【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
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1、 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
2、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.
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