2019-2020年北師大版選修1-2高中數(shù)學(xué)1.1.1《回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用》word導(dǎo)學(xué)案2.doc
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2019-2020年北師大版選修1-2高中數(shù)學(xué)1.1.1《回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用》word導(dǎo)學(xué)案2 學(xué)習(xí)目標(biāo) 1. 通過典型案例的探究,進一步了解回歸分析的基本思想、方法及初步應(yīng)用; 2. 了解評價回歸效果的三個統(tǒng)計量:總偏差平方和、殘差平方和、回歸平方和. 3. 會用相關(guān)指數(shù),殘差圖評價回歸效果. 學(xué)習(xí)過程 一、課前準(zhǔn)備 (預(yù)習(xí)教材P4~ P7,找出疑惑之處) 復(fù)習(xí)1:用相關(guān)系數(shù)r可衡量兩個變量之間 關(guān)系.r>0, 相關(guān), r<0 相關(guān); 越接近于1,兩個變量的線性相關(guān)關(guān)系 ,它們的散點圖越接近 ; ,兩個變量有 關(guān)系. 復(fù)習(xí)2:評價回歸效果的三個統(tǒng)計量: 總偏差平方和;殘差平方和;回歸平方和. 二、新課導(dǎo)學(xué) ※ 學(xué)習(xí)探究 探究任務(wù):如何評價回歸效果? 新知: 1、評價回歸效果的三個統(tǒng)計量 (1)總偏差平方和: (2)殘差平方和: (3)回歸平方和: 2、相關(guān)指數(shù):表示 對 的貢獻,公式為: 的值越大,說明殘差平方和 ,說明模型擬合效果 . 3、殘差分析:通過 來判斷擬合效果.通常借助 圖實現(xiàn). 殘差圖:橫坐標(biāo)表示 ,縱坐標(biāo)表示 . 殘差點比較均勻地落在 的區(qū)的區(qū)域中,說明選用的模型 ,帶狀區(qū)域的寬度越 ,說明擬合精度越 ,回歸方程的預(yù)報精度越 . 小結(jié):分清總偏差平方和、殘差平方和、回歸平方和,初步了解如何評價兩個不同模型擬合效果的好壞. 例2 假定小麥基本苗數(shù)x與成熟期有效苗穗y之間存在相關(guān)關(guān)系,今測得5組數(shù)據(jù)如下: 15.0 25.8 30.0 36.6 44.4 39.4 42.9 42.9 43.1 49.2 (1)畫散點圖; (2)求回歸方程并對于基本苗數(shù)56.7預(yù)報期有效穗數(shù); (3)求,并說明殘差變量對有效穗數(shù)的影響占百分之幾. (參考數(shù)據(jù): , ) ※ 動手試試 練1. 某班5名學(xué)生的數(shù)學(xué)和物理成績?nèi)缦卤? 學(xué)生 學(xué)科 A B C D E 數(shù)學(xué)成績(x) 88 76 75 64 62 物理成績(y) 78 65 70 62 60 (導(dǎo)學(xué)案第1頁例1) (4)求學(xué)生A,B,C,D,E的物理成績的實際成績和回歸直線方程預(yù)報成績的差.并作出殘差圖評價擬合效果. 小結(jié): 1. 評價回歸效果的三個統(tǒng)計量: 2. 相關(guān)指數(shù)評價擬合效果: 3. 殘差分析評價擬合效果: 三、總結(jié)提升 ※ 學(xué)習(xí)小結(jié) 一般地,建立回歸模型的基本步驟: 1、確定研究對象,明確解釋、預(yù)報變量; 2、畫散點圖; 3、確定回歸方程類型(用r判定是否為線性); 4、求回歸方程; 5、評價擬合效果. ※ 知識拓展 在現(xiàn)行回歸模型中,相關(guān)指數(shù)表示解釋變量對預(yù)報變量的貢獻率,越接近于1,表示回歸效果越好.如果某組數(shù)據(jù)可以采取幾種不同的回歸方程進行回歸分析,則可以通過比較作出選擇,即選擇大的模型. 學(xué)習(xí)評價 ※ 自我評價 你完成本節(jié)導(dǎo)學(xué)案的情況為( ). A. 很好 B. 較好 C. 一般 D. 較差 ※ 當(dāng)堂檢測(時量:5分鐘 滿分:10分)計分: 1. 兩個變量 y與x的回歸模型中,分別選擇了 4 個不同模型,它們的相關(guān)指數(shù) 如下 ,其中擬合 效果最好的模型是( ). A. 模型 1 的相關(guān)指數(shù)為 0.98 B. 模型 2 的相關(guān)指數(shù)為 0.80 C. 模型 3 的相關(guān)指數(shù)為 0.50 D. 模型 4 的相關(guān)指數(shù)為 0.25 2. 在回歸分析中,殘差圖中縱坐標(biāo)為( ). A. 殘差 B. 樣本編號 C. x D. 3. 通過來判斷模擬型擬合的效果,判斷原始數(shù)據(jù)中是否存在可疑數(shù)據(jù),這種分工稱為( ). A.回歸分析 B.獨立性檢驗分析 C.殘差分析 D. 散點圖分析 4.越接近1,回歸的效果 . 5. 在研究身高與體重的關(guān)系時,求得相關(guān)指數(shù) ,可以敘述為“身高解釋了的體重變化,而隨機誤差貢獻了剩余 ”所以身高對體重的效應(yīng)比隨機誤差的 .- 1.請仔細閱讀文檔,確保文檔完整性,對于不預(yù)覽、不比對內(nèi)容而直接下載帶來的問題本站不予受理。
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