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1、2.3.2 两个变量的线性相关一、教学目标重点: 了解最小二乘法和回归分析的思想，根据给出的线性回归方程的系数公式建立回归方程难点：如何通过数学方法刻画“从整体上看，各点与此直线的距离最小”，并在此过程中了解最小二乘法思想知识点：根据给出的线性回归方程的系数公式建立回归方程.能力点：探究体会数形结合的方法及最小二乘法的数学思想.教育点：学生通过合作学习、自主学习和探究式学习的方式完成一个完整的数学学习过程.自主探究点：自学例2.考试点：根据给出的线性回归方程的系数公式建立回归方程.易错易混点：如何化简复杂的代数表达式，学生缺乏处理的经验，在计算能力的要求上也较高.拓展点：事件、样本数据、回归直
2、线方程三者关系二、复习引入引例：在一次对人体脂肪含量和年龄关系的研究中，研究人员获得了一组样本数据：年龄2327394145495053545657586061脂肪9.517.821.225.927.526.328.229.630.231.430.833.535.234.6问题1.作出散点图，并指出上面的两个变量是正相关还是负相关？ 【设计意图】为本节课学生能够更好的建构新的知识做好充分的准备，对旧的知识进行简要的提问，为能够顺利的完成本节课的内容提供必要的基础【设计说明】学生动手操作得出散点图回答问题2.观察下面这两幅图，看有什么特点？图(2)O年龄脂肪含量图(1)O年龄脂肪含量【设计意图】
3、通过讨论比较，调动学生的学习积极性和兴趣，活跃课堂气氛【设计说明】设计该问题，引导学生自己发现问题，鼓励学生大胆表达自己的看法，充分暴露思维过程发现：图1很乱，两个变量没有相关关系；图2呈上升趋势，图中点的分布呈条状，所有点都落在某一直线的附近，这样由图2自然地引出线性相关、回归直线的概念，同时引入课题引入：为此我们引入今天的课题-回归直线及其方程【设计意图】循序渐进，符合学生的认知规律三、探究新知(一)探索回归直线的概念1.回归直线的定义：如果散点图中的点的分布，从整体上看大致在一条直线附近，则称这两个变量之间具有线性相关关系，这条直线叫做回归直线【设计意图】培养自学能力和数学阅读能力020
4、253035404550556065年龄515102025303540脂肪含量【设计说明】让学生阅读教材，通过阅读教材学习线性相关，回归直线，回归方程的概念，并分析概念中应注意的问题注意：概念的前提是点的分布在一条直线附近(二)探索回归直线的找法结合引例年龄与体内脂肪含量相关性的散点图观察，思考以下问题问题1.对一组具有线性相关关系的样本数据，你认为其回归直线是一条还是几条？【设计意图】让学生通过观察、分析，自己发现回归直线的条数只有一条，从而培养学生观察、分析问题的能力问题2.回归直线与散点图中各点的位置应具有怎样的关系？ 【设计意图】让学生分析两者的关系，教师引导学生发现两者整体上最接近，
5、以进一步培养学生观察、分析问题的能力问题3.那么在样本数据的散点图中，能否用直尺准确画出回归直线？【设计意图】让学生动手操作画回归直线，建立回归思想，以分解难点、突破难点，培养学生的动手操作能力问题4.如果能够求出回归方程，那么我们就可以比较清楚的了解年龄与体内脂肪含量的相关性那么我们应当如何具体求出这个回归方程呢？对于求回归直线方程，你有哪些想法？ 【设计意图】充分暴露学生的思维过程, 通过讨论比较，调动学生的学习积极性和兴趣，活跃课堂气氛,培养学生动脑思考问题的能力【设计说明】结合教材，学生会出现以下方案方案一：采用测量的方法，先画出一条直线，测量出各点与它的距离，然后移动直线，到达一个使
6、距离的和最小的位置，测出此时的斜率和截距，就是回归方程了如图020253035404550556065年龄515102025303540脂肪含量方案二：在图中选两点作直线，使直线两侧的点的个数基本相同 如图020253035404550556065年龄515102025303540脂肪含量方案三：如果多取几对点，确定多条直线，再求出这些直线的斜率和截距的平均值作为回归直线的斜率和截距，得回归方程如图脂肪含量020253035404550556065年龄515102025303540问题5.以上这些方法是不是真的可行？为什么？脂肪含量【设计意图】结合以上三个方案让学生画图，然后教师引导学生讨论、
7、交流方案的可行性，体会回归直线的特征【设计说明】教师先展示学生画图情况，学生说明理由；然后教师总结回归直线的特征：整体上看散点图中的点到此直线的距离最小问题6.如何用数学的方法来刻画“从整体上看，各点到此直线的距离小”？【设计意图】这样设疑符合学生的认知规律，增强了学生的求知欲【设计说明】教师引导学生进行下面的分析：CBAx(xn，yn)(x2，y2)(xi，yi)(x1， y1)yO在RtABC中按照一对一的关系，直角边AB越小，斜边AC也越小引导学生以等效性和简化计算为目标，将点到直线的距离转化为自变量x取值一定时，纵坐标的偏差这样自然引出下面求回归方程的方法问题7.结合以上分析，我们认为
