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#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?
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↑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
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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