2019_2020学年高中数学第3章统计案例3.1回归分析的基本思想及其初步应用课件新人教A版选修2_3202004290499.ppt
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1、返回目录 第三章统计案例返回目录 知识结构图解知识结构图解 返回目录 课程学习要求课程学习要求考点高考要求1.回归分析与独立性检验的基本思想a2.最小二乘法与两个具有线性相关关系的变量的回归直线方程,并利用回归直线方程进行预报b3.通过22列联表计算K2的观测值k对两个分类变量进行独立性检验d返回目录 3.1回归分析的基本思想及其初步应用回归分析的基本思想及其初步应用返回目录 课前 教材预案课堂 深度拓展课末 随堂演练课后 限时作业返回目录 课前教材预案要点一线性回归模型要点一线性回归模型返回目录 返回目录 随机变量随机变量 随机误差随机误差 解释解释 预报预报 返回目录 要点二线性回归分析要
2、点二线性回归分析返回目录 2残差图残差图利利用用图图形形来来分分析析残残差差特特性性,作作图图时时纵纵坐坐标标为为_,横横坐坐标标可可以以选选为为样样本本编编号号,或或身身高高数数据据,或或体重的估计值等,这样作出的图形称为残差图体重的估计值等,这样作出的图形称为残差图残差残差 返回目录 3R21_,R2越越接接近近于于1,表示回归效果越好表示回归效果越好返回目录 返回目录 残残差差的的平平方方和和法法:一一般般情情况况下下,比比较两两个个模模型型的的残残差差比比较困困难(某某些些样本本点点上上一一个个模模型型的的残残差差的的绝对值比比另另一一个个模模型型的的小小,而而另另一一些些样本本点点的
3、的情情况况则相相反反),故故通通过比比较两两个个模模型型的的残残差差的的平平方方和和的的大大小小来来判判断断模模型型的的拟合合效效果果残残差差平平方方和和越越小小的的模模型型,拟合合的的效效果果越越好好R2法法:R2的的值越越大大,说明明残残差差平平方方和和越越小小,也也就就是是说模型模型拟合的效果越好合的效果越好返回目录(2)r用用来来判判断断线性性相相关关关关系系的的强弱弱,r的的绝对值越越大大说明明变量量间的的线性性相相关关性性越越强,通通常常认为r的的绝对值大大于于0.75时就就是是有有较强的的线性性相相关关性性;R2反反映映回回归效效果果,R2越大越大拟合效果越好合效果越好返回目录
4、课堂深度拓展考点一线性回归分析考点一线性回归分析线性相关关系判断的两种方法线性相关关系判断的两种方法(1)散散点点图法法:如如果果所所有有的的样本本点点都都落落在在某某一一函函数数所所表表示示的的曲曲线附附近近,变量量之之间就就有有相相关关关关系系;如如果果所所有有的的样本本点点都都落落在在某某一一直直线附附近近,变量量之之间就就有有线性性相相关关关关系系;若若点点散散布布在在从从左左下下角角到到右右上上角角的的区区域域内内,则正正相相关;否关;否则,负相关相关返回目录(2)相相关关系系数数法法:利利用用相相关关系系数数判判定定,当当|r|越越趋近近于于1时线性相关性越性相关性越强返回目录【例
5、例题题1】(1)若若变变量量x的的取取值值为为3,4,5,6,7时时,变变量量y对对应应的的值值依依次次分分别别为为4.0,2.5,0.5,1,2;若若变变量量的的取取值值为为1,2,3,4时时,变变量量对对应应的的值值依依次次分分别别为为2,3,4,6,则变量,则变量x和和y,变量,变量和和的相关关系是的相关关系是()A变量变量x和和y是正相关,变量是正相关,变量和和是正相关是正相关B变量变量x和和y是正相关,变量是正相关,变量和和是负相关是负相关C变量变量x和和y是负相关,变量是负相关,变量和和是负相关是负相关D变量变量x和和y是负相关,变量是负相关,变量和和是正相关是正相关返回目录(2)
6、某某产产品品在在某某零零售售摊摊位位的的零零售售价价x(单单位位:元元)与与每每天的销售量天的销售量y(单位:个单位:个)的统计资料如表所示的统计资料如表所示.x16171819y50344131返回目录 返回目录 返回目录【变变式式1】(1)对对四四组组数数据据进进行行统统计计,获获得得如如图图所所示的散点图,关于其相关系数的比较,正确的是示的散点图,关于其相关系数的比较,正确的是()返回目录 Ar2r40r3r1Br4r20r1r3Cr4r20r3r1Dr2r40r1r3返回目录(2)为为了了研研究究某某大大型型超超市市当当天天销销售售额额与与开开业业天天数数的的关关系系,随随机机抽抽取取
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