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文档简介
2.4 线性回归方程 教案(2)教学目标(1)了解非确定性关系中两个变量的统计方法;(2)掌握散点图的画法及在统计中的作用;(3)掌握回归直线方程的实际应用。教学重点 线性回归方程的求解。教学难点 回归直线方程在现实生活与生产中的应用。教学过程一、复习练习1下例说法不正确的是( b )a.在线性回归分析中,和都是变量;b.变量之间的关系若是非确定关系,那么不能由唯一确定;c.由两个变量所对应的散点图,可判断变量之间有无相关关系; d.相关关系是一种非确定性关系.2已知回归方程,则=25时, 的估计值为_11.69_.3三点的线性回归方程是 ( d)a b c d 4我们考虑两个表示变量与之间的关系的模型,为误差项,模型如下:模型::;模型: ()如果,分别求两个模型中的值; ()分别说明以上两个模型是确定性模型还是随机模型解 (1)模型:y=6+4x=6+43=18;模型:y=6+4x+e=6+43+1=19.(2)模型中相同的x值一定得到相同的y值.所以是确定性模型;模型中相同的x值,因 不同,且为误差项是随机的,所以模型2是随机性模型。二、典例分析例1、一个车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间为此进行了10次试验,测得数据如下:零件个数(个)102030405060708090100加工时间(分)626875818995102108115122请判断与是否具有线性相关关系,如果与具有线性相关关系,求线性回归方程解: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由测得的数据表可知:因此,所求线性回归方程为例2、已知10只狗的血球体积及红血球数的测量值如下:454246484235584039506.536.309.527.506.995.909.496.206.598.72(血球体积),(红血球数,百万)(1)画出上表的散点图;(2)求出回归直线方程并画出图形解:=7.37设回归直线方程为则 = -0.418 所以所求回归直线的方程为例3、以下是收集到的新房屋销售价格与房屋的大小的数据:房屋大小()80105110115135销售价格(万元)18.42221.624.829.2()画出数据的散点图;()用最小二乘法估计求线性回归方程,并在散点图中加上回归直线;()计算此时和的值,并作比较解:(1)(2) 所以,线性回归方程为(3) 由此可知,求得的是函数q(a,b)取最小值的a,b值.三、课堂练习1.为了考察两个变量和之间的线性相关性,甲乙两位同学各自独立做了10次和15次实验,并且利用线性回归直线分别为,已知两人获得的实验数据中,变量和的数据平均值都相等,且分别为s,t那么下例说话正确的是( )a直线和一定有公共点(s,t) b直线和相交,但交点不一定是(s,t) c必有/ d和与必定重合2已知关于某设备的使用年限x与所支出的维修费用y(万元),有如下统计资料:使用年限x23456维修费用y2238556570设y对x程线性相关关系试求:(1)线性回归方程的回归系数a,b;(2)估计使用年限为10年时,维修费用多少?四、回顾
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