高中数学 第一章 统计案例 1.1 回归分析的基本思想及初步应用(1)教案 新人教a版选修1-2

高中数学 第一章 统计案例 1.1 回归分析的基本思想及初步应用(1)教案 新人教a版选修1-2

ID:29960344

大小:102.50 KB

页数:6页

时间:2018-12-25

高中数学 第一章 统计案例 1.1 回归分析的基本思想及初步应用(1)教案 新人教a版选修1-2_第1页
高中数学 第一章 统计案例 1.1 回归分析的基本思想及初步应用(1)教案 新人教a版选修1-2_第2页
高中数学 第一章 统计案例 1.1 回归分析的基本思想及初步应用(1)教案 新人教a版选修1-2_第3页
高中数学 第一章 统计案例 1.1 回归分析的基本思想及初步应用(1)教案 新人教a版选修1-2_第4页
高中数学 第一章 统计案例 1.1 回归分析的基本思想及初步应用(1)教案 新人教a版选修1-2_第5页
资源描述:

《高中数学 第一章 统计案例 1.1 回归分析的基本思想及初步应用(1)教案 新人教a版选修1-2》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

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

2、回归模型的步骤,了解判断两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

3、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,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。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

4、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

5、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。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

6、: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。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.)引导学生了解线性回归模型与一次函数的不同师: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

7、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,那么身高为165cm的3名女在学生的体重应相同.这就说明体重不仅受身高的影响还受其他因素的影响,把这种影响的结果(即残差变量或随机变量)引入到线性函数模型中,得到线性回归模型,其中残差变量中包含体重不能由身高的线性函数解释的所有部分.当残差变量恒等于0时,线性回归模型就变成一次函

8、数模型.因此,一次函数模型是线性回归模型的特殊形式,线性回归模型是一次函数模型的一般形式.问题五:如何衡量两个变量之间线性相关关系的强弱呢?相关系数:相关系数的绝对值越接近于1,两个变量的线性相关关系越强,它们的散点图越接近一条直线,这时用线性回归模型拟合这组数据就越好,此时建立的线性回归模型是有意义;相关系数的绝对值越接近于0,两个变量的线性相关关系几乎不存在,它们的散点图越离散,通常当大于时,认为两个变量有很强的线性相关关系。问题六:例1中由体重与身

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。