8.2.2 一元线性回归模型参数的最小二乘估计 课件-2025-2026学年高二下学期数学人教A版选择性必修第三册

2026-04-30
| 1页
| 1145人阅读
| 5人下载
普通

内容正文:

人教A版高中数学选择性必修第三册 8.2.2一元线性回归模型参数的最小二乘估计 最小二乘法 从数据中寻找规律的数学魔法 第八章 成对数据的统计分析 开篇引入:遗传的奥秘 我们常说“龙生龙,凤生凤”。那么,在身高这件事上,是不是父母越高,孩子就一定越高呢? 由上节课一元线性回归模型的学习,我们知道儿子身高 y与父亲身高 x 线性相关,关系式可以写成: 生活经验告诉我们,当父亲的身高较高时,儿子的身高通常也较高. y=bx+a+e 随机误差e 根据所得到的关系式,你能估计父亲身高为176cm时,儿子身高约是多少? 寻找数据背后的“黄金直线” 思考一下: 有很多条直线都可以大致穿过这些散点。那么,哪一条才是最“合理”、“最优”的呢?我们评判“最优”的标准是什么? 14名男大学生的身高及其父亲的身高,得到的数据如下表所示. 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 父亲身高/cm 174 170 173 169 182 172 180 172 168 166 182 173 164 180 儿子身高/cm 176 176 170 170 185 176 178 174 170 168 178 172 165 182 我们先用散点图对上面的数据进行分析。 是让直线穿过尽可能多的点,作为评判标准吗? 是让直线上方和下方的点数量看起来差不多吗? 有没有一种量化方法,让我们精准的找到这条“黄金直线”? 答案:最小二乘法 (Method of Least Squares) 答案:最小二乘法 (Method of Least Squares) 新知探究:经验回归方程 💡 核心思想: 01.计算每个数据点到假想直线的垂直距离(“残差”或“误差”)。 02.将所有误差进行平方后求和。 03.寻找一条直线,使得这个“误差平方和”达到最小。 💡 结论:这条使得误差平方和最小的直线,就是我们要找的最优拟合线 (Best Fit Line) 可令n个样本点与直线的竖直距离之和最小 y=bx+a 由yi=bxi+a+ei (i=1, 2, ‧‧‧, n),得 因此可以用这n个竖直距离之和 来刻画各样本观测数据与直线 的“整体接近程度”. 新知探究:经验回归方程 最小二乘法 新知探究:经验回归方程 经验回归方程 新知探究:经验回归方程 我们将 称为Y关于x的经验回归方程,也称经验回归函数或经验回归公式,其图形称为经验回归直线. 这种求经验回归方程的方法叫做最小二乘法,利用该公式求得的 叫做参数b, a的最小二乘估计. 这里的“二乘”是平方的意思. 其中: 新知探究:经验回归方程 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 父亲身高/cm 174 170 173 169 182 172 180 172 168 166 182 173 164 180 儿子身高/cm 176 176 170 170 185 176 178 174 170 168 178 172 165 182 对于上表中的数据,利用公式(2)可以计算出 得到儿子身高Y关于父亲身高x的经验回归方程为 由经验回归方程可以预测儿子的身高。 根据所得到的关系式,你能估计父亲身高为176cm时,儿子身高约是多少? 当x=176时 , =0.839x176+28.957 当x=176时, ,如果一位父亲身高为176cm,他儿子长大后身高一定能长到177cm吗?为什么? 典例解析 x 3 4 5 6 y 2.5 3 4 4.5 (1)请画出上表数据的散点图; 典例解析 解: (1)由题设所给数据可 得散点图,如图. (1)作出散点图,从直观上分析数据间是否存在线性相关关系; (4)写出经验回归方程并对实际问题作出估计. 求经验回归方程的基本步骤 方法归纳 1.一次考试中,某班学生数学成绩均在90分以上,其中6名学生的数学、物理成绩如下表: (1)根据上表中学生的数学、物理成绩绘制散点图; (2)根据这些数据建立物理成绩y关于数学成绩x的经验回归直线方程; (3)若某位同学的数学成绩为122分,估计他的物理成绩. 巩固练习 解: 典例 2.下表是x和y之间的一组数据,则y关于x的经验回归方程必过(  ). x 1 2 3 4 y 1 3 5 7 A.点(2,3) B.点(1.5,4) C.点(2.5,4) D.点(2.5,5) c 巩固练习 巩固练习 气温 18 13 10 -1 用电量 (度) 24 34 38 64 68 3. 课堂小结 我们将 称为Y关于x的经验回归方程,也称经验回归函数或经验回归公式,其图形称为经验回归直线. 这种求经验回归方程的方法叫做最小二乘法. 1. 经验回归方程: 2. 最小二乘估计: 经验回归方程中的参数 计算公式为: $

资源预览图

8.2.2 一元线性回归模型参数的最小二乘估计 课件-2025-2026学年高二下学期数学人教A版选择性必修第三册
1
8.2.2 一元线性回归模型参数的最小二乘估计 课件-2025-2026学年高二下学期数学人教A版选择性必修第三册
2
8.2.2 一元线性回归模型参数的最小二乘估计 课件-2025-2026学年高二下学期数学人教A版选择性必修第三册
3
8.2.2 一元线性回归模型参数的最小二乘估计 课件-2025-2026学年高二下学期数学人教A版选择性必修第三册
4
8.2.2 一元线性回归模型参数的最小二乘估计 课件-2025-2026学年高二下学期数学人教A版选择性必修第三册
5
8.2.2 一元线性回归模型参数的最小二乘估计 课件-2025-2026学年高二下学期数学人教A版选择性必修第三册
6
相关资源
示范课
由于学科网是一个信息分享及获取的平台,不确保部分用户上传资料的 来源及知识产权归属。如您发现相关资料侵犯您的合法权益,请联系学科网,我们核实后将及时进行处理。