内容正文:
第三章 统计案例
| 数学 | 选修2-3(BSD)
菜 单
1.3 可线性化的回归分析
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菜 单
课前预习案·素养养成
●趣味导入
混凝土的抗压强度X较易测定,其抗剪强度Y不易测定.工程中希望由X估算出Y,以便应用.现测得一批对应数据如下:
X
141
152
168
182
195
204
223
254
277
Y
23.1
25.3
27.9
29.8
31.1
31.8
32.5
34.8
35.2
其中X——抗压强度,Y——抗剪强度.
问:如何求出X与Y的关系式?
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散点图
散点图
线性函数
●学案导引
知识点
非线性回归方程
了解
1.在具体问题中,我们首先应该作出原始数据(xi,yi)的_______,从________中看出数据的大致规律,再根据这个规律选择适当的函数进行拟合.
2.对于非线性回归模型一般可转化为__________,从而得到相应的回归方程.
3.几种常见模型
(1)幂函数曲线y=axb,其散点图在形如下列曲线附近:
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ln x
ln a
ln x
ln a
设u=ln y,v=______,c=____,则转化为线性关系:u=c+bv.
(2)指数曲线y=aebx,其散点图在形如下列曲线附近:
设u=_____,c=_____,则转化为线性关系:u=c+bx.
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ln y
ln a
ln x
(3)倒指数曲线y=aeeq \f(b,x),其散点图在如下曲线附近:
设u=____,c=____,v=eq \f(1,x),则转化为线性关系:u=c+bv.
(4)对数曲线y=a+bln x,其散点图在如下曲线附近:
设v=____,则转化为线性关系:y=a+bv.
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●思考探究
如果原始数据的散点图近似一个指数函数的图像,如何进行回归分析?
提示 可以考虑用函数y=aebx来拟合数据的变化关系.首先将其转化成线性函数.对y=aebx两边取对数,得ln y=ln a+bx.作变换u=ln y,c=ln a,则上式变为u=c+bx,然后对原始数据作转换,转换成(x1,u1),(x2,u2),…,(xn,un),接着用最小二乘法计算出b,c,得到线性回归方程,最后再把线性回归方程转回到y=aebx的形式,即y=eu=ec+bx.
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课堂探究案·素养提升
类型一 判断两变量是否线性相关
[例1] 下列是水稻产量与施化肥量的一组观测数据:
施化
肥量
15
20
25
30
35
40
45
水稻
产量
320
330
360
410
460
470
480
(1)将上表中的数据制成散点图,并计算相关系数r;
(2)你能从散点图中发现施化肥量与水稻产量近似成什么关系吗?该结论与相关系数r的计算一致吗?
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[思路点拨] 由题目可获取以下主要信息:
①表中数据是水稻产量与施化肥量的观测数据;
②根据表中数据可得出散点图及相关系数r的值,从而初步判断两变量的相关性,并近似解决施化肥量与水稻产量之间的数量关系.
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[自主解答] (1)散点图如下:
列表:
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i
xi
yi
xeq \o\al(2,i)
yeq \o\al(2,i)
xiyi
1
15
320
225
102 400
4 800
2
20
330
400
108 900
6 600
3
25
360
625
129 600
9 000
4
30
410
900
168 100
12 300
5
35
460
1 225
211 600
16 100
6
40
470
1 600
220 900
18 800
7
45
480
2 025
230 400
21 600
210
2 830
7 000
1 171 900
89 200
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eq \o(x,\s\