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文档简介
1、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.,自主反馈,2. 关于x 与y 有如下数据： 为了对
2、 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.,84.5%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 0.98 B. 模型 2 的相关指数R2 为 0.80 C. 模型 3 的相关指数 R2为 0.50 D. 模型 4 的相关指数 R2为 0.25 2. 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. e 3. 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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