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文档简介
2.4线性回归方程教案(1)教学目标:(1)收集现实问题中两个有关联变量的数据作散点图,利用散点图直观认识变量间的相关关系;(2)在两个变量具有线性相关关系时,在散点较长中作出线性直线,用线性回归方程进行预测;(3)理解最小二乘法的含义及思想,能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程。教学重点: 散点图的画法,回归直线方程的求解方法。教学难点: 回归直线方程的求解方法。教学过程:一、问题情境问题1: 客观事物是相互联系的,存在着一种确定性关系,过去研究的大多数是因果关系,但实际上更多存在的是一种非因果关系即非确定性关系相关关系。你能举出一些这样的事例吗? 问题2:某小卖部为了了解热茶销售量与气温之间的关系,随机统计并制作了某6天卖出热茶的杯数与当天气温的对照表:气温/c261813104杯数202434385064如果某天的气温是,你能根据这些数据预测这天小卖部卖出热茶的杯数吗?二、学生活动为了了解热茶销量与气温的大致关系,我们以横坐标表示气温,纵坐标表示热茶销量,建立直角坐标系,将表中数据构成的个数对所表示的点在坐标系内标出,得到下图,今后我们称这样的图为散点图(scatterplot). 从右图可以看出.这些点散布在一条直线的附近,故可用一个线性函数近似地表示热茶销量与气温之间的关系. 选择怎样的直线近似地表示热茶销量与气温之间的关系? 我们有多种思考方案:(1)选择能反映直线变化的两个点,例如取这两点的直线;(2)取一条直线,使得位于该直线一侧和另一侧的点的个数基本相同;(3)多取几组点,确定几条直线方程,再分别算出各条直线斜率、截距的平均值,作为所求直线的斜率、截距; 怎样的直线最好呢?三、建构数学1、最小平方法:用方程为的直线拟合散点图中的点,应使得该直线与散点图中的点最接近.那么怎样衡量直线与图中六个点的接近程度呢? 我们将表中给出的自变量x的六个值代入直线方程,得到相应的六个值:它们与表中相应的实际值应该越接近越好. 所以,我们用类似于估计平均数时的思想,考虑离差的平方和 是直线与各散点在垂直方向(纵轴方向)上的距离的平方和,可以用来衡量直线与图中六个点的接近程度。所以,设法取的值,使达到最小值.这种方法叫做最小平方法(又称最小二乘法) 。2、线性相关关系:像这样能用直线方程近似表示的相关关系叫做线性相关关系。3、线性回归方程:一般地,设有n个观察数据如下:xx1x2x3xnyy1y2y3yn当a,b使取得最小值时,就称为拟合这n对数据的线性回归方程,该方程所表示的直线称为回归直线。上述式子展开后,是一个关于的二次多项式,应用配方法,可求出使为最小值时的的值即,(*) , 四、数学运用1例题:例1、下表为某地近几年机动车辆数与交通事故数的统计资料,请判断机动车辆数与交通事故数之间是否有线性相关关系,如果具有线性相关关系,求出线性回归方程;如果不具有线性相关关系,说明理由机动车辆数千台95110112120129135150180交通事故数千件6.27.57.78.58.79.810.213解:在直角坐标系中画出数据的散点图,直观判断散点在一条直线附近,故具有线性相关关系计算相应的数据之和:,将它们代入()式计算得,所以,所求线性回归方程为例2、设有一个回归方程,当变量增加1个单位时( a )a平均增加2个单位 b平均增加3个单位 c平均减少2个单位 d平均减少3个单位.例3、人工资(元)依劳动生产率(千元)变化的回归方程为,下例判断正确的是( )a劳动生产率为1000元时,工资为130元 b劳动生产率提高1000元时,工资提高80元c劳动生产率提高1000元时,工资提高130元 d当月工资为250元时, 劳动生产率为20002练习:(1)第75页练习1、2(2)线性回归方程表示的直线必经过点( b )a(0,6) b(0,6) c(1,6) d(6,1)(3)线性回归方程表示的直线必经过点(d )a(0,0) b(,0) c(0,) d(,)(4)下列两个变量之间的关系哪个不是函数关系 ( d )a角度和它的余弦值 b.正方形边长和面积c正边形的边数和它的内角和 d.人的年龄和身高(5)给出施化肥量对水稻产量影响的试验数据:施化肥量x15202530354045水稻产量y330345365405445450455(1)画出上表的散点图;(2)求出回归直线并且画出图形 解:(1)散点图(略)(2)表中的数据进行具体计算,列成以下表格i1234567xi15202530354045yi330345365405445450455xiyi49506900912512150155751800020475,故可得到 从而得回归直线方程是(图形略)五、回顾小结:1对一组数据进行线性回归分析时,应先画出其散点图,看其是否呈直线形,再依系数的计算公式,算出由于计算
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