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正文內(nèi)容

高中數(shù)學(xué)人教a版選修2-331回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用第2課時(shí)-wenkub

2022-11-30 23:24:36 本頁面
 

【正文】 了解判斷刻畫模型擬合效果的方法 —— 相關(guān)指數(shù)和殘差分析 。 【教學(xué)目標(biāo)】: ( 1)知 識與技能: 了解 求線形回歸方程的兩個(gè)計(jì)算公式的推導(dǎo)過程,、回歸平方和 ; 了解 隨機(jī)誤差產(chǎn)生的原因; 了解判斷刻畫模型擬合效果的方法 —— 相關(guān)指數(shù)和殘差分析;了解非線性模型通過變換轉(zhuǎn)化為線性回歸模型。 回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用( 2) 【學(xué)情分析】: 教學(xué)對象是高二理科學(xué)生,學(xué)生已掌握建立線性回歸模型的知識,并能用所學(xué)知識解決一些簡單的實(shí)際問題。在教學(xué)中,要結(jié)合實(shí)例,讓學(xué)生了解隨機(jī)誤差產(chǎn)生的原因 。 ( 2)過程與方法: 本節(jié)內(nèi)容先從大學(xué)中女大學(xué)生的甚高和體重之間的關(guān)系入手,求出相應(yīng)的回歸直線方程,從中也找出存在的不足,從而有進(jìn)行回歸分析的必要性,進(jìn)而學(xué)習(xí)相關(guān)指數(shù),用相關(guān)指數(shù)來刻畫回歸的效果。 【教學(xué)過程設(shè)計(jì)】: 教學(xué)環(huán)節(jié) 教學(xué)活動 設(shè)計(jì)意圖 一、創(chuàng)設(shè)情境 1. 由例 1知,體重的值受身高或隨機(jī)誤差的影響。隨機(jī)誤差是引起預(yù)報(bào)值 ^y 與真實(shí)值 y之間的誤差的原因之一,大小取決于隨機(jī)誤差的方差。另外,我們選用的線性模型往往只是一種近似的模型。 為了衡量預(yù)報(bào)的精度,需要估計(jì) 2? 的值。根據(jù)截距和斜率的估計(jì)公式( 1)和( 2) ,可以建立回歸方程 ^^^ axby ?? 因此 ^y 是( 5)中 ~y 的估計(jì)量。 學(xué)生動手計(jì)算出例 1中的殘差(如下表)與殘差平方和。 2. 我們所建立的回歸方程一般都有時(shí)間性。 ( 4) 按一定規(guī)則估計(jì)回歸方程中的參數(shù)(如最小二乘法); ( 5) 得出結(jié)果后分析殘差圖是否有異常(個(gè)別數(shù)據(jù)對應(yīng)殘差過大,或殘差呈現(xiàn)不隨機(jī)的規(guī)律性等等),若存在異常,則檢查數(shù)據(jù)是否有誤,或模型是否合適等。 從殘差圖中可以看到第 1個(gè)樣本點(diǎn)和第 6個(gè)樣本點(diǎn)的殘差較大,需要確認(rèn)是否出現(xiàn)采集的錯(cuò)誤,指導(dǎo)學(xué)生去掉這兩個(gè)數(shù)據(jù)后重新再計(jì)算回歸方程與相關(guān)指數(shù) 2R ,了解到擬合的效果會更好。C 21 23 25 27 29 32 35 產(chǎn)卵數(shù) y/個(gè) 7 11 21 24 66 115 325 問題四:例 2中如何選擇解釋變量與預(yù)報(bào)變量? 師:讀例 2的要求,引導(dǎo)學(xué)生理解例題含義。而二次與指數(shù)函數(shù)模型是屬于非線性回歸模型。 生:思考、討論、解釋。C 21 23 25 27 29 32 35 192 產(chǎn)卵數(shù) y/個(gè) 7 11 21 24 66 115 325 569 z=ln y xi2 441 529 625 729 841 1024 1225 5414 xizi ?x ?z ?? ?ni ix12 5414 ?? ?ni yiyx1 22121 ??????????????xnxzxnzxb niiniii 8 4 ????? xbza ?? xz 問題七:我們的目標(biāo)是建立紅鈴蟲的產(chǎn)卵數(shù) y與溫度 x的模型,如何使得到的線 性回歸模型再變回紅鈴蟲的產(chǎn)卵數(shù) y與溫度 x的模型? 師:提出問題。 3. 歸納非線性回歸模型的求解步驟: ⑴ 畫出兩個(gè)變量的散點(diǎn)圖; ⑵判斷是否線性相關(guān); ⑶非線性相關(guān)模型要進(jìn)行變換,轉(zhuǎn)為線性回歸模型; ⑷求出回歸模型的方程(利用最小二乘法)。 答案: xyAB 3? ? , 12? ?Cy , 1? ?Ce 。 答案
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