應用回歸分析教學(xué)課件
通過(guò)將非線(xiàn)性模型轉化為線(xiàn)性回歸模型，使學(xué)生體會(huì )“轉化”的思想。以下內容是小編為您精心整理的應用回歸分析教學(xué)課件，歡迎參考！
應用回歸分析教學(xué)課件一
一、教學(xué)目標
a) 知識與技能
能根據散點(diǎn)分布特點(diǎn)，建立不同的回歸模型。
知道有些非線(xiàn)性模型通過(guò)變換可以轉化為線(xiàn)性回歸模型。
通過(guò)散點(diǎn)圖及相關(guān)指數比較體驗不同模型的擬合效果。
b) 過(guò)程與方法
通過(guò)將非線(xiàn)性模型轉化為線(xiàn)性回歸模型，使學(xué)生體會(huì )“轉化”的思想。
讓學(xué)生經(jīng)歷數據處理的過(guò)程，培養他們對數據的直觀(guān)感覺(jué)，體會(huì )統計方法的特點(diǎn)，認識統計方法的應用。
通過(guò)使用轉化后的數據，利用計算器求相關(guān)指數，使學(xué)生體會(huì )使用計算器處理數據的方法。
c) 情感、態(tài)度與價(jià)值觀(guān)
從實(shí)際問(wèn)題中發(fā)現已有知識不足，激發(fā)好奇心、求知欲。
通過(guò)尋求有效的數據處理方法，開(kāi)闊學(xué)生的思路，培養學(xué)生的探索精神和轉化能力。
通過(guò)案例的分析，使學(xué)生了解回歸分析在生活實(shí)際中的應用，增強數學(xué)“取之生活，用于生活”的意識，提高學(xué)習興趣。
二．教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)
重點(diǎn)：通過(guò)探究使學(xué)生體會(huì )有些非線(xiàn)性模型運用等量變換、對數變換可以轉化為線(xiàn)性回歸模型。
難點(diǎn)：如何啟發(fā)學(xué)生“對變量作適當的.變換（等量變換、對數變換）”，變非線(xiàn)性為線(xiàn)性，建立線(xiàn)性回歸模型。
應用回歸分析教學(xué)課件二
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、方法及初步應用.
重點(diǎn)：了解評價(jià)回歸效果的三個(gè)統計量：總偏差平方和、殘差平方和、回歸平方和.
教學(xué)難點(diǎn)：了解評價(jià)回歸效果的三個(gè)統計量：總偏差平方和、殘差平方和、回歸平方和.
教學(xué)過(guò)程：
一、復習準備：
1．由例1知，預報變量（體重）的值受解釋變量（身高）或隨機誤差的影響.
2．為了刻畫(huà)預報變量（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誤差有關(guān)？我們引入了評價(jià)回歸效果的三個(gè)統計量：總偏差平方和、殘差平方和、回歸平方和.
二、講授新課：
1. 教學(xué)總偏差平方和、殘差平方和、回歸平方和：
�。�1）總偏差平方和：所有單個(gè)樣本值與樣本均值差的平方和，即 .
殘差平方和：回歸值與樣本值差的平方和，即 .
回歸平方和：相應回歸值與樣本均值差的平方和，即 .
�。�2）學(xué)習要領(lǐng)：①注意區別；②預報變量的變化程度可以分解為由解釋變量引起的變化程度與殘差變量的變化程度之和，即 ；③當總偏差平方和相對固定時(shí)，殘差平方和越小，則回歸平方和越大，此時(shí)模型的擬合效果越好；④對于多個(gè)不同的模型，我們還可以引入相關(guān)指數 來(lái)刻畫(huà)回歸的效果，它表示解釋變量對預報變量變化的貢獻率. 的值越大，說(shuō)明殘差平方和越小，也就是說(shuō)模型擬合的效果越好.
2. 教學(xué)例題：
例2 關(guān)于 與 有如下數據：
2 4 5 6 8
30 40 605070
為了對兩個(gè)變量進(jìn)行統計分析，現有以下兩種線(xiàn)性模型：試比較哪一個(gè)模型擬合的效果更好.
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