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高中數(shù)學(xué) 第三章 統(tǒng)計案例 3_1 回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用課件 新人教A版選修2-3

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1、 第 三 章 統(tǒng)計案例 3.1回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用 自主學(xué)習(xí) 新知突破 1通過典型案例的探究,進(jìn)一步了解回歸分析的基本思想、方法及初步應(yīng)用2了解線性回歸模型與函數(shù)模型的差異,了解判斷模型擬合效果的方法:相關(guān)指數(shù)和殘差分析3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,了解在解決實(shí)際問題的過程中尋找更好的模型的方法 下列變量關(guān)系是相關(guān)關(guān)系的是(1)學(xué)生的學(xué)習(xí)時間與學(xué)習(xí)成績之間的關(guān)系;(2)某家庭的收入與支出之間的關(guān)系;(3)學(xué)生的身高與視力之間的關(guān)系;(4)球的體積與半徑之間的關(guān)系 提示對于(1),學(xué)習(xí)時間影響學(xué)生的學(xué)習(xí)成績,但是學(xué)生學(xué)習(xí)的刻苦程度、學(xué)習(xí)方法、教師的授課水平等其他因

2、素也影響學(xué)習(xí)成績,因此學(xué)生的學(xué)習(xí)時間與學(xué)習(xí)成績之間具有相關(guān)關(guān)系;對于(2),也是相關(guān)關(guān)系;對于(3),身高與視力之間沒有關(guān)系;對于(4),球的體積與半徑之間是函數(shù)關(guān)系 線性回歸模型 2變量樣本點(diǎn)中心:_,回歸直線過樣本點(diǎn)的中心3線性回歸模型y_,其中_和_是模型的未知參數(shù),_稱為隨機(jī)誤差自變量x又稱為_,因變量y又稱為_bxae a be解釋變量預(yù)報變量 4隨機(jī)誤差產(chǎn)生的原因 刻畫回歸效果的方式殘差樣本編號身高數(shù)據(jù)體重估計值 越小 解釋 預(yù)報 殘差圖的缺點(diǎn)(1)殘差e受許多條件的影響,也受我們所選用的線性模型的影響(2)作殘差圖有時不夠精確,也難于區(qū)分?jǐn)M合效果的好壞,因此多數(shù)情況下,選用計算相

3、關(guān)指數(shù)R2來說明擬合 1兩個變量之間的相關(guān)關(guān)系是一種()A確定性關(guān)系B線性關(guān)系C非線性關(guān)系D可能是線性關(guān)系也可能不是線性關(guān)系 解析:變量之間的相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系,如果所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都在一條直線附近,那么它們之間就是一種線性相關(guān)關(guān)系,否則不是線性相關(guān)關(guān)系故選D.答案:D 解析:由于銷售量y與銷售價格x成負(fù)相關(guān),故排除B,D.又當(dāng)x10時,A中y100,而C中y300,C不符合題意,故選A.答案:A 3下表是x和y之間的一組數(shù)據(jù),則y關(guān)于x的線性回歸方程必過點(diǎn)_.x 1 2 3 4y 1 3 5 7 4關(guān)于x與y有如下數(shù)據(jù):x 2 4 5 6 8y 30 40 60 50 70 合作探究 課

4、堂互動 線性回歸分析某班5名學(xué)生的數(shù)學(xué)和物理成績?nèi)缦卤恚?1)畫出散點(diǎn)圖;(2)求物理成績y對數(shù)學(xué)成績x的回歸直線方程;(3)一名學(xué)生的數(shù)學(xué)成績是96,試預(yù)測他的物理成績學(xué)生學(xué)科A B C D E數(shù)學(xué)成績(x) 88 76 73 66 63物理成績(y) 78 65 71 64 61 思路點(diǎn)撥 規(guī)律方法1.求線性回歸方程的基本步驟: 2需特別注意的是,只有在散點(diǎn)圖大致呈直線時,求出的線性回歸方程才有實(shí)際意義,否則求出的回歸方程毫無意義 1某地最近十年糧食需求量逐年上升,下表是部分統(tǒng)計數(shù)據(jù):年份2002 2004 2006 2008 2010需求量(萬噸) 236 246 257 276 286

