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时间:2019-07-08
《2018_2019学年高中数学第一章统计案例1.2回归分析学案苏教版选修》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、1.2 回归分析学习目标 1.会建立线性回归模型分析两个变量间的相关关系.2.能通过相关系数判断两个变量间的线性相关程度.3.了解非线性回归分析.知识点一 线性回归模型思考 某电脑公司有5名产品推销员,其工作年限与年推销金额数据如下表:推销员编号12345工作年限x/年35679年推销金额y/万元23345请问如何表示年推销金额y与工作年限x之间的相关关系?y关于x的线性回归方程是什么?答案 画出散点图,由图可知,样本点散布在一条直线附近,因此可用回归直线表示两变量之间的相关关系.设所求的线性回归方程为=x+,则===0.5,=-=0.4.所以年推销金
2、额y关于工作年限x的线性回归方程为=0.5x+0.4.梳理 线性回归模型(1)随机误差具有线性相关关系的两个变量的取值x,y,y的值不能由x完全确定,可将x,y18之间的关系表示为y=a+bx+ε,其中a+bx是确定性函数,ε称为随机误差.(2)随机误差产生的主要原因①所用的确定性函数不恰当引起的误差.②忽略了某些因素的影响.③存在观测误差.(3)线性回归模型中a,b值的求法y=a+bx+ε称为线性回归模型.a,b的估计值为,,则(4)回归直线和线性回归方程直线=+x称为回归直线,此直线方程即为线性回归方程,称为回归截距,称为回归系数,称为回归值.知识
3、点二 样本相关系数r具有相关关系的两个变量的线性回归方程为=x+.思考1 变量与真实值y一样吗?答案 不一定.思考2 变量与真实值y之间误差大了好还是小了好?答案 越小越好.梳理 样本相关系数r及其性质(1)r=.(2)r具有以下性质:①
4、r
5、≤1.②
6、r
7、越接近于1,x,y的线性相关程度越强.③
8、r
9、越接近于0,x,y的线性相关程度越弱.知识点三 对相关系数r进行显著性检验的基本步骤1.提出统计假设H0:变量x,y不具有线性相关关系.2.如果以95%的把握作出判断,那么可以根据1-0.95=0.05与n18-2在教材附录1中查出一个r的临界值r0.0
10、5(其中1-0.95=0.05称为检验水平).3.计算样本相关系数r.4.作出统计推断:若
11、r
12、>r0.05,则否定H0,表明有95%的把握认为x与y之间具有线性相关关系;若
13、r
14、≤r0.05,则没有理由拒绝原来的假设H0,即就目前数据而言,没有充分理由认为y与x之间有线性相关关系.1.求线性回归方程前可以不进行相关性检验.( × )2.在残差图中,纵坐标为残差,横坐标可以选为样本编号.( √ )3.利用线性回归方程求出的值是准确值.( × )类型一 求线性回归方程例1 某研究机构对高三学生的记忆力x和判断力y进行统计分析,得下表数据:x681012y
15、2356(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y关于x的线性回归方程=x+;(3)试根据求出的线性回归方程,预测记忆力为9的同学的判断力.考点 线性回归方程题点 求线性回归方程解 (1)如图:(2)iyi=6×2+8×3+10×5+12×6=158,18==9,==4,=62+82+102+122=344,===0.7,=-=4-0.7×9=-2.3,故线性回归方程为=0.7x-2.3.(3)由(2)中线性回归方程可知,当x=9时,=0.7×9-2.3=4,预测记忆力为9的同学的判断力约为4.反思与感悟 (1)求线性
16、回归方程的基本步骤①列出散点图,从直观上分析数据间是否存在线性相关关系.②计算:,,,iyi.③代入公式求出=x+中参数,的值.④写出线性回归方程并对实际问题作出估计.(2)需特别注意的是,只有在散点图大致呈线性时,求出的回归方程才有实际意义.跟踪训练1 某班5名学生的数学和物理成绩如下表:学生编号12345学科编号ABCDE数学成绩(x)8876736663物理成绩(y)7865716461(1)画出散点图;(2)求物理成绩y对数学成绩x的线性回归方程;(3)一名学生的数学成绩是96,试预测他的物理成绩.考点 线性回归方程题点 求线性回归方程解 (1
17、)散点图如图.18(2)=×(88+76+73+66+63)=73.2,=×(78+65+71+64+61)=67.8.iyi=88×78+76×65+73×71+66×64+63×61=25054.=882+762+732+662+632=27174.所以==≈0.625.=-≈67.8-0.625×73.2=22.05.所以y对x的线性回归方程是=0.625x+22.05.(3)当x=96时,=0.625×96+22.05≈82,即可以预测他的物理成绩约是82.类型二 线性回归分析例2 现随机抽取了某中学高一10名在校学生,他们入学时的数学成绩(x
18、)与入学后第一次考试的数学成绩(y)如下表:学生号12345678910x1201081171
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