重分别为48kg、57kg和61kg，如果能用一次函数来描述体重与身高的关系，那