高中数学人教A版选修1-21.1.1回归分析的基本思想及其初步应用（2）课件（共9张）_第1页
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文档简介

1.1回归分析的基本思想及其初步应用(2)问题引入1．由例1知，预报变量（体重）的值受解释变量（身高）或随机误差的影响.2．为了刻画预报变量（体重）的变化在多大程度上与解释变量（身高）有关？在多大程度上与随机误差有关？我们引入了评价回归效果的量学习目标1.了解如何衡量模型拟合效果2.正确理解R2的含义自主学习（10min）

1.阅读课本P4探究至P6例2上面的内容，理解如何衡量模型的拟合效果。2.

关于x与y有如下数据：为了对x、y两个变量进行统计分析，现有以下两种线性模型：;

，试比较哪一个模型拟合的效果更好.

x

2

4

5

6

8

y

30

40

60

50

70自主反馈2.

关于x与y有如下数据：为了对x、y两个变量进行统计分析，现有以下两种线性模型：

;

，试比较哪一个模型拟合的效果更好.

x

2

4

5

6

8

y

30

40

60

50

7084.5%＞82%，所以甲选用的模型拟合效果较好.合作交流（3分钟）相关指数

是如何来刻画回归的效果的？R2的值越大，说明残差平方和越小，说明模型拟合效果好.当堂训练（5min）

1.两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同模型，它们的相关指数R2如下，其中拟合效果最好的模型是（

）.A.模型1的相关指数R2

为0.98B.模型2的相关指数R2

为0.80C.模型3的相关指数

R2为0.50D.模型4的相关指数

R2为0.252.在回归分析中，残差图中纵坐标为（

）.A.残差B.样本编号C.x

D.e3.R2越接近1,回归的效果

.4.在研究身高与体重的关系时，求得相关指数R2=

，可以叙述为“身高解释了69%的体重变化，而随机误差贡献了剩余

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