四川岳池第一中学高中数学1.1.1回归分析的基本思想及其初步应用1导学案理无答案新人教选修12

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(1)学习目标1.通过典型案例的探索，进一步了解回归分析的基本思路、方法和初步应用；2.了解线性回归模型和函数模型的区别，了解相关系数，这是衡量两个变量之间线性相关性的方法。学习过程我上课前准备(预览教材P2 P4找出疑点)问题1:禹岩短语“名师出高徒”是什么意思？一个著名的老师一定能教好学生吗？两者之间有关系吗？评论1:功能关系是一种关系，而相关性是一种关系。综述2:回归分析是对两个相关变量进行统计分析的常用方法。其步骤如下：二。新课程指南研究调查实施例从一所大学中随机选择八名女大学生，她们的身高/厘米和体重/千克数据如下表所示：编号12345678高度165165157170175165155170体重4857505464614359问题：画一个散点图，找出一个回归方程，根据女大学生的身高来预测她的体重，并预测一个身高为172厘米的女大学生的体重。解决方案：由于该问题需要基于身高的体重预测，因此选择自变量x作为因变量。(1)绘制散点图：从散点图可以看出，有一些更好的。相关性。(2)=因此回归线的方程式是(3)172厘米女大学生的体重可用回归方程预测问：172厘米女大学生的体重一定是上述预测值吗？思考：线性回归模型和主函数有什么区别？新知识：相关系数R可以用来衡量两个变量之间的关系。计算公式为r=R0，相关性，r0相关性；相关系数的绝对值越接近1，两个变量之间的线性相关就越接近它们的散点图。这两个变量是相关的。典型例子例1一个班五个学生的数学和物理成绩如下表所示学生纪律ABCDE数学分数(x)8876756462物理成就(y)7865706260(1)绘制散点图；(2)找出物理结果Y与数学结果X的回归线性方程；这个班的一个学生数学得了96分，所以试着预测他的物理成绩。变体：这个班的一个学生数学得了55分，并试图预测他的物理成绩。摘要：求解线性回归方程的步骤：试试看。下表提供了工厂节能降耗技术改造后产品生产过程中记录的产量(吨)和相应的生产能耗(吨标准煤)的几组对比数据(1)请绘制上表中数据的散点图；(2)根据上表提供的数据，请用最小二乘法求出线性回归方程。(3)据了解，该厂100吨甲产品的生产能耗为技改前的90吨标准煤。根据(2)中得到的线性回归方程，100吨甲产品的生产能耗比技改前降低了多少吨标准煤？(参考值)三。总结和推广研究总结1.要找到线性回归方程：2.线性回归模型和主函数有什么区别知识扩展在实际问题中，两个变量之间的性关系是通过散点图来判断的。学习评价完成本节教程的自我评估是()。”。A.好b .好c .一般d .差课内考试(学时：5分钟满分：10分)分数：1.以下两个变量是相关的()立方体的体积和边长B.人类的身高和视力C.人的身高和体重D.匀速直线运动中的位移和时间2.当绘制两个变量的散点图时，下列哪项陈述是正确的()A.预测变量在x轴，解释变量在y轴B.解释变量在x轴上，预测变量在y轴上。C.你可以选择x轴上两个变量中的任何一个。D.可以在y轴上选择两个变量中的任何一个3.返回直线必须经过()A.学士学位4.越接近1，两个变量之间的线性相关性越大。5.给定回归线性方程，y的估计值为。课后作业机器可以使用很长时间，但也可以使用。根据不同转速生产的一些机械零件会有缺陷。每小时生产的有缺陷零件的数量随着机器的速度而变化。下表显示了抽样测试的结果：速度x (rpm)1614128缺陷零件数量y(