陕西省榆林育才中学高中数学 第1章《统计案例》1.1.3可线性化的回归分析导学案（无答案）北师大版选修1-2（通用）_第1页
陕西省榆林育才中学高中数学 第1章《统计案例》1.1.3可线性化的回归分析导学案（无答案）北师大版选修1-2（通用）_第2页
陕西省榆林育才中学高中数学 第1章《统计案例》1.1.3可线性化的回归分析导学案（无答案）北师大版选修1-2（通用）_第3页
陕西省榆林育才中学高中数学 第1章《统计案例》1.1.3可线性化的回归分析导学案（无答案）北师大版选修1-2（通用）_第4页
陕西省榆林育才中学高中数学 第1章《统计案例》1.1.3可线性化的回归分析导学案（无答案）北师大版选修1-2（通用）_第5页
全文预览已结束

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

1、陕西省榆林育才中学高中数学 第1章统计案例1.1.3可线性化的回归分析导学案（无答案）北师大版选修1-2 学习目标 1. 通过典型案例的探究，进一步了解回归分析的基本思想、方法及初步应用;2. 通过探究使学生体会有些非线性模型通过变换可以转化为线性回归模型，了解在解决实际问题的过程中寻找更好的模型的方法.3. 了解常用函数的图象特点，选择不同的模型建模，并通过比较相关指数对不同的模型进行比较. 学习过程 一、课前准备（预习教材P4 P7，找出疑惑之处）复习1：求线性回归方程的步骤复习2：作函数和的图像二、新课导学 学习探究探究任务：如何建立非线性回归模型？ 实例一只红铃虫的产卵数和温度有关，现

2、收集了7组观测数据列于下表中，试建立与之间的回归方程.温度21232527293235产卵数个711212466115325（1）根据收集的数据，做散点图上图中，样本点的分布没有在某个 区域，因此两变量之间不呈 关系，所以不能直接用线性模型.由图，可以认为样本点分布在某一条指数函数曲线的周围（为待定系数）.对上式两边去对数，得令，则变换后样本点应该分布在直线 的周围.这样，就利用 模型来建立y和x的非线性回归方程.x21232527293235y711212466115325作散点图（描点）由上表中的数据得到回归直线方程因此红铃虫的产卵数和温度的非线性回归方程为 典型例题例1一只红铃虫的产卵数

3、和温度有关，现收集了7组观测数据列于下表中，温度21232527293235产卵数个711212466115325（散点图如由图，可以认为样本点集中于某二次曲线的附近，其中为待定参数）试建立与之间的回归方程.思考：评价这两个模型的拟合效果.三、总结提升 学习小结利用线性回归方程探究非线性回归问题，可按“作散点图建模确定方程”这三个步骤进行. 知识拓展非线性回归问题的处理方法：1、 指数函数型 函数的图像： 处理方法：两边取对数得，即.令把原始数据（x,y）转化为（x,z），再根据线性回归模型的方法求出.2、对数曲线型 函数的图像 处理方法：设，原方程可化为再根据线性回归模型的方法求出.3、型处

4、理方法：设，原方程可化为，再根据线性回归模型的方法求出. 学习评价 自我评价 你完成本节导学案的情况为（ ）. A. 很好 B. 较好 C. 一般 D. 较差 当堂检测（时量：5分钟 满分：10分）计分：2. 在回归分析中，求得相关指数，则（ ）.A. 解释变量解对总效应的贡献是 B. 解释变量解对总效应的贡献是 C. 随机误差的贡献是D. 随机误差的贡献是3. 通过来判断模拟型拟合的效果，判断原始数据中是否存在可疑数据，这种分析称为（ ）.A回归分析 B独立性检验分析C残差分析 D. 散点图分析4.在研究两个变量的相关关系时，观察散点图发现样本点集中于某一条指数曲线的周围，令，求得回归直线方程为，

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 考试试卷

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