章统计案例1.1.1回归分析的基本思想及其初步应用

章统计案例1.1.1回归分析的基本思想及其初步应用Tag内容描述：<p>1、第01课时 1 1 1回归分析的基本思想及其初步应用 一 学习目标 1 了解线性回归模型与函数模型的差异 2 了解判断刻画模型拟合效果的方法 相关指数和残差分析 学习过程 一 学前准备 1 提问 名师出高徒 这句彦语的意思是。</p><p>2、 1 1 1回归分析的基本思想及其初步应用 1 导学案 学习目标 1 通过典型案例的探究 进一步了解回归分析的基本思想 方法及初步应用 2 了解线性回归模型与函数模型的差异 了解衡量两个变量之间线性相关关系得方法 相关系。</p><p>3、11回归分析的基本思想及其初步应用,1我们在必修3中已经学习了统计的知识三种随机抽样方法是_、_和_ 2我们还学习了用样本的_分布估计_，用样本的数字特征估计_如用样本的_估计总体的离散与集中程度 3必修3主要研究两个变量的_相关性，并建立了_,简单随机抽样,系统抽样,。</p><p>4、 学业水平训练 1(2014景德高二检测)变量X与Y相对应的一组数据为(10,1)，(11.3,2)，(11.8,3)，(12.5,4)，(13,5)；变量U与V相对应的一组数据为(10,5)，(11.3,4)，(11.8,3)，(12.5,2)，(13,1)r1表示变量Y与X之间。</p><p>5、3.1回归分析的基本思想及其初步应用学习目标重点、难点1.能知道用回归分析处理两个变量之间的不确定关系的统计方法2会利用散点图分析两个变量是否存在相关关系会用残差及R2来刻画线性回归模型的拟合效果3能记住建立回归模型的方法和步骤；能知道如何利用线性回归模型求非线性回归模型.重点：建立变量之间的线性回归方程，能根据散点图初步判断两个变量之间是否具有线性。</p><p>6、选修1-2第二章1.1一、选择题1对变量x、y有观测数据(xi，yi)(i1,2，10)，得散点图；对变量u、v有观测数据(ui，vi)(i1,2，10)，得散点图.由这两个散点图可以判断()A变量x与y正相关，u与v正相关B变量x与y正相关，u与v负相关C变量x与y负相关，u与v正相关D变量x与y负相关，u与v负相关答案C解析图1中的数据y随x的增大而减小，因此变量x与y负相关；图2中的数据随着u的增大，v也增大，因此变量u与v正相关，故选C.2已知x和y之间的一组数据x0123y1357则y与x的线性回归方程x必过点()A(2,2) B(，0)C(1,2) D(，4)答案D解析(0123)，(1357)4，回归方程x必。</p><p>7、1.1 回归分析的基本思想及其初步应用,必修3(第二章 统计)知识结构,收集数据 (随机抽样),整理、分析数据估计、推断,简单随机抽样,分层抽样,系统抽样,用样本估计总体,变量间的相关关系,用样本的频率分布估计总体分布,用样本数字特征估计总体数字特征,线性回归分析,1、两个变量的关系,不相关,相关关系,函数关系,线性相关,非线性相关,问题1：现实生活中两个变量间的关系有哪些呢？,相关关系：。</p><p>8、1.1回归分析的基本思想及其初步应用学习目标：1.了解随机误差、残差、残差图的概念(重点)2.会通过分析残差判断线性回归模型的拟合效果(重点)3.了解常见的非线性回归模型转化为线性回归模型的方法(难点)自 主 预 习探 新 知1回归分析的相关概念(1)回归分析回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法(2)回归直线方程方程x是两个具有线性相关关系的变量的一组数据(x1，y1)，(x2，y2)，(xn，yn)的回归方程，其中，是待定参数，其最小二乘估计分别为：其中i，i，(，)称为样本点的中心(3)线性回归模型样本点散布在某一条直。</p><p>9、 1 1 回归分析的基本思想及其初步应用 1 关于随机误差产生的原因分析正确的是 1 用线性回归模型来近似真实模型所引起的误差 2 忽略某些因素的影响所产生的误差 3 对样本数据观测时产生的误差 4 计算错误所产生的误差。</p><p>10、1.1 回归分析的基本思想及其初步应用1.在画两个变量的散点图时，下列叙述正确的是()A.预报变量在x轴上，解释变量在y轴上B.解释变量在x轴上，预报变量在y轴上C.可以选择两个变量中任意一个变量在x轴上D.可以选择两个变量中任意一个变量在y轴上【解析】选B.结合线性回归模型y=bx+a+e可知，解释变量在x轴上，预报变量在y轴上.2.下列哪些变量是相关关系？()A.出租车车费与行驶的路程B.房屋面积与房屋价格C.人的身高与体重D.铁块的大小与质量【解析】选C.A，B，D三项都是函数关系，C是相关关系.3.已知某人加工零件的个数x与花费时间y(h)之间的。</p><p>11、第一章统计案例,1.1回归分析的基本思想及其初步应用,相关关系,ybxae,a和b,解释,预报,e,残差,残差,样本编号,身高数据,体重估计值,越窄,越小,解释,预报,1,求线性回归方程,线性回归分析,非线性回归分析,谢谢观。</p><p>12、 3 1 回归分析的基本思想及其初步应用 课后训练 一 选择题 1 为了考察两个变量x和y之间的线性相关性 甲 乙两位同学各自独立地做了100次和150次试验 并且利用线性回归方法 求得回归直线分别为l1和l2 已知两个人在试验中发现对变量x的观测数据的平均值都是s 对变量y的观测数据的平均值都是t 那么下列说法正确的是 A l1和l2有交点 s t B l1与l2相交 但交点不一定是 s t C。</p><p>13、1.1.1回归分析的基本思想及其初步应用（三） 学习目标 1. 通过典型案例的探究，进一步了解回归分析的基本思想、方法及初步应用; 2. 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. 3. 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. 学习过程 一、课前准备 （预习教材P4 P7，找出疑惑。</p><p>14、第一章 统计案例 1.1.1回归分析的基本思想及其初步应用（一） 学习目标 1. 通过典型案例的探究，进一步了解回归分析的基本思想、方法及初步应用； 2. 了解线性回归模型与函数模型的差异，了解衡量两个变量之间线性相关关系得方法-相关系数. 学习过程 一、课前准备 （预习教材P2 P4，找出疑惑之处） 问题1：“名师出高徒”这句彦语的意思是什么？有名气的老师就一定能教出厉害的学生吗？这两者之。</p><p>15、河北省唐山市开滦第二中学高中数学 1.1.1回归分析的基本思想及其初步应用（一）学案 新人教A版选修1-2 【学习目标】 1了解线性回归模型与函数模型的差异， 2了解判断刻画模型拟合效果的方法相关指数和残差分析 【重点难点】 1了解线性回归模型与函数模型的差异， 2了解判断刻画模型拟合效果的方法相关指数和残差分析 【学习内容】 一、学前准备 1. 提问：“名师出高徒”这句彦语的意思是什么？有名气的。</p><p>16、1.1.1回归分析的基本思想及其初步应用（二） 学习目标 1. 通过典型案例的探究，进一步了解回归分析的基本思想、方法及初步应用; 2. 了解评价回归效果的三个统计量：总偏差平方和、残差平方和、回归平方和. 3. 会用相关指数，残差图评价回归效果. 学习过程 一、课前准备 （预习教材P4 P7，找出疑惑之处） 复习1：用相关系数r可衡量两个变量之间 关系.r0, 相关, r&lt;。</p>