高中數學 第三章 統計案例 1 回歸分析（課時2）課件 新人教B版選修2-3.ppt

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3.1回歸分析的基本思想及其初步應用（第二課時）,1．通過典型案例的探究，進一步了解回歸分析的基本思想、方法及其初步應用．2．讓學生經歷數據處理的過程，培養(yǎng)他們對數據的直觀感覺，體會統計方法的特點，認識統計方法的應用，通過使用轉化后的數據，求相關指數，運用相關指數進行數據分析、處理的方法．3．從實際問題中發(fā)現已有知識的不足，激發(fā)好奇心，求知欲，通過尋求有效的數據處理方法，開拓學生的思路，培養(yǎng)學生的探索精神和轉化能力，通過案例的分析使學生了解回歸分析在實際生活中的應用，增強數學取之生活，用于生活的意識，提高學習興趣．,本節(jié)課通過例題線性相關關系知識，通過實際問題中發(fā)現已有知識的不足，引導學生尋找解決非線性回歸問題思想與方法，培養(yǎng)學生化歸數學思想。通過知識的整理，通過例題講解掌握解決非線性回歸問題。本節(jié)內容學生內容不易掌握，通過知識整理與比較引導學生進行區(qū)分、理解。通過對典型案例的探究，練習進行鞏固解決非線性回歸基本思想方法及初步應用．,建立回歸模型的基本步驟(1)確定研究對象，明確哪個變量是解釋變量，哪個變量是預報變量．(2)畫出確定好的解釋變量和預報變量的散點圖，觀察它們之間的關系(如是否存在線性關系等)．(3)由經驗確定回歸方程的類型(如我們觀察到數據呈線性關系，則選用線性回歸方程)．(4)按一定規(guī)則(如最小二乘法)估計回歸方程中的參數．(5)得出結果后分析殘差圖是否有異常(如個別數據對應殘差過大，或殘差呈現不隨機的規(guī)律性等)．若存在異常，則檢查數據是否有誤，或模型是否合適等．,(6)參數R2與相關系數r提示:它們都是刻畫兩個變量之間的的相關關系的,區(qū)別是R2表示解釋變量對預報變量變化的貢獻率,其表達式為R2=1-;相關系數r是檢驗兩個變量相關性的強弱程度,其表達式為,（7）相關系數r與R2(1)R2是相關系數的平方,其變化范圍為[0,1],而相關系數的變化范圍為[-1,1].(2)相關系數可較好地反映變量的相關性及正相關或負相關,而R2反映了回歸模型擬合數據的效果.(3)當|r|接近于1時說明兩變量的相關性較強,當|r|接近于0時說明兩變量的相關性較弱,而當R2接近于1時,說明線性回歸方程的擬合效果較好.,例：一只紅鈴蟲產卵數y和溫度x有關，現收集到的一組數據如下表1-3表，試建立y與x之間的回歸方程。,畫出確定好的解釋變量和預報變量的散點圖，觀察它們之間的關系．,（1）是否存在線性關系？,（2）散點圖具有哪種函數特征？,（3）以指數函數模型為例，如何設模型函數？,非線性關系,指數函數、二次函數、三次函數,設指數函數曲線其中和是待定參數。,我們可以通過對數變換把指數關系變?yōu)榫€性關系,非線性回歸模型,,另一方面,可以認為圖11-4中樣本點集中在某二次曲線,表1-5是紅鈴蟲的產卵數和對應的溫度的平方，圖1.1-6是相應的散點圖.,其中a和b都是未知參數,可以按如下的步驟來比較它們的擬合效果.,（2）分別計算兩個回歸方程的殘差平方和,非線性回歸問題的處理方法(1)兩個變量不呈線性關系,不能直接利用線性回歸方程建立兩個變量的關系,可以通過變換的方法轉化為線性回歸模型,如y=,我們可以通過對數變換把指數關系變?yōu)榫€性關系.令z=lny,則變換后樣本點應該分布在直線z=bx+a(a=lnc1,b=c2)的周圍.,(2)非線性回歸方程的求法①根據原始數據(x,y)作出散點圖;②根據散點圖,選擇恰當的擬合函數;③作恰當的變換,將其轉化成線性函數,求線性回歸方程;④在③的基礎上通過相應的變換,即可得非線性回歸方程.,(3)非線性相關問題中常見的幾種線性變換在實際問題中,常常要根據一批實驗數據繪出曲線,當曲線類型不具備線性相關關系時,可以根據散點分布的形狀與已知函數的圖象進行比較,確定曲線的類型,再作變量替換,將曲線改為直線.下面是幾種容易通過變量替換轉化為直線的函數模型:,①y=a+,令t=，則有y=a+bt；②y=axb，令z=lny，t=lnx，m=lna，則有z=m+bt；③y=aebx，令z=lny，m=lna,則有z=m+bt；④y=,令z=lny,t=，m=lna，則有z=m+bt；⑤y=a+blnx，令t=lnx，則有z=a+bt；⑥y=bx2+a,令t=x2，則有y=bt+a.,例某種食品每公斤的生產成本y(元)與該食品生產的重量x(公斤)有關，經生產統計得到以下數據：,通過以上數據判斷該食品的成本y(元)與生產的重量x(公斤)的倒數1/x之間是否具有線性相關關系？若有，求出y關于1/x的回歸直線方程，并借此估計一下生產該食品500公斤時每公斤的生產成本是多少？(精確到0.01),,,,,,,,x,x,x,x,x,x,x,x,非線性回歸問題有時并不給出經驗公式,這時我們可以畫出已知數據的散點圖,把它與學過的各種函數(冪函數、指數函數、對數函數)等圖象作比較,挑選一種跟這些散點擬合得最好的函數,然后采用適當的變量置換,把問題化為線性回歸分析問題,使之得到解決.,