陕西省榆林育才中学高中数学 第1章《统计案例》1.1.1回归分析(2)导学案(无答案)北师大版选修1-2.doc
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陕西省榆林育才中学高中数学 第1章《统计案例》1.1.1回归分析(2)导学案(无答案)北师大版选修1-2
学习目标
1. 通过典型案例的探究,进一步了解回归分析的基本思想、方法及初步应用;
2. 了解评价回归效果的三个统计量:总偏差平方和、残差平方和、回归平方和.
3. 会用相关指数,残差图评价回归效果.
学习过程
一、课前准备
复习1:用相关系数r可衡量两个变量之间 关系.r0, 相关, r0 相关;
越接近于1,两个变量的线性相关关系 ,它们的散点图越接近 ; ,两个变量有 关系.
复习2:评价回归效果的三个统计量:
总偏差平方和;残差平方和;回归平方和.
二、新课导学
※ 学习探究
探究任务:如何评价回归效果?
新知:
1、评价回归效果的三个统计量
(1)总偏差平方和:
(2)残差平方和:
(3)回归平方和:
2、相关指数:表示 对 的贡献,公式为:
的值越大,说明残差平方和 ,说明模型拟合效果 .
3、残差分析:通过
来判断拟合效果.通常借助 图实现.
残差图:横坐标表示 ,纵坐标表示 .
残差点比较均匀地落在 的区的区域中,说明选用的模型 ,带状区域的宽度越 ,说明拟合精度越 ,回归方程的预报精度越 .
※ 典型例题
例1关于与y有如下数据:
2 4 5 6 8 30 40 60 50 70 为了对、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?
※ 动手试试
练1. 某班5名学生的数学和物理成绩如下表:
学生
学科 A B C D E 数学成绩(x) 88 76 75 64 62 物理成绩(y) 78 65 70 62 60 (导学案第1页例1)
(4)求学生A,B,C,D,E的物理成绩的实际成绩和回归直线方程预报成绩的差.并作出残差图评价拟合效果.
学习评价
※ 自我评价 你完成本节导学案的情况为( ).
A. 很好 B. 较好 C. 一般 D. 较差
※ 当堂检测(时量:5分钟 满分:10分)计分:
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 如下 ,其中拟合
效果最好的模型是( ).
A. 模型 1 的相关指数为 0.98
B. 模型 2 的相关指数为 0.80
C. 模型 3 的相关指数为 0.50
D. 模型 4 的相关指数为 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.
3. 通过来判断模拟型拟合的效果,判断原始数据中是否存在可疑数据,这种分工称为( ).
A.回归分析 B.独立性检验分析
C.残差分析 D. 散点图分析
4.越接近1,回归的效果 .
5. 在研究身高与体重的关系时,求得相关指数
,可以叙述为“身高解释了的体重变化,而随机误差贡献了剩余 ”所以身高对体重的效应比随机误差的 .
课后作业
练.(07广东文科卷)下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量(吨)与相应的生产能耗 (吨标准煤)的几组对照数据
(1)请画出上表数据的散点图;
(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出关于的线性回归方程;
(3)已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤.试根据(2)求出的线性同归方程,预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤?
(参考数值)
(4)求相关指数评价模型.
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