5、 殘差分析某運(yùn)動員訓(xùn)練次數(shù)與運(yùn)動成績之間的數(shù)據(jù)關(guān)系如下:(1)作出散點(diǎn)圖;(2)求出回歸方程;(3)作出殘差圖;(4)計算相關(guān)指數(shù)R 2;(5)試預(yù)測該運(yùn)動員訓(xùn)練47次及55次的成績次數(shù)(x) 30 33 35 37 39 44 46 50成績(y) 30 34 37 39 42 46 48 51 解析:(1)作出該運(yùn)動員訓(xùn)練次數(shù)(x)與成績(y)之間的散點(diǎn)圖,如下圖所示,由散點(diǎn)圖可知,它們之間具有線性相關(guān)關(guān)系 (2)列表計算: (3)殘差分析作殘差圖如下圖所示,由圖可知,殘差點(diǎn)比較均勻地分布在水平帶狀區(qū)域中,說明選用的模型比較合適 規(guī)律方法1.對于建立的回歸模型進(jìn)行殘差分析,一般從以下幾方面

6、進(jìn)行:(1)殘差圖;(2)殘差平方和;(3)相關(guān)指數(shù)2相關(guān)指數(shù)R2的作用利用相關(guān)指數(shù)R2可以刻畫擬合效果的好壞在線性回歸模型中,R2的取值越接近1,說明殘差的平方和越小,即說明模型的擬合效果越好 2已知某種商品的價格x(元)與需求量y(件)之間的關(guān)系有如下一組數(shù)據(jù):求y對x的回歸直線方程,并說明回歸模型擬合效果的好壞x 14 16 18 20 22y 12 10 7 5 3 非線性回歸分析某地區(qū)不同身高的未成年男性的體重平均值如下表:身高x/cm 60 70 80 90 100 110體重y/kg 6.13 7.90 9.99 12.15 15.02 17.50身高x/cm 120 130 1

7、40 150 160 170體重y/kg 20.92 26.86 31.11 38.85 47.25 55.05 (1)試建立y與x之間的回歸方程;(2)若體重超過相同身高男性體重平均值的1.2倍為偏胖,低于0.8倍為偏瘦,那么這個地區(qū)一名身高為175 cm,體重為82 kg的在校男生體重是否正常?(3)求相關(guān)指數(shù)R2. 思路點(diǎn)撥 (1)根據(jù)上表中數(shù)據(jù)畫出散點(diǎn)圖如下圖由圖看出,樣本點(diǎn)分布在某條指數(shù)函數(shù)曲線yc1ec2x的周圍,于是令zln y. 作出散點(diǎn)圖如下圖3分x 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170z 1.81 2.07 2.30 2.5

8、0 2.71 2.86 3.04 3.29 3.44 3.66 3.86 4.01 (3) 規(guī)律方法解決非線性回歸問題(1)兩個變量不具有線性相關(guān)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,可以通過變換的方法轉(zhuǎn)化為線性回歸模型,如yc1ec2x,可通過對數(shù)變換把指數(shù)關(guān)系變?yōu)榫€性關(guān)系:令zln y,則變換后樣本點(diǎn)應(yīng)分布在直線zbxa(aln c1,bc2)周圍 (2)求非線性回歸方程的步驟:確定變量,作出散點(diǎn)圖;根據(jù)散點(diǎn)圖,選擇恰當(dāng)?shù)臄M合函數(shù);變量置換,通過變量置換把非線性回歸問題轉(zhuǎn)化為線性回歸問題,并求出線性回歸方程;分析擬合效果:通過計算相關(guān)指數(shù)或畫殘差圖來判斷擬合效果;根據(jù)相應(yīng)的變換

9、,寫出非線性回歸方程 3為了研究某種細(xì)菌隨時間x變化時,繁殖個數(shù)y的變化,收集數(shù)據(jù)如下:(1)用天數(shù)x作解釋變量,繁殖個數(shù)y作預(yù)報變量,作出這些數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖;(2)描述解釋變量x與預(yù)報變量y之間的關(guān)系;(3)計算相關(guān)指數(shù)天數(shù)x/天1 2 3 4 5 6繁殖個數(shù)y/個6 12 25 49 95 190 解析:(1)所作散點(diǎn)圖如圖所示 (2)由散點(diǎn)圖看出樣本點(diǎn)分布在一條指數(shù)函數(shù)yc1ec2x的周圍,于是令zln y,則x 1 2 3 4 5 6z 1.79 2.48 3.22 3.89 4.55 5.25 在一次抽樣調(diào)查中測得樣本的5個樣本點(diǎn),數(shù)值如下表:試建立y與x之間的回歸方程x 0.25 0.5 1 2 4y 16 12 5 2 1 【錯解】由已知條件制成下表: t 4 2 1 0.5 0.25y 16 12 5 2 1 由散點(diǎn)圖可以看出y與t呈近似的線性相關(guān)關(guān)系列表如下:

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