- 1、本文档共18页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
掌握回归直线方程的求解方法
* 了解相关关系、回归分析、散点图、回归直线 方程的概念. 掌握散点图的画法,掌握回归直线方程的求 解方法,会求回归直线方程. 让学生参与回归直线的探求,结合身边的实 例,发现散点图的线性特征,主动构建线性回归 直线方程的模型. 1 2 3 散点图的画法,回归直线方程的求解方法. 回归直线方程的求解方法. 这节课主要采取启发引导和讲练结合的教学方法.通过创设情境、设置问题等手段对学生进行了启发、诱导,结合讨论法、讲授法组织学生自主探究.然后结合例题及课后练习巩固求回归直线方程的步骤. 下列变量之间,能否由一个变量的值精确地求出另一个变量的值? (1)圆的面积S与该圆的半径r; (2)正方形的面积S与该正方形的边长X; (3)人的体重W与人的身高H; (4)蔬菜的产量Y与所施的氮肥量X; (5)某天冷饮销量Y与当天最高气温T????? 一般地,变量之间的关系可以是确定性关系,也可以是非确定性关系,变量之间的非确定性关系,称为相关关系,或称回归关系。 v 对于相关关系,虽不能求出变量之间精确的函数关系式,但通过观测大量的数据,可以发现它们之间的关系存在着一定的统计规律性,应用统计方法寻求一个数学公式描述变量间的相关关系所进行的统计分析称为回归分析,其中最简单、最常用的就是只含有两个变量的一元线性回归。 若已知变量x与y之间存在着某种相关关系,为了研究它们之间关系,一个最简单的方法是作图。若以X作为自变量,y作为因变量,每对数据(x,y)在坐标系中用相应的点表示,这种图称为散点图,从散点图可以看出两个变量之间的大致关系。 例如,某小卖部为了了解热茶销售量与最低气温之间的关系,随机统计并制作了某6天的热茶销售量(单位:杯)与当天最低气温(单位:0C)对照表: ? 如果某天最低气温是-50C,能预测这天小卖部卖出热茶的杯数吗? 64 50 38 34 24 20 ?热茶销售量 -1 4 10 13 18 26 最低 气温 我们以横坐标x表示最低气温(单位:0C),纵坐标y 表示热茶销售量(单位:杯),作出散点图: 从图中可看出,这些点散布在一条直线附近,当然,这样的直线可以画出很多条,但一定存在这样一条直线 ,对于每一个给定的x值,对应的 与相关的实际值y之间是最接近的,类似于估计样本中数据与平均的总体偏离程度(样本方差),我们考虑离差的平方和。 W(a,b)=(26b+a-20)2+(18b+a-24)2+(13b+a-34)2+ (10b+a-38)2+(4b+a-50)2+(-b+a- 64)2 =1286b2+6a2+140ab-3820b-460a+10172 因此,设法取a,b的值,使W(a,b)达到最小值,这种方法叫做最小二乘法。 所以,当 时,W取最小值,由此解得 a ≈5735568,b ≈-1.6477. 所求直线方程为 当x=-5时, 所以当气温为-50C时,热茶销量约为66杯。 像这样能用直线方程 近似表示的相关关系 叫做线性关系,这条直线称为回归直线,其中a,b称为回归系数。 先把a看成常数,那么W是关于b的二次函数. 时,W取最小值。 当 两样,把b看成常数,那么W是关于a的二次函数, 时,W取最小值. 当 在现实生活中存在大量的相关关系,举几个例子与同伴交流?????????????????? 思考交流 假设电瓶车使用年限x和所支出的维修费用 y(元)有如下的统计数据: 370 240 150 50 Y 4 3 2 1 X 若y对x呈线性相关关系,试求回归直线方程 并估计使用5年时维修费用是多少? 还可以表示为: 一般地,设有n对观察数据如下: yn … y3 y2 y1 y xn … x3 x2 x1 x 当a,b使W(a,b)=(y1-bx1-a)2+(y2-bx2-a)2+…+ (yn-bxn-a)2取得最小值时,可求得a,b分别为 *
文档评论(0)