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线性回归方程(1) 苏教版必修3 统计教案与ppt课件全套.doc

1、课题】§2.4.1 线性回归方程(1) 【教师】张 军 【教学目标】(1)通过收集现实问题中两个有关联变量的数据作出散点图,并利用散点图直观认识变量间的相关关系; (2)在两个变量具有线性相关关系时,会在散点较长中作出线性直线,会用线性回归方程进行预测; (3)知道最小二乘法的含义,知道最小二乘法的思想,能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程,了解(线性)相关系数的定义. 【教学重点】散点图的画法,回归直线方程的求解方法. 【教学过程】 一、问题情境 1.情境: 客观事物是相互联系的 过去研究的大多数是因果关系,但实际上更多存在的是

2、一种非因果关系 比如说:某某同学的数学成绩与物理成绩,彼此是互相联系的,但不能认为数学是“因”,物理是“果”,或者反过来说 事实上数学和物理成绩都是“果”,而真正的“因”是学生的理科学习能力和努力程度 所以说,函数关系存在着一种确定性关系 但还存在着另一种非确定性关系——相关关系 2.问题: 某小卖部为了了解热茶销售量与气温之间的关系,随机统计并制作了某6天卖出热茶的杯数与当天气温的对照表: 气温/C 26 18 13 10 4 杯数 20 24 34 38 50 64 如果某天的气温是,你能根据这些数据预测这天小卖部卖出热茶的杯数吗? 二、学生活动 为

3、了了解热茶销量与气温的大致关系,我们以横坐标表示气温,纵坐标表示热茶销量,建立直角坐标系,将表中数据构成的个数对所表示的点在坐标系内标出,得到下图,今后我们称这样的图为散点图(scatterplot). 从右图可以看出.这些点散布在一条直线的附近,故可用一个线性函数近似地表示热茶销量与气温之间的关系. 选择怎样的直线近似地表示热茶销量与气温之间的关系? 我们有多种思考方案: (1)选择能反映直线变化的两个点,例如取这两点的直线; (2)取一条直线,使得位于该直线一侧和另一侧的点的个数基本相同; (3)多取几组点,确定几条直线方程,再分别算出各条直线斜率、截距的平均

4、值,作为所求直线的斜率、截距; ……………… 怎样的直线最好呢? 三、建构数学 1.最小平方法: 用方程为的直线拟合散点图中的点,应使得该直线与散点图中的点最接近。那么,怎样衡量直线与图中六个点的接近程度呢? 我们将表中给出的自变量的六个值带入直线方程,得到相应的六个的值: .这六个值与表中相应的实际值应该越接近越好.所以,我们用类似于估计平均数时的思想,考虑离差的平方和 是直线与各散点在垂直方向(纵轴方向)上的距离的平方和,可以用来衡量直线与图中六个点的接近程度,所以,设法取的值,使达到最小值.这种方法叫做最小平方法(又称最小二乘法) .

5、 先把看作常数,那么是关于的二次函数.易知,当时, 取得最小值.同理, 把看作常数,那么是关于的二次函数.当时, 取得最小值.因此,当时,取的最小值,由此解得.所求直线方程为.当时,,故当气温为时,热茶销量约为杯. 2.线性相关关系: 像能用直线方程近似表示的相关关系叫做线性相关关系. 3.线性回归方程: 一般地,设有个观察数据如下: … … 当使取得最小值时,就称为拟合这对数据的线性回归方程,该方程所表示的直线称为回归直线. 上述式子展开后,是一个关于的二次多项式,应用配方法,可求出使为最小值时的的值.即 ,(*)

6、 四、数学运用 1.例题: 例1. 下表为某地近几年机动车辆数与交通事故数的统计资料,请判断机动车辆数与交通事故数之间是否有线性相关关系,如果具有线性相关关系,求出线性回归方程;如果不具有线性相关关系,说明理由. 机动车辆数/千台 95 110 112 120 129 135 150 180 交通事故数/千件 6.2 7.5 7.7 8.5 8.7 9.8 10.2 13 解:在直角坐标系中画出数据的散点图,直观判断散点在一条直线附近,故具有线性相关关系.计算相应的数据之和: , 将它们代入()式计算得, 所以,所求线性回归方程为. 2

7、.练习: (1)第75页练习1、2 (2)下列两个变量之间的关系哪个不是函数关系( D  ) A.角度和它的余弦值 B.正方形边长和面积 C.正n边形的边数和它的内角和 D.人的年龄和身高 (3)给出施化肥量对水稻产量影响的试验数据: 施化肥量x 15 20 25 30 35 40 45 水稻产量y 330 345 365 405 445 450 455 (1)画出上表的散点图;(2)求出回归直线并且画出图形 解:(1)散点图(略). (2)表中的数据进行具体计算,列成以下表格 i 1 2 3 4 5 6 7 x

8、i 15 20 25 30 35 40 45 yi 330 345 365 405 445 450 455 xiyi 4950 6900 9125 12150 15575 18000 20475 , 故可得到 从而得回归直线方程是.(图形略) 五、回顾小结: 1.对一组数据进行线性回归分析时,应先画出其散点图,看其是否呈直线形,再依系数的计算公式,算出.由于计算量较大,所以在计算时应借助技术手段,认真细致,谨防计算中产生错误. 2.求线性回归方程的步骤:计算平均数;计算的积,求;计算;将结果代入公式求;用 求;写出回归方程 六、课外作业: 课本第75页习题2.4第1、2、3题. 【后记】

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