【高中数学】一元线性回归模型 高二数学课件（人教A版2019选择性必修第三册）.pptx

8.2.1 一元线性回归模型复习导入通过前面的学习，我们已经了解到，根据成对样本数据的散点图和样本相关系数，可以推断两个变量是否存在相关关系、是正相关还是负相关，以及线性相关程度的强弱等.进一步地，如果能像建立函数模型刻画两个变量之间的确定性关系那样，通过建立适当的模型刻画两个随机变量的相关关系，那么我们就可以利用这个模型研究两个变量之间的随机关系，并通过模型进行预测.下面我们研究当两个变量线性相关时，如何利用成对样本数据建立统计模型，并利用模型进行预测的问题.新知探索 生活经验告诉我们，儿子的身高与父亲的身高不仅线性相关，而且还是正相关，即父亲的身高较高时，儿子的身高通常也较高.为了进一步研究两者之间的关系，有人调查了14名男大学生的身高及其父亲的身高，得到的数据如表所示.新知探索思考1：根据上表中的数据，儿子身高和父亲身高这两个变量之间的关系可以用函数模型刻画吗？新知探索 图中的散点大致分布在一条直线附近，表明儿子身高和父亲身高这两个变量之间有较强的线性相关关系，因此我们可以用一次函数来刻画父亲身高对儿子身高的影响，而把影响儿子身高的其他因素，如母亲身高、生活环境、饮食习惯等作为随机误差，得到刻画两个变量之间关系的线性回归模型.其中，随机误差是一个随机变量.新知探索新知探索思考2：你能结合具体实例解释产生模型(1)中随机误差项的原因吗？新知探索答案：.辨析2.多选在如图所示的四个散点图，适合用一元线性回归模型拟合其中两个变量的是().答案：AC.课堂小结作业(1)整理本节课的题型；(2)课本P107的练习13题.