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文档简介

非线性回归模型目录情境导入自主学习新知探究课堂检测课堂小结易错易混解读第一部分情境导入—情境导入—情境导入大家都已经非常熟悉线性回归分析了,它主要分析有线性相关关系的两个变量间的关系.但是在处理许多实际问题时,变量间的关系并非线性关系,例如细菌生长曲线、药物动力学、毒物剂量与动物死亡率的关系等等.此时,若采用线性回归分析将丢失大量信息,甚至得出错误的结论.那么,我们该采用什么样的模型来处理此类问题呢?第二部分自主学习自学导引|预习测评

—自学导引—

大好小差总体时效性远—预习测评—

—预习测评—

—预习测评—

答案—预习测评—

答案—预习测评—

答案第三部分新知探究知识详解|典型例题|变式训练—知识详解—探究点1非线性回归模型

—典型例题—

探究点1非线性回归模型—典型例题—

探究点1非线性回归模型—典型例题—

探究点1非线性回归模型—典型例题—

探究点1非线性回归模型—典型例题—

探究点1非线性回归模型—典型例题—

探究点1非线性回归模型—变式训练—

探究点1非线性回归模型—变式训练—

探究点1非线性回归模型—变式训练—

探究点1非线性回归模型—变式训练—

探究点1非线性回归模型—知识详解—

特别提示

—知识详解—

—知识详解—

—典型例题—

—典型例题—

—典型例题—

—典型例题—

—变式训练—

—变式训练—

—变式训练—

第四部分易错易混解读—

易错易混解读—

—

易错易混解读—

—

易错易混解读—

错解—

易错易混解读—错因分析研究两个变量之间的关系时,常常根据样本画出散点图.散点图中的样本点若分布在某一条直线附近,这两个变量之间才具有线性相关关系,否则这两个变量是非线性相关关系.错解中没有正确理解这一点导致出错.—

易错易混解读—

正解—

易错易混解读—

正解—

易错易混解读—如果题目所给样本点在散点图中的分布不呈带状分布,则两个变量不具有线性关系,那么就不能直接利用线性经验回归方程建立两个变量之间的关系.这时可以把散点图和已经学过的各种函数,如幂函数、指数函数、对数函数、二次函数等函数图象作比较,挑选出与这些散点拟合最好的函数,然后利用变量置换,把非线性经验回归方程问题转化为线性经验回归方程问题来解决.这是解决此类问题的通法,体现了转化思想.纠错心得第五部分课堂检测—课堂检测—

—课堂检测

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