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高中數(shù)學(xué)選修全套導(dǎo)學(xué)案

時(shí)間:2024-08-10 10:14:04

高中數(shù)學(xué)人教版選修全套導(dǎo)學(xué)案

高中數(shù)學(xué)人教版選修全套導(dǎo)學(xué)案

高中數(shù)學(xué)人教版選修全套導(dǎo)學(xué)案

  第一章統(tǒng)計(jì)案例

  第一課時(shí) 1.1回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用(一)

  教學(xué)要求:通過(guò)典型案例的探究,進(jìn)一步了解回歸分析的基本思想、方法及初步應(yīng)用. 教學(xué)重點(diǎn):了解線性回歸模型與函數(shù)模型的差異,了解判斷刻畫(huà)模型擬合效果的方法-相關(guān)指數(shù)和殘差分析.

  教學(xué)難點(diǎn):解釋殘差變量的含義,了解偏差平方和分解的思想. 教學(xué)過(guò)程: 一、復(fù)習(xí)準(zhǔn)備:

  1. 提問(wèn):“名師出高徒”這句彥語(yǔ)的意思是什么?有名氣的老師就一定能教出厲害的學(xué)生嗎?這兩者之間是否有關(guān)?

  2. 復(fù)習(xí):函數(shù)關(guān)系是一種確定性關(guān)系,而相關(guān)關(guān)系是一種非確定性關(guān)系. 回歸分析是對(duì)具有相關(guān)關(guān)系的兩個(gè)變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的一種常用方法,其步驟:收集數(shù)據(jù)?作散點(diǎn)圖?求回歸直線方程?利用方程進(jìn)行預(yù)報(bào). 二、講授新課: 1. 教學(xué)例題:

 、 例1 從某大學(xué)中隨機(jī)選取8名女大學(xué)生,其身高和體重?cái)?shù)據(jù)如下表所示:

  體重. (分析思路?教師演示?學(xué)生整理)

  第一步:作散點(diǎn)圖

  第二步:求回歸方程

  第三步:代值計(jì)算

 、 提問(wèn):身高為172cm的女大學(xué)生的體重一定是60.316kg嗎? 不一定,但一般可以認(rèn)為她的體重在60.316kg左右. ③ 解釋線性回歸模型與一次函數(shù)的不同

  事實(shí)上,觀察上述散點(diǎn)圖,我們可以發(fā)現(xiàn)女大學(xué)生的體重y和身高x之間的關(guān)系并不能用一次函數(shù)y?bx?a來(lái)嚴(yán)格刻畫(huà)(因?yàn)樗械臉颖军c(diǎn)不共線,所以線性模型只能近似地刻畫(huà)身高和體重的關(guān)系). 在數(shù)據(jù)表中身高為165cm的3名女大學(xué)生的體重分別為48kg、57kg和61kg,如果能用一次函數(shù)來(lái)描述體重與身高的關(guān)系,那么身高為165cm的3名女在學(xué)生的體重應(yīng)相同. 這就說(shuō)明體重不僅受身高的影響還受其他因素的影響,把這種影響的結(jié)果e(即殘差變量或隨機(jī)變量)引入到線性函數(shù)模型中,得到線性回歸模型y?bx?a?e,其中殘差變量e中包含體重不能由身高的線性函數(shù)解釋的所有部分. 當(dāng)殘差變量恒等于0時(shí),線性回歸模型就變成一次函數(shù)模型. 因此,一次函數(shù)模型是線性回歸模型的特殊形式,線性回歸模型是一次函數(shù)模型的一般形式.

  2. 相關(guān)系數(shù):相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越接近于1,兩個(gè)變量的線性相關(guān)關(guān)系越強(qiáng),它們的散點(diǎn)圖越接近一條直線,這時(shí)用線性回歸模型擬合這組數(shù)據(jù)就越好,此時(shí)建立的線性回歸模型是有意義. 3. 小結(jié):求線性回歸方程的步驟、線性回歸模型與一次函數(shù)的不同.

  第二課時(shí) 1.1回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用(二)

  教學(xué)要求:通過(guò)典型案例的探究,進(jìn)一步了解回歸分析的基本思想、方法及初步應(yīng)用. 教學(xué)重點(diǎn):了解評(píng)價(jià)回歸效果的三個(gè)統(tǒng)計(jì)量:總偏差平方和、殘差平方和、回歸平方和. 教學(xué)難點(diǎn):了解評(píng)價(jià)回歸效果的三個(gè)統(tǒng)計(jì)量:總偏差平方和、殘差平方和、回歸平方和. 教學(xué)過(guò)程:

  一、復(fù)習(xí)準(zhǔn)備:

  1.由例1知,預(yù)報(bào)變量(體重)的值受解釋變量(身高)或隨機(jī)誤差的影響.

  2.為了刻畫(huà)預(yù)報(bào)變量(體重)的變化在多大程度上與解釋變量(身高)有關(guān)?在多大程度上與隨機(jī)誤差有關(guān)?我們引入了評(píng)價(jià)回歸效果的三個(gè)統(tǒng)計(jì)量:總偏差平方和、殘差平方和、回歸平方和.

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