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1线性回归模型与随机误差
线性回归模型 与随机误差;新增的内容;一、现实生活中的两个量有各种关系;1、下列变量之间的关系是函数关系的是（ ）
Ａ．人的身高与体重
Ｂ．看电视的时间与近视发生率
Ｃ．球的体积与半径
Ｄ．农作物的施肥量与产量
;;选取变量，画散点图，确定相关关系
求回归直线方程 (了解最小二乘法的思想)
3、用回归直线方程解决应用问题. ;是线性回归方程的系数.;例题1 从某大学中随机选出8名女大学生，其身高和体重数据如下表：;由于问题中要求根据身高预报体重，因此选取身高为自变量，体重为因变量．;1、身高为172ｃｍ的女大学生的体重一定是60.316kg吗？如果不是,其原因是什么?;2、从散点图还看到，样本点散布在某一条直线的附近，而不是在一条直线上，所以不能用一次函数y=bx+a描述它们关系.;我们用线性回归模型 来表示 身高和体重之间的关系.;思考1:产生??机误差e的原因是什么？;思考2：以上三项误差越小，说明我们的回归模型的拟合效果越好还是越差？;课堂小结;谢谢!再见
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