一元线性回归模型及其应用（2）课件-高二下学期数学人教A版（2019）选择性_第1页
一元线性回归模型及其应用（2）课件-高二下学期数学人教A版（2019）选择性_第2页
一元线性回归模型及其应用（2）课件-高二下学期数学人教A版（2019）选择性_第3页
一元线性回归模型及其应用（2）课件-高二下学期数学人教A版（2019）选择性_第4页
一元线性回归模型及其应用（2）课件-高二下学期数学人教A版（2019）选择性_第5页
已阅读5页，还剩19页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

8.2一元线性回归模型及其应用（2）主备人：

王峰议课时间：5月20上课时间：5月21

最小二乘法

我们将

称为Y关于x的经验回归方程，也称经验回归函数或经验回归公式，其图形称为经验回归直线，这种求经验回归方程的方法叫最小二乘法．

知识回顾（1min）学习目标（1min）1.会进行残差分析2.会通过决定系数判断回归模型的拟合效果．问题导学1(5min）阅读课本P111-115;1.什么是残差2.残差图怎么画

我们可以通过残差

来判断模型拟合的效果,判断原始数据中是否存在可疑数据,这方面的分析工作称为残差分析.残差的定义点拨运用1(10min）坐标纵轴为残差变量，横轴可以有不同的选择；若模型选择的正确，残差图中的点应该分布在以横轴为中心的带形区域；对于远离横轴的点，要特别注意。错误数据模型问题身高与体重残差图异常点残差的作用：1.通过残差表或残差图发现原始数据中的可疑数据[解]

(1)作出该运动员训练次数(x)与成绩(y)之间的散点图，如图，由散点图可知，它们之间具有线性相关关系．通过残差表或残差图判断模型拟合的效果是直观判断，如何精确判断模型拟合的效果？所以引入参数

R²来精确该画模型拟合效果对于己获取的样本数据，在上式子中是定值，越小，即残差平方和越小，R²越大，说明模型拟合效果越好。问题导学2(5min）相关指数的意义点拨运用2(10min）例2.为了研究某种细菌随时间x(单位：天)变化繁殖个数y(单位：个)的

变化情况，收集数据如下：(1)将天数作解释变量，繁殖个数作响应变量，作出这些数据的散点图；天数x/天123456繁殖个数y/个612254995190(2)求解释变量天数与响应变量繁殖个数之间的关系，并用决定系数R2

分析拟合效果．(2)求解释变量天数与响应变量繁殖个数之间的关系，并用决定系数R2

分析拟合效果．课堂小结（1min）R2越大，说明模型拟合效果越好1.判一判(正确的打“√”,错误的打“×”)(1)残差平方和越小,线性回归方程拟合效果越好.(

)(2)在画两个变量的散点图时,预报变量在x轴上,解释变量在y轴上.(

)(3)R2越接近于1,线性回归方程的拟合效果越好.(

)√×√当堂检测(12min)2.为研究重量x(单位：克)对弹簧长度y(单位：厘米)的影响，对不同重量的6个物体进行测量，数据如下表所示：x51015202530y7.258.128.959.9010.911.8(1)作出散点图并求线性回归方程；(2)求出R2；(3)进行残差分析．2.为研究重量x(单位：克)对弹簧长度y(单位：厘米)的影响，对不同重量的6个物体进行测量，数据如下表所示：x51015202530y7.258.128.959.9010.911.8(1)作出散点图并求线性回归方程；(2)求出R2；(3)进行残差分析．作残差分析时，一般从以下几个方面予以说明：(1)散点图；(2)相关指数；(3)残差图中的异常点和样本点的带状分布区域的宽窄．解答(1)散点图如图0.050.005－0.08－

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 备课教案

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论