一元线性回归.pptx
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1、 了解相关关系、回归分析、散点图、回归直线方程的概念 掌握散点图的画法,掌握回归直线方程的求解方法,会求回归直线方程让学生参与回归直线的探求,结合身边的实例,发现散点图的线性特征,主动构建线性回归直线方程的模型1 12 23 3第1页/共18页散点图的画法,回归直线方程的求解方法回归直线方程的求解方法第2页/共18页这节课主要采取启发引导和讲练结合的教学方法通过创设情境、设置问题等手段对学生进行了启发、诱导,结合讨论法、讲授法组织学生自主探究然后结合例题及课后练习巩固求回归直线方程的步骤第3页/共18页 下列变量之间,能否由一个变量的值精确地求出另一个变量的值?(1 1)圆的面积S S与该圆的
2、半径r r;(2 2)正方形的面积S S与该正方形的边长X X;(3 3)人的体重W W与人的身高H H;(4 4)蔬菜的产量Y Y与所施的氮肥量X X;(5 5)某天冷饮销量Y Y与当天最高气温T T 一般地,变量之间的关系可以是确定性关系,也可以是非确定性关系,变量之间的非确定性关系,称为相关关系,或称回归关系。v第4页/共18页 对于相关关系,虽不能求出变量之间精确的函数关系式,但通过观测大量的数据,可以发现它们之间的关系存在着一定的统计规律性,应用统计方法寻求一个数学公式描述变量间的相关关系所进行的统计分析称为回归分析,其中最简单、最常用的就是只含有两个变量的一元线性回归。若已知变量x
3、 x与y y之间存在着某种相关关系,为了研究它们之间关系,一个最简单的方法是作图。若以X X作为自变量,y y作为因变量,每对数据(x x,y)y)在坐标系中用相应的点表示,这种图称为散点图,从散点图可以看出两个变量之间的大致关系。第5页/共18页例如,某小卖部为了了解热茶销售量与最低气温之间的关系,随机统计并制作了某6 6天的热茶销售量(单位:杯)与当天最低气温(单位:0C C)对照表:如果某天最低气温是-5-50C C,能预测这天小卖部卖出热茶的杯数吗?最低最低气温气温2626 1818 131310104 4-1-1热茶热茶销售量销售量2020 2424 3434383850506464
4、第6页/共18页 我们以横坐标x x表示最低气温(单位:0 0C C),纵坐标y y表示热茶销售量(单位:杯),作出散点图:第7页/共18页 从图中可看出,这些点散布在一条直线附近,当然,这样的直线可以画出很多条,但一定存在这样一条直线 ,对于每一个给定的x x值,对应的 与相关的实际值y y之间是最接近的,类似于估计样本中数据与平均的总体偏离程度(样本方差),我们考虑离差的平方和。W W(a,b)=(26b+a-20)a,b)=(26b+a-20)2 2+(18b+a-24)+(18b+a-24)2 2+(13b+a-34)+(13b+a-34)2 2+(10b+a-38)(10b+a-38
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- 一元 线性 回归
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