8、以“偏差”最小的直线作为回归直线比较恰当，那你能用代数式来刻画“从整体上看，各点与此直线的偏差最小”吗？【设计意图】几何问题代数化，为下一步探究作好准备，经历“几何直观”转化为“代数表达”过程，为引出“最小二乘法”作准备x(xn，yn)(x2，y2)(xi，yi)(x1， y1)yO【设计说明】假设我们已经得到两个具有线性相关关系的变量的一组数据：，当自变量取时，可以得到，它与实际收集到的之间的偏差（如图）是问题8.教师启发学生比较下列三个模型，哪个模型比较可行？模型一：最小模型二：最小模型三：最小【设计意图】先向学生说明的意义，体会如何选取恰当的计算方法建立回归方程的过程，提高学生分析问题的
9、能力；培养学生的动手操作能力【设计说明】教师指出：模型一中可能有正有负，互相抵消怎么办？学生一般会想到加绝对值模型二中去绝对值非常困难（可以提问，让学生思考），是否有其它的方法，同时可以类比方差的处理方法，引导学生思考师生一起分析后，得出用模型三来制定标准评价一条直线是否为“最好”的直线较为方便(三) 利用最小二乘法推导回归系数公式问题9.通过对上述问题的分析，我们知道可以用Q=最小来表示偏差最小，那么在这个式子中，当样本点的坐标确定时，a，b等于多少，Q能取到最小值呢？【设计意图】体会最小二乘法思想，不经历公式化简无法真正理解其意义，而直接从n个点的公式化简，教学要求、教学时间、学生能力都没
10、达到这个高度因而由具体到抽象，由特殊到一般，将是学生顺利完成这一认知过程的一般性原则通过这个问题，让学生了解这个式子的结构，为后续的学习打下基础，同时渗透最小值的思想【设计说明】我们采用n个偏差的平方和Q=表示n个点与相应直线在整体上的接近程度：记Q=通过化简，得到的其实是关于a、b的二元二次函数求最值的问题，一定存在这样的a、b，使Q取到最小值教师指出：(1)在此基础上，视Q为b的二次函数时，根据有关数学原理分析，可求出使Q为最小值时的b的值的线性回归方程系数公式：这样，回归方程的斜率为，截距为，即回归方程为 (2)称为样本点的中心，可以证明回归直线一定过样本点的中心，所以可得最小二乘法：这
11、种通过上式的最小值而得到回归直线的方法，即使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小的方法叫做最小二乘法4、 理解新知例1.进一步探究引例年龄与体内脂肪含量表一：年龄23394550545760脂肪9.521.227.528.230.230.835.2表二：年龄2327394145495053545657586061脂肪9.517.821.225.927.526.328.229.630.231.430.833.535.234.6(1)根据表一数据，需要计算哪些新数据，才能求出线性回归方程系数？【设计意图】公式形式化程度高、表达复杂，通过分解计算，可加深对公式结构的理解同时，通过例题，反映数据
12、处理的繁杂性，体现计算器处理的优越性【设计说明】可让学生观察公式，充分讨论，通过计算：、六个数据带入回归方程公式得到线性回归方程，体会求线性回归方程的原理与方法而后教师可偕同学生，对计算器操作方式提供示范，师生共同完成，得出回归直线方程为：(2)利用计算器，根据表二，请同学们独立解决求出表中两变量的回归方程【设计意图】让学生独立体验运用计算器求回归直线方程，在重复求解回归直线的过程中，使学生掌握利用计算器求回归直线的操作方法得出回归直线方程为：【设计说明】学生独立运用计算器求回归直线方程，对于不会操作的学生，教师给予必要的指导继续思考下列问题：问题1.请同学们从表格中选取年龄x的一个值代入上述
13、回归直线的方程，看看得出的数据与真实数值之间的关系如：x=50时，得出估计值为28.3772，而实际值为28.2，有偏差为什么？【设计意图】使学生理解线性回归方程的真正意义与作用，明确只是的一个估计值，将x值带入后肯定有误差问题2.试预测某人37岁时，他体内的脂肪含量，并说明结果的含义【设计意图】进一步理解线性回归方程的真正意义与作用【设计说明】学生代入计算得20.883教师进一步提问：我们能不能说他的体内脂肪含量的百分比一定是20.883%？学生思考回答：不能，只能说他体内的脂肪含量在20.90%附近的可能性比较大问题3.同样问题背景，为什么回归直线不止一条？回归方程求出后，变量间的相关关系是否就转变成确定关系？【设计意图】明确样本的选择影响回归直线方程，体现统计的随机思想同时，明确其揭示的是相关关系而非函数的确定关系，而且最小二乘法只是某一标准下的一种数据处理方法，使学生更全面的理解回归直线这一核心概念【设计说明】教师说明回归直线方程由数据唯一决定，提供的数据不同，回归直线方程当然不同，同时回归直线方程又能反映数据的本质理解回
