回归分析的初步应用

回归分析的初步应用Tag内容描述：<p>1、1.1回归分析的基本思想及其初步应用(3)项目内容课题1.1回归分析的基本思想及其初步应用(3)修改与创新教学目标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2、 巩固掌握回归分析的基本思想、方法初步应用.3、 掌握函数模型拟合效果优劣判断方法。教学重、难点教学重点：通过探究使学生体会有些非线性模型通过变换可以转化为线性回归模型，了解在解决实际问题的过程中寻找更好的模型的方法.教学难点：了解常用函数的图象特点，选择不同的模型建模，并通过比较相关指数对不同的模型进行比较.教学准备直尺教学过程一、复习准。</p><p>2、第2课时回归分析的初步应用基础达标(水平一 )1.若一函数模型为y=ax2+bx+c(a0),为将y转化为t的线性回归方程,则需要做变换,令t=().A.x2B.(x+a)2C.D.ax+b【解析】由题意知y=+.令t=,则y=at+,满足题意,故选C.【答案】C2.已知x与y之间的一组数据如下:x0123ym35.57已求得关于y与x的线性回归方程为=2.1x+0.85,则m的值为().A.1B.0.85C.0.7D.0.5【解析】由题中数据,得=(0+1+2+3)=1.5,=(m+3+5.5+7)=,故样本点的中心为.由样本点的中心必在回归直线上可知,=2.11.5+0.85,解得m=0.5.【答案】D3.在以下四个散点图(如图)中,适用于进行线性回归的散点图为().。</p><p>3、课题：回归分析的初步应用课题：回归分析的初步应用 一、教学目标 a) 知识与技能 能根据散点分布特点，建立不同的回归模型。 知道有些非线性模型通过变换可以转化为线性回归模型。 通过散点图及相关指数比较体验不同模型的拟合效果。 b) 过程与方法 通过将非线性模型转化为线性回归模型，使学生体会“转化”的思想。 让学生经历数据处理的过程，培养他们对数据的直观感觉，体会统计方法的特点， 认识统计。</p><p>4、用心 爱心 专心 1 课题：回归分析的初步应用课题：回归分析的初步应用 一、教学目标 a) 知识与技能 能根据散点分布特点，建立不同的回归模型。 知道有些非线性模型通过变换可以转化为线性回归模型。 通过散点图及相关指数比较体验不同模型的拟合效果。 b) 过程与方法 通过将非线性模型转化为线性回归模型，使学生体会“转化”的思想。 让学生经历数据处理的过程，培养他们对数据的直观。</p><p>5、第2课时 回归分析的初步应用 基础达标 水平一 1 若一函数模型为y ax2 bx c a 0 为将y转化为t的线性回归方程 则需要做变换 令t A x2 B x a 2 C x b2a2 D ax b 解析 由题意知y x b2a2 4ac b24a 令t x b2a2 则y at 4ac b24a 满足题意 故选C 答案 C 2 已知x与y之间的一组数据如下 x 0 1 2 3 y m 3。</p><p>6、课题 回归分析的初步应用课题 回归分析的初步应用 一 教学目标 a 知识与技能 能根据散点分布特点 建立不同的回归模型 知道有些非线性模型通过变换可以转化为线性回归模型 通过散点图及相关指数比较体验不同模型的拟合效果 b 过程与方法 通过将非线性模型转化为线性回归模型 使学生体会 转化 的思想 让学生经历数据处理的过程 培养他们对数据的直观感觉 体会统计方法的特点 认识统计方法的应用 通过使用转化。</p><p>7、课题：回归分析的初步应用课题：回归分析的初步应用 一、教学目标 a) 知识与技能 能根据散点分布特点，建立不同的回归模型。 知道有些非线性模型通过变换可以转化为线性回归模型。 通过散点图及相关指数比较体验不同模型的拟合效果。 b) 过程与方法 通过将非线性模型转化为线性回归模型，使学生体会“转化”的思想。 让学生经历数据处理的过程，培养他们对数据的直观感觉，体会统计方法的特点， 认识统计方法的应用。</p>