约5370字。

　　第一章 统计案例
　　1.1回归分析的基本思想及其初步应用
　　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，回归分析的基本步骤是画出两个变量的_________________，求____________________，并用回归方程进行预报．
　　2．线性回归模型
　　（1）在线性回归方程 中， ， ___________.其中 ___________， ___________， 称为样本的中心.
　　（2）线性回归模型 ，其中称为_____________，自变量称为__________变量，因变量 称为____________变量．
　　温馨提示：是回归直线的斜率的估计值，表示每增加一个单位， 的平均增加单位数．
　　3．刻画回归效果的方式
　　方式方法 计算公式 刻画效果
　　__________________
　　越_________，表示回归的效果越好
　　残差图 称为相应于点 的残差， __________________
　　残差点_________________地落在水平的带状区域中，说明选用的模型比较合适，其中这样的带状区域的宽度_____________，说明模型拟合精确度越高.
　　残差平方和
　　残差平方和越____________，模型的拟合效果越好
　　K知识参考答案
　　1．相关关系  散点图  回归方程
　　2．（1）             （2）随机误差     解释   预报
　　3．    接近于1  
　　比较均匀    越窄
　　小
　　K—重点 1.了解随机误差、残差、残差分析的概念
　　2.会用残差分析判断线性回归模型的拟合效果
　　3.掌握建立回归模型的步骤
　　K—难点 通过对典型案例的探究，了解回归分析的基本思想方法和初步应用
　　K—易错 不能准确理解概念和参数的含义
　　一、 K重点——概念辨析
　　有下列说法：
　　①线性回归分析就是由样本点去寻找一条直线，使之贴近这些样本点的数学方法；
　　②利用样本点的散点图可以直观判断两个变量的关系是否可以用线性关系表示；
　　③通过回归方程 可以估计观测变量的取值和变化趋势；