北师大版高中数学选修2—3全套教案第三章.doc

北师大版高中数学选修23全套教案选修23 第三章3.1 独立性检验（2）教学目标通过对典型案例的探究，进一步巩固独立性检验的基本思想、方法，并能运用2统计量进行独立性检验教学重点，难点：独立性检验的基本方法是重点基本思想的领会及方法应用是难点教学过程一学生活动练习： （1）某大学在研究性别与职称(分正教授、副教授)之间是否有关系，你认为应该收集哪些数据？ 专业性别 （2）某高校“统计初步”课程的教师随机调查了选该课的一些学生情况，具体数据如下表：非统计专业统计专业男1310女720为了判断主修统计专业是否与性别有关系，根据表中的数据，得到2，2，所以判定主修统计专业与性别有关系，那么这种判断出错的可能性为 （答案：5%）附：临界值表（部分）：（2）0.100.050.0250.0102.7063.8415.0246.635二数学运用1例题：例1在对人们的休闲方式的一次调查中，共调查了124人，其中女性70人，男性54人。女性中有43人主要的休闲方式是看电视，另外27人主要的休闲方式是运动；男性中有21人主要的休闲方式是看电视，另外33人主要的休闲方式是运动。 （1）根据以上数据建立一个2 2列联表； （2）判断性别与休闲方式是否有关系。解：（1）2 2的列联表： 休闲方式性别看电视运动总计女432770男213354总计6460124 （2）假设“休闲方式与性别无关” 2 因为2，所以有理由认为假设“休闲方式与性别无关”是不合理的，即有97.5%的把握认为“休闲方式与性别有关”。例2气管炎是一种常见的呼吸道疾病，医药研究人员对两种中草药治疗慢性气管炎的疗效进行对比，所得数据如表所示问它们的疗效有无差异（可靠性不低于99%）？有效无效合计复方江剪刀草18461245胆黄片919100合计27570345分析：由列联表中的数据可知，服用复方江剪刀草的患者的有效率为，服用胆黄片的患者的有效率为，可见，服用复方江剪刀草的患者与服用胆黄片的患者的有 效率存在较大差异下面用进行独立性检验，以确定能有多大把握作出这一推断解：提出假设：两种中草药的治疗效果没有差异，即病人使用这两种药物中的何种药物对疗效没有明显差异由列联表中的数据，求得 当成立时，的概率约为，而这里所以我们有的把握认为：两种药物的疗效有差异例3下表中给出了某周内中学生是否喝过酒的随机调查结果，若要使结论的可靠性不低于95%，根据所调查的数据，能否作出该周内中学生是否喝过酒与性别有关的结论？喝过酒没喝过酒合计男生77404481女生16122138合计93526619解：提出假设：该周内中学生是否喝过酒与性别无关由列联表中的数据，求得 ，当成立时，的概率约为，而这里，所以，不能推断出喝酒与性别有关的结论三回顾小结：1独立性检验的思想方法及一般步骤四课外作业：补充。3.2 回归分析(2)教学目标（1）通过实例了解相关系数的概念和性质，感受相关性检验的作用；（2）能对相关系数进行显著性检验，并解决简单的回归分析问题；（3）进一步了解回归的基本思想、方法及初步应用教学重点，难点相关系数的性质及其显著性检验的基本思想、操作步骤教学过程一问题情境1情境：下面是一组数据的散点图，若求出相应的线性回归方程，求出的线性回归方程可以用作预测和估计吗？2问题：思考、讨论：求得的线性回归方程是否有实际意义二学生活动对任意给定的样本数据，由计算公式都可以求出相应的线性回归方程，但求得的线性回归方程未必有实际意义左图中的散点明显不在一条直线附近，不能进行线性拟合，求得的线性回归方程是没有实际意义的；右图中的散点基本上在一条直线附近，我们可以粗略地估计两个变量间有线性相关关系，但它们线性相关的程度如何，如何较为精确地刻画线性相关关系呢？这就是上节课提到的问题，即模型的合理性问题为了回答这个问题，我们需要对变量与的线性相关性进行检验（简称相关性检验）三建构数学1相关系数的计算公式：对于，随机取到的对数据，样本相关系数的计算公式为2相关系数的性质： （1）； （2）越接近与1，的线性相关程度越强； （3）越接近与0，的线性相关程度越弱可见，一条回归直线有多大的预测功能，和变量间的相关系数密切相关3对相关系数进行显著性检验的步骤： 相关系数的绝对值与1接近到什么程度才表明利用线性回归模型比较合理呢？这需要对相关系数进行显著性检验对此，在统计上有明确的检验方法，基本步骤是：（1）提出统计假设：变量，不具有线性相关关系；（2）如果以的把握作出推断，那么可以根据与（是样本容量）在附录（教材P111）中查出一个的临界值（其中称为检验水平）；（3）计算样本相关系数；（4）作出统计推断：若，则否定，表明有的把握认为变量与之间具有线性相关关系；若，则没有理由拒绝，即就目前数据而言，没有充分理由认为变量与之间具有线性相关关系说明：1对相关系数进行显著性检验，一般取检验水平，即可靠程度为2这里的指的是线性相关系数，的绝对值很小，只是说明线性相关程度低，不一定不相关，可能是非线性相关的某种关系3这里的是对抽样数据而言的有时即使，两者也不一定是线性相关的故在统计分析时，不能就数据论数据，要结合实际情况进行合理解释4对于上节课的例1,可按下面的过程进行检验：（1）作统计假设：与不具有线性相关关系；（2）由检验水平与在附录中查得；（3）根据公式得相关系数；（4）因为，即，所以有的把握认为与之间具有线性相关关系,线性回归方程为是有意义的四数学运用1例题：例1下表是随机抽取的对母女的身高数据,试根据这些数据探讨与之间的关系母亲身高女儿身高解：所给数据的散点图如图所示：由图可以看出，这些点在一条直线附近， 因为， 所以，由检验水平及，在附录中查得，因为,所以可以认为与之间具有较强的线性相关关系线性回归模型中的估计值分别为 ，故对的线性回归方程为例2要分析学生高中入学的数学成绩对高一年级数学学习的影响，在高一年级学生中随机抽取名学生，分析他们入学的数学成绩和高一年级期末数学考试成绩如下表：学生编号入学成绩高一期末成绩（1）计算入学成绩与高一期末成绩的相关系数；（2）如果与之间具有线性相关关系，求线性回归方程；（3）若某学生入学数学成绩为分，试估计他高一期末数学考试成绩解：(1)因为，因此求得相关系数为结果说明这两组数据的相关程度是比较高的；小结解决这类问题的解题步骤： （1）作出散点图，直观判断散点是否在一条直线附近； （2）求相关系数； （3）由检验水平和的值在附