内容正文:
成对数据的统计分析
第八章
8.2 一元线性回归模型及其应用
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制 作 者:状元桥
适用对象:高中学生
制作软件:Powerpoint2003、
Photoshop cs3
运行环境:WindowsXP以上操作系统
课标解读
1.结合具体实例,了解一元线性回归模型的含义.
2.了解模型参数的统计意义.
3.了解最小二乘原理.
4.掌握求一元线性回归模型参数的最小二乘估计方法.
5.理解残差分析的原理和方法.
6.针对实际问题,会用一元线性回归模型进行预测.
学法指导
1.会根据两个变量的样本点取值求经验回归方程,并会利用经验回归方程对总体进行估计和预测.
2.结合实例,会通过残差分析、决定系数比较变量之间的线性相关性强弱.
3.能够根据变量之间的相关性解决简单的实际问题,结合具体实例,掌握运用一元线性回归模型分析的方法.
4.通过将简单的幂型函数、指数型函数转化为线性函数的典型例子,体会非线性回归模型转化为线性回归模型的思想和方法.
问题导入
某农场经过观测得到水稻产量和施化肥量的统计数据如表所示.
施化肥量x
15
20
25
30
35
40
45
水稻产量y
330
345
365
405
445
450
455
问题1:你能利用散点图,判断它们是否有相关关系吗?
提示 能.
问题2:水稻产量会随着施化肥量的增加而一直增长吗?
提示 不会.
问题3:能用施化肥量准确预测水稻产量吗?
提示 不能,只能是近似值.
微梳理
要点一 一元线性回归模型
一元线性回归模型的完整表达式为eq \b\lc\{\rc\ (\a\vs4\al\co1(Y=bx+a+e,,Ee=0,De=σ2,))其中Y称为__________或____________,x称为自变量或________变量;a和b为模型的未知参数,a称为截距参数,b称为斜率参数;e是Y与bx