《高中数学第一章统计案例1.1回归分析的基本思想及其初步应用课件新人教A选修1_2.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《高中数学第一章统计案例1.1回归分析的基本思想及其初步应用课件新人教A选修1_2.ppt（33页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、1 1 回归归分析的基本思想及其初步应应用 1 回归分析 1 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 2 回归分析的基本步骤是 画出两个变量的散点图 求回归直线方程 用回归直线方程进行预报 3 求线性回归方程的步骤 确定两个变量具有相关关系 做一做1 如图四个散点图中 适合用线性回归模型拟合其中 两个变量的是 A B C D 解析 图 中的点大致在一条直线附近 适合用线性回归模型 拟合 答案 B 2 线性回归模型 1 线性回归模型为y bx a e 其中a和b为模型的未知参数 e称为 随机误差 自变量x称为解释变量 因变量y称为预报变量 2 随机误差产生的原因 3 刻画
2、回归分析效果的参数 名师点拨在线性回归模型中 R2的取值范围为 0 1 R2表示解释变 量对于预报变量变化的贡献率 1 R2表示随机误差对于预报变量变 化的贡献率 R2越接近于1 表示回归的效果越好 做一做2 已知回归直线方程为 而试验得到的一组 数据是 2 4 9 3 7 1 4 9 1 则残差平方和是 A 0 01B 0 02C 0 03D 0 04 解析 4 9 5 2 7 1 7 2 9 1 9 2 0 03 答案 C 3 建立回归模型的基本步骤 1 确定研究对象 明确哪个变量是解析变量 哪个变量是预报变 量 2 画出解析变量和预报变量的散点图 观察它们之间的关系 如 是否存在线性关系
3、等 或者通过计算相关系数来判断两个变量之 间的关系 3 由经验确定回归方程的类型 如我们观察到数据呈线性关系 则选用线性回归方程 4 按一定规则 如最小二乘法 估计回归方程中的参数 得到回归 方程 5 得出结果后分析残差图是否有异常 如个别数据对应残差过 大 残差呈现不随机的规律等 若存在异常 则检查数据是否有误 或 模型是否合适等 名师点拨非线性回归分析 在散点图中 如果样本点没有分布在某个带状区域内 那么两个 变量不呈线性相关关系 就不能直接利用线性回归方程来建立两个 变量之间的关系 这就是所谓的非线性回归问题 对于此类问题 我 们可以画出已知数据的散点图 通过对散点图的观察 把它与我们
4、已经学过的各种函数 幂函数 指数函数 对数函数等 的图象做 比较 挑选一种与这些散点拟合的最好的函数 然后转化为线性函 数 通过最小二乘法公式计算求得回归方程 思考辨析 判断下列说法是否正确 正确的在后面的括号内打 错误的打 1 判断两个变量是否相关的唯一办法是通过散点图确定 2 在残差图中 残差点比较均匀地落在水平带状区域内 说明选用 的模型比较合适 3 在残差图中 纵坐标为残差 横坐标可以选为样本编号 4 残差平方和越大 说明回归模型的拟合精度越高 预报越准确 5 相关指数越大 说明回归模型的拟合精度越高 预报越准确 答案 1 2 3 4 5 探究一探究二探究三 线性回归方程及其应用 例1
5、 某地区2010年至2016年农村居民家庭人均纯收入y 单位 千元 的数据如表 1 求y关于t的线性回归方程 2 利用 1 中的回归方程 分析2010年至2016年该地区农村居民 家庭人均纯收入的变化情况 并预测该地区2018年农村居民家庭人 均纯收入 思路分析 1 根据回归系数的计算公式求出 的值 代入即得回 归直线方程 2 将t 9代入回归直线方程计算求解 探究一探究二探究三 探究一探究二探究三 探究一探究二探究三 探究一探究二探究三 变式训练1某种产品的广告费支出x 单位 百万元 与销售额y 单 位 百万元 之间有如下对应数据 1 试根据数据预报当广告费支出为1 000万元时的销售额 2
6、 若广告费支出为1 000万元时的实际销售额为8 500万元 求误 差 探究一探究二探究三 探究一探究二探究三 2 8 500万元即85百万元 实际数据与预报值的误差为85 82 5 2 5 百万元 探究一探究二探究三 回归模型的误差分析 例2 已知x y的取值如表所示 1 求y与x之间的回归方程 2 计算残差平方和 3 判断该回归模型的好坏 思路分析 首先画出散点图 通过散点图确定y与x之间的线性相关 关系 套用公式求得回归直线方程 然后根据公式计算残差平方和 最后可求出相关指数R2 进行模型好坏的评判 探究一探究二探究三 解 1 画出散点图如下 由图可以看出 样本点呈条状分布 有较好的线性
7、相关关系 因此 可用线性回归方程刻画它们之间的关系 探究一探究二探究三 探究一探究二探究三 探究一探究二探究三 变式训练2关于x与y有如下数据 探究一探究二探究三 非线性回归分析 例3 在某一化学反应过程中 其化学物质的反应速度y 单位 g min 与一种催化剂的量x 单位 g 有关 现收集了8组测验数据列 于下表中 试建立y与x之间的回归方程 思路分析 先画出散点图 由此确定拟合曲线的类型 再进行非线 性回归分析 探究一探究二探究三 解 根据测验数据可以作出散点图 如图所示 根据y与x的散点图 可以认为样本点集中在某一条指数函数曲线 c1 c2为待定参数 的附近 令z ln y 则z ln
8、y c2x ln c1 即 变换变量后样本点应该分布在直线z bx a a ln c1 b c2 的附近 z 与x的数据如下表所示 探究一探究二探究三 画出z与x的散点图 如图所示 观察散点图可知 样本点近似地分布在一条直线附近 因此 可以 用线性回归模型来拟合它 探究一探究二探究三 反思感悟求非线性回归方程的步骤 1 确定变量 作出散点图 2 根据散点图 选择恰当的拟合函数 3 关系变换 通过关系变换把非线性回归问题转化为线性回归问 题 并求出线性回归方程 4 分析拟合效果 通过计算相关指数或画残差图来判断拟合效果 5 根据相应的变换 写出非线性回归方程 探究一探究二探究三 1 在回归分析中
9、 代表了数据点和它在回归直线上相应位置的差异 的是 A 总偏差平方和B 残差平方和 C 回归平方和D 相关指数R2 解析 由残差平方和的定义及计算公式可知 答案 B 2 甲 乙 丙 丁四名同学在建立变量x y的回归模型时 分别选择 了4种不同模型 计算可得它们的相关指数R2分别如下表 建立的回归模型拟合效果最好的同学是 A 甲B 乙C 丙 D 丁 解析 相关指数R2越大 表示回归模型的效果越好 答案 A 3 已知回归直线方程中斜率的估计值为5 43 样本点的中心为 1 2 则回归直线在y轴上截距为 A 3 43 B 3 43 C 1D 2 解析 回归直线方程过样本点的中心 把点 1 2 代入求得y轴上截距 为 3 43 答案 A 4 已知工厂加工零件的个数x与花费时间y 单位 h 之间的线性回归 方程为 0 01x 0 5 则加工200个零件大约需要 h 解析 将200代入线性回归方程 0 01x 0 5 得y 2 5 答案 2 5 5 某个服装店经营某种服装 在某周内获纯利y 单位 元 与该周每 天销售这种服装件数x之间的一组数据关系见表 2 已知纯利y与每天销售件数x之间线性相关 求出y关于x的回归直 线方程 3 求残差平方和 相关指数
