第四章 4.3.1 一元线性回归模型-【精讲精练】2023-2024学年高中数学选择性必修第二册人教B版(教师用书)

2023-10-01
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资源信息

学段 高中
学科 数学
教材版本 高中数学人教B版选择性必修第二册
年级 高二
章节 4.3.1 一元线性回归模型
类型 教案-讲义
知识点 -
使用场景 同步教学-新授课
学年 2023-2024
地区(省份) 全国
地区(市) -
地区(区县) -
文件格式 DOCX
文件大小 624 KB
发布时间 2023-10-01
更新时间 2023-10-01
作者 山东育博苑文化传媒有限公司
品牌系列 -
审核时间 2023-09-21
下载链接 https://m.zxxk.com/soft/40672351.html
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来源 学科网

内容正文:

享学科网书城圆 品牌书店·知名教辅·正版资源 b.zxxk.com 您身边的互联网+教辅专家 #4.3.1 一元线性回归模型 学业标准 素养目标 1,理解散点图、线性相关、正相关、负相关 的概念.(重点) 1.通过对数据的分析、统计,培养数据分析 2.理解并掌握回归直线方程的概念和性质 等核心素养 会求线性相关的两个变量的回归直线方程. 2.借助变量间相关关系的研究,提升数学抽 (重点、难点) 象、数学运算等核心素养 3.理解并掌握相关系数的概念及性质,并能 3.借助求回归直线方程和相关系数,培养学 判断两个变量之间线性相关性的强弱.(重点、 生数学建模、数据分析及数学运算等核心素 难点) 养 4.了解非线性回归的相关概念 课前案必备知识· 自主学习 /通教材·理新知·素养初成 「教材梳理] 导学1相关关系 间圈考查下列问题中两个变量之间的关系,想一想,它们之间的关系是函数关系吗? 为什么? (1)商品销售收入与广告支出经费: (2)粮食产量与施肥量: (3)人体脂肪含量与年龄, [提示]都不是函数关系。因为当其中一个变量变化时,另一个变量的变化还受其他因 素的影响. ©结论形成 1,两个变量的关系 ()一类是两变量之间的关系具有确定性,当一个变量确定后,另一个变量就确定了, (2)另一类是变量之间具有一定的关系,但没有达到可以相互决定的程度.它们之间的关 系带有一定的随机性,这些两个变量之间的关系,在统计学上都称为相关关系, 2.线性相关正相关、负相关 如果由变量的成对数据、散点图或直观经验可知,变量x与变量y之间的关系可以近似 地用一次函数来刻画,则称x与y线性相关,此时,如果一个变量增大,另一个变 量大体上也增大,则称这两个变量正相关;如果一个变量增大,另一个变量大体上减少, 则称这两个变量负相关· 导学2回归直线方程 间园如图给出了四个散点图,在图中哪些是线性相关关系?是正相关还是负相关? ·独家授权侵权必究· 享学科网书城国 品牌书店·知名数辅·正版资源 b.zxxk.com 您身边的互联网+教辅专家 ↑y 0 ① ① ③ ④ [提示]①③是线性相关关系:其中①正相关,③是负相关. ©结论形成 1.回归直线方程:一般地,已知变量x与y的n对成对数据(,y),1=1,2,3,…, n任意给定一个一次函数y=x十a,对每一个已知的,由直线方程可以得到一个估计值 A A =bx十a,如果一次函数=x十能使(1一h2+(2一2+…+(。一y2=1=n0y 取符最小值,则^-x+^称为y关于x的回归直线方程_对应的直线称为回归 直线),因为使得平方和最小,所以其中涉及的方法称为最小二乘法· 2.回归直线方程的求法及作用 给定两个变量y与x的一组数据后,回归直线方程=x十总是存在的,而且 2iob)x-)-y=x-))2x-)-y=x-)2a)-))-), 其中,称为回归系数.它实际上是回归方程的斜率:回归直线方程确定之后,就 可以预测.其中,=ln==1n=y 3.回归直线方程的性质 (①)回归直线一定过点_二,5- AA (2)一次函数=x十的单调性由的符号决定,函数递增的充要条件是0.这 说明:y与x正相关的充要条件是二0,y与x负相关的充要条件是二0 (③)当x增大一个单位时,^增大_。_个单位,这就是回归系数^的实际意义。 导学3相关系数 回圆下图是一位同学数学成绩和物理成绩:数学成绩和英语成绩的散点图,观察散 点图回答相应的问题 ·独家授权侵权必究 享学科网书城国 品牌书店·知名数辅·正版资源 b2xk.com● 您身边的互联网+教辅专家 英语 物理 100 100 90 90 80 80 70 70 60 60 50 50 40 数学 4 405060708090100 4050 60708090100数学 (1)数学成绩和物理成绩,数学成绩和英语成绩哪个线性相关强? (2)能求它们之间的回归直线方程吗? [提示](1)数学成绩和物理成绩的线性相关性强。 (②)给定一组成对的数据,总能得到一个回归直线方程,不难想到,如采变量之间的线性 相关很弱,那么得到的回归直线方程价值是有限的,甚至是没有价值的。 ◎结论形成 1.线性相关系数 r=x-)-isu(i=1x-)y-》)2 =2i2=/x-)-)(1sui=1x一)y-)2) 来衡量y与x的线性相关强弱,这里的r称为线性相关系数(简称相关系数) 2.相关系数r的性质 (I≤1,且y与x正相关的充要条件是0,y与x负相关的充要条件是≤Q· (2越小,两个变量之间的线性相关性越弱,也就是得出的回归直线方程越没有 价值,即方程越不能反映真实的情况;越大,两个变量之间的线性相关性越强,也 就是得出的回归直线方程越有价值· (3川=1的充要条件是成对数据构成的点都在回归直线

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