1.1回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用第3課時 教案1.1 回歸分析的基本思想及其初步（三）【學(xué)情分析】：教學(xué)對象是高二文科學(xué)生，學(xué)生已經(jīng)學(xué)會建立回歸模型的基本步驟，并有檢驗回歸方程的擬合精確度的方法，并能解決一些實際問題。兩個變量不呈線性關(guān)系，不能直接利用線性回歸方程建立兩個變量的關(guān)系，通過探究使學(xué)生體會對回歸模型的選擇，非線性模型可以通過變換轉(zhuǎn)化為線性回歸模型，讓學(xué)生直觀的觀察、思考，借助于線性回歸模型研究呈非線性關(guān)系的兩個變量之間的關(guān)系，并通過回歸分析體會不同模型擬合數(shù)據(jù)的效果?！窘虒W(xué)目標(biāo)】：（1）知識與技能：了解回歸模型的選擇；進一步理解非線性模型通過變換轉(zhuǎn)化為線性回歸模型；體會不同模型擬合數(shù)據(jù)的效果。（2）過程與方法：從實例出發(fā)，求出相應(yīng)的回歸直線方程，從中也找出存在的不足，從而有進行回歸分析的必要性，通過學(xué)習(xí)相關(guān)指數(shù)，用相關(guān)指數(shù)來刻畫回歸的效果，進而歸納出回歸分析的一般步驟，并對具體問題進行回歸分析，用于解決實際問題。（3）情感態(tài)度與價值觀：任何事物都是相對的，但又有一定的規(guī)律性，我們只要從實際出發(fā)，不斷探求事物的內(nèi)在聯(lián)系，就會找出其中的規(guī)律性，形成解決實際問題的方法和能力?！窘虒W(xué)重點】： 1、加深體會有些非線性模型通過變換可以轉(zhuǎn)化為線性回歸模型； 2、了解在解決問題的過程中尋找更好的模型的方法?！窘虒W(xué)難點】：1、了解常用函數(shù)的圖像特點，選擇不同的模型建模；2、通過比較相關(guān)指數(shù)對不同的模型進行比較?！菊n前準(zhǔn)備】：課件【教學(xué)過程設(shè)計】：教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)活動設(shè)計意圖一、復(fù)習(xí)引入問題一：你能回憶一下建立回歸模型的基本步驟？師：提出問題，引導(dǎo)學(xué)生回憶建立回歸模型的基本步驟（選變量、畫散點圖、選模型、估計參數(shù)、分析與預(yù)測）生：回憶、敘述建立回歸模型的基本步驟復(fù)習(xí)建立線性回歸模型的基本步驟二、探究新知問題二：觀察例2的圖11-6中的散點圖，紅鈴蟲的產(chǎn)卵數(shù)y與溫度x的圖像特點：隨著自變量的增加，因變量也隨之增加。這些點可以除了可以看作是落在指數(shù)函數(shù)模型上，還可以認為它是落在什么函數(shù)的模型上？師：引導(dǎo)學(xué)生觀察散點圖的特點，并引導(dǎo)學(xué)生探究紅鈴蟲的產(chǎn)卵數(shù)y與溫度x還可能是什么關(guān)系。（二次函數(shù)模型）生：討論、回憶一些常見函數(shù)圖像的特點，判斷紅鈴蟲的產(chǎn)卵數(shù)y與溫度x的可能關(guān)系樣本點還可以看作是分布在二次函數(shù)曲線的周圍。問題三：對模型是否有辦法求參數(shù)和的最小二乘估計？師：從簡單的模型入手，逐步引導(dǎo)學(xué)生思考把原來兩個變量的非線性關(guān)系轉(zhuǎn)化為另外兩個變量的線性關(guān)系生：觀察模型，探究變換的方法并發(fā)表自己的意見。最后給出具體的方法。令，建立與之間的線性回歸方程問題四：經(jīng)過變換后這個模型都轉(zhuǎn)化為線性回歸模型，你如何得到這幾個線性回歸模型的參數(shù)估計？師：提出問題，引導(dǎo)學(xué)生分組討論，啟發(fā)學(xué)生把原變量的觀測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為新變量的數(shù)據(jù)，然后讓學(xué)生給出每種線性回歸模型的參數(shù)估計。生：以組為單位進行數(shù)據(jù)變換，求參數(shù)的最小二乘估計（可以用計算器）解答過程如下：令，即分析與之間的關(guān)系，通過畫散點圖（如下圖）， 可看到與的散點圖并不分布在一條直線的周圍，即不宜用線性回歸方程來擬合它，即不宜用二次曲線來擬合與之間的關(guān)系，這個結(jié)論還可以用殘差分析得到。為比較兩個不同模型的殘差，需建立相應(yīng)的回歸模型，讓學(xué)生用線性回歸模型擬合回歸方程。 所以因為，即y關(guān)于x的二次回歸方程為。問題五：指數(shù)回歸模型與二次回歸模型中哪個能更好地刻畫紅鈴蟲的產(chǎn)卵數(shù)y與溫度x的關(guān)系？通過什么數(shù)據(jù)說明？師：提出問題，引導(dǎo)學(xué)生回憶評價線性回歸模型擬合好壞的標(biāo)準(zhǔn)（相關(guān)指數(shù)、殘差平方和），進一步引導(dǎo)學(xué)生探討如何進行不同模型的比較，介紹計算模型相關(guān)指導(dǎo)數(shù)和殘差平方和的方法，說明一般在參數(shù)個數(shù)一定的條件下，相關(guān)指數(shù)越大或殘差平方和越小說明模型擬合得越好。