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选修1-2《1.1回归分析的基本思想及其初步应用》教案优质课下载
教学重点：
了解线性回归模型与函数模型的差异，了解判断刻画模型拟合效果的方法－相关指数和残差分析.
教学难点：
解释残差变量的含义，了解偏差平方和分解的思想.
教学方法:讲解法,引导法
一、复习准备：
1、复习：函数关系是一种确定性关系，而相关关系是一种非确定性关系. 回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法，其步骤：收集数据 EMBED Equation.DSMT4 作散点图 EMBED Equation.DSMT4 求回归直线方程 EMBED Equation.DSMT4 利用方程进行预报.
2例题：
① 例1 从某大学中随机选取8名女大学生，其身高和体重数据如下表所示：
编 号 1 2 3 4 5 6 7 8身高/cm165165 157 170 175 165 155 170体重/kg 48 57 50 54 64 61 43 59求根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程，并预报一名身高为172cm的女大学生的体重.
（分析思路 EMBED Equation.DSMT4 教师演示 EMBED Equation.DSMT4 学生整理）
② 提问：身高为172cm的女大学生的体重一定是60.316kg吗？
不一定，但一般可以认为她的体重在60.316kg左右.
二、新课探究
1、真实值和预测值之间有误差的，造成这个误差的原因是什么？
2、随机误差和残差 EMBED Equation.3
3、残差分析：①残差图：分布在带状区域，可以检验某些样本点是否合理
②相关指数R2=1- EMBED Equation.3 R2越接近1，拟合效果越好
三、课堂总结：用回归方程探究线性回归问题的方法、步骤、残差分析。
四、作业:
五、板书设计
1.1回归分析的基本思想及其初步应用
复习线性回归分析的步骤：1 例1
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