回归分析的基本思想及其初步应用教学反思.doc

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1、回归分析的基本思想及初步应用课后反思本节课是在《数学3》[必修]统计内容的基础上，通过典型案例进一步介绍回归分析的基本思想，方法及其初步应用。比如画散点图，最小二乘法估计的基本思想及计算公式，建立回归方程并进行预报等。在此基础上，本节课通过典型案例“女大学生身高和体重的关系”引入一元线性回归模型，分析模型中随机误差产生的原因使学生理解函数模型和回归模型的区别。课堂上从残差分析的角度解释了R2的统计含义：R2越大，模型的拟合效果越好，另外从残差分析和R2的角度讨论了模型选择问题，引导学生体会模型诊断的

2、思想，总结了建立回归模型的基本步骤。在从R2和残差分析等角度可以探讨回归模型拟合的效果，模型拟合效果越好，相应的分析预报结果的精确度就越高，得到只有在模型拟合效果比较好的情况下才能利用所建立的回归模型进行预报。本节课借助身高预报体重的例子，说明在利用所建立的回归模型进行预报时需要注意的问题。为了让学生更好地掌握利用回归模型的方法解决实际问题。课堂上给出了建立回归模型的基本步骤。本人认为本节课还要从以下几个方面加以改进：1、借助多媒体，利用好白板，效果将会更好。2、讲得太多，太细，要放手给学生。3、学

3、生动手操作方面比较少，这方面要加强。4、多联系实际，生活中的例子，使数学来源于生活，同时为生活服务。以后要从这几个方面加以改进，进一步提高课堂效率。