《回归分析的基本思想及其初步应用》导学案1(2份)

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资源简介:
选修2-3:3.1回归分析的基本思想及其初步应用导学案(教师版+学生版)(2份打包)
  高二人教版数学选修2-3:3.1回归分析的基本思想及其初步应用导学案(学生用).doc
  高二人教版数学选修2-3:3.1回归分析的基本思想及其初步应用导学案(教师用).doc
  3.1回归分析的基本思想及其初步应用
  【学习目标】
  1.通过典型案例的探究,进一步了解回归分析的基本思想,方法及初步应用。
  2.了解线性回归模型及函数模型的差异,了解判断模型拟合效果的方法:相关指数和残差分析。
  3.体会有些非线性模型通过变换可以转化为线性回归模型,了解在解决实际问题的过程中寻找更好的模型的方法。
  重点难点
  重点:了解线性回归模型及函数模型的差异,了解判断模型拟合效果的方法:相关指数和残差分析。
  难点:体会有些非线性模型通过变换可以转化为线性回归模型,了解在解决实际问题的过程中寻找更好的模型的方法。
  【使用说明与学法指导】
  1.课前用10分钟预习课本P80~ P90内容.并完成书本上练、习题及导学案上的问题导学.
  2.独立思考,认真限时完成,规范书写.课上小组合作探究,答疑解惑.
  【问题导学】
  1. 回归分析
  (1)回归分析:回归分析是对具有     的两个变量进行统计分析的一种常用方法。
  (2)线性回归模型
  1.对于一组具有线性相关关系的数据(x1,y1),(x2,y2),….,(xn,yn),我们知道其回归直线
  的截距和斜率的最小二乘估计分别为:
  ,其中      ,    
  称为样本点的中心。
  2.线性回归模型     E(e)为均值,D(e)为方差,其中a.b为模型的未知参数,e是y与
  bx+a之间的误差。通常e为随机变量,称为
  3.1回归分析的基本思想及其初步应用
  【学习目标】
  1.通过典型案例的探究,进一步了解回归分析的基本思想,方法及初步应用。
  2.了解线性回归模型及函数模型的差异,了解判断模型拟合效果的方法:相关指数和残差分析。
  3.体会有些非线性模型通过变换可以转化为线性回归模型,了解在解决实际问题的过程中寻找更好的模型的方法。
  【问题导学】
  1. 回归分析
  (1)回归分析:回归分析是对具有     的两个变量进行统计分析的一种常用方法。
  (2)线性回归模型
  1.对于一组具有线性相关关系的数据(x1,y1),(x2,y2),….,(xn,yn),我们知道其回归直线
  的截距和斜率的最小二乘估计分别为:
  ,    其中           称为样本点的中心.
  2.线性回归模型     E(e)为均值,D(e)为方差,其中a.b为模型的未知参数,e是y与
  bx+a之间的误差.通常e为随机变量,称为
  .
  2. 线性回归分析
  (1)残差,对于样本点(xi,yi)(i =1,2,…,n)的随机误差的估计值         称为相应于点(xi,yi)的残差,        称为残差平方和.
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