生：討論，提出自己的想法，計算每個模型的相關(guān)指數(shù)，并進行模型的比較。指數(shù)函數(shù)模型的相關(guān)指數(shù)二次函數(shù)模型的相關(guān)指數(shù)從相關(guān)指數(shù)的計算結(jié)果來看，指數(shù)函數(shù)模型的比二次函數(shù)模型的更接近于1，所以指數(shù)函數(shù)模型的回歸效果好。再從殘差圖看：從圖中可看出指數(shù)函數(shù)模型的殘差點比較均勻地落在水平的帶狀域中，所以指數(shù)函數(shù)模型擬合精度較二次函數(shù)模型的高。通過學(xué)生自己動手計算感受，歸納判斷模型擬合效果的方法：可以通過變換后的散點圖觀察兩個新變量之間是否存在線性回歸方程；通過殘差分析比較兩種模型的擬合效果。一般情況下，比較兩個模型的殘差比較困難（某些樣本點上一個模型的殘差的絕對值比另一個模型的小，而另一些樣本點的情況則相反），故通過比較兩個模型的殘差的平方和的大小來判斷模型的擬合效果。殘差平方和越小的模型，擬合的效果越好。引導(dǎo)學(xué)生根據(jù)散點圖判斷兩個變量的關(guān)系，使學(xué)生了解不是任何兩個變量都一定是只有一種關(guān)系。讓學(xué)生知道有時因變量與自變量的非線性關(guān)系經(jīng)過變換后可以轉(zhuǎn)化為兩個新變量間的線性關(guān)系使學(xué)生進一步體會把因變量與自變量的非線性關(guān)系經(jīng)過變換后轉(zhuǎn)化為另外兩個變量的線性關(guān)系的方法。使學(xué)生熟悉線性回歸模型的參數(shù)估計的方法得出紅鈴蟲的產(chǎn)卵數(shù)y與溫度x的模型引導(dǎo)學(xué)生嘗試進行不同模型的比較。三、練習(xí)某種書每冊的成本費y（元）與印刷冊數(shù)x（千冊）有關(guān)，經(jīng)統(tǒng)計得到數(shù)據(jù)如下:x123510203050100200y10.155.524.082.852.111.621.411.301.211.15檢驗每冊書的成本費y與印刷冊數(shù)倒數(shù)之間是否具有線性相關(guān)關(guān)系，如有，求出y對x的回歸方程。分析：本題是非線性回歸分析問題，不妨設(shè)變量，題意要求對與y作相關(guān)性檢驗，如果它們具有線性相關(guān)關(guān)系，就可以進一步求出y對的回歸直線方程，這時，再回代，就得到了y對x的回歸曲線方程。解：首先作變量置換，題目所給數(shù)據(jù)變成如下表所示的10對數(shù)據(jù)：u10503302010050030020010005y10.155.524.082.852.111.621.411.301.211.15然后作相關(guān)性檢驗。經(jīng)計算得，從而認為與y之間具有線性相關(guān)關(guān)系，由公式得，所以，最后回代，可得到y(tǒng)對x的回歸曲線方程 四、小結(jié)1 強調(diào)要借助散點圖的直觀性、聯(lián)想已學(xué)過的基本函數(shù)圖像、以及知識間的聯(lián)系，鼓勵學(xué)生在建模中大膽嘗試；2 用回歸方程探究非線性回歸問題的方法、步驟；3 殘差分析的步驟、作用。4 梳理本節(jié)書的知識結(jié)構(gòu)問題背景分析線性相關(guān)系數(shù)散點圖兩個變量線性相關(guān)兩個變量非線性相關(guān)非線性回歸模型線性回歸模型最小二乘法殘差分析相關(guān)指數(shù)應(yīng)用讓學(xué)生整理解決本例的思路，鼓勵學(xué)生探究建立更好的模型。練習(xí)與測試1 在兩個變量與的回歸模型中，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 ）A模型1的相關(guān)指數(shù)為 B模型2的相關(guān)指數(shù)為C模型3的相關(guān)指數(shù)為 D模型4的相關(guān)指數(shù)為2 已知兩個變量的回歸模型為，則樣本點的（1，4.4）的殘差是_答案:0.43 殘差平方和用數(shù)學(xué)符號表示為_，它代表了隨機誤差的效應(yīng)；解釋變量的效應(yīng)值稱為回歸平方和，可以用相關(guān)指數(shù)來刻畫回歸的效果，其計算公式是_。顯然，的值越大，說明殘差平方和越小，也就是說模型的擬合效果越好。答案:；。4 在研究硝酸納的可溶性程度時，對不同的溫度觀測它在水中的溶解度，得觀測結(jié)果如下表所示：溫度（）010205070溶解度（）66776085011231280 則由此得到的回歸直線的斜率是_。答案:0.88095 已知線性相關(guān)的兩變量，的三個樣本點A（0，0），B（1，3），C（4，11），若用直線AB作為其預(yù)測模型，則其相關(guān)指數(shù)_。答案：，6 已知線性相關(guān)的兩變量，的三個樣本點A（0，0），B（1，3），C（4，11），若用直線AB作為其預(yù)測模型，則點C 的殘差是_。答案：，。7 若一組觀測值（x1，y1）、（x2，y2）、（xn，yn）之間滿足yi=bxi+a+ei (i=1、2. n)若ei恒為0，則R2為 答案：1