2011年高中数学 8《最小二乘估计》课件 北师大版必修3

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高中数学第一章统计8最小二乘估计ppt课件北师大版必修3

高中数学第一章统计8最小二乘估计ppt课件北师大版必修3

2.线性回归方程 用 x 表示x1+x2+n …+xn,用 y 表示y1+y2+n …+yn,则用最小 二乘法可求得
b=x1-
x
y1- y +x2- x y2- y +…+xn- x1- x 2+x2- x 2+…+xn- x 2
x
yn-
y
x1y1+x2y2+…+xnyn-n x y =_______x_21+__x_22_+__…__+__x_2n-__n__x_2__________. a=___y_-__b_x___.
解:(1)如图:
4
(2) x iyi = 6×2 + 8×3 + 10×5 + 12×6 = 158 , x =
i=1
6+8+410+12=9, y =2+3+4 5+6=4,i=41x2i =62+82+102+122
=344,b=15384-4-4×4×9×924=1240=0.7,a= y -b x =4-0.7×9= -2.3,故线性回归方程为 y=0.7x-2.3.
8
参考数据: x =77.5, y ≈85, (xi- x )2=1 050,
i=1
8
8
(yi- y )2≈457, (xi- x )(yi- y )≈688,
i=1
i=1
1 050≈32.4, 456≈21.4, 550≈23.5.
解:(1)应选女生 25×480=5(人),男生 15×480=3(人). (2)若以数学成绩 x 为横坐标,物理成绩 y 为纵坐标做散点图 (图略),从散点图可以看出这些点大致分布在一条直线附近,并 且在逐步上升,故物理成绩与数学成绩是高度正相关,设 y 与 x 线性回归方程 y=bx+a,根据所给的数据,可以计算出 b=1608580 ≈0.66,a=85-0.66×77.5=33.85,所以 y 与 x 的线性回归方程 为 y=0.66x+33.85.

北师大版必修3高中数学1.7、8相关性最小二乘估计课件

北师大版必修3高中数学1.7、8相关性最小二乘估计课件

(2)利用最小二乘法估计时,要先作出数据的 散点图.如果散点图呈现一定的规律性,我 最小二乘法 们再根据这个规律进行拟合.如果散点图呈 现出线性关系,我们可以用___________估 计出线性回归方程;如果散点图呈现出其他 的曲线关系,我们就要利用其他的曲线进行 拟合.
1.下列两个变量之间的关系是相关关系的是 ( ) A.正方体的棱长和体积 B.单位圆中角的度数和所对弧长 C.单产为常数时,土地面积和总产量 D.日照时间与水稻的亩产量 [答案] D [解析] 函数关系是一个变量与另一个变量之 间有确定性的关系,选项A、B、C均为函数 关系,日照时间与水稻的产量带有一定的随
最小二乘法 . 如 果 用 x 表 示 求 的 直 线 , 这 种 方 法 称 为 _____________
x1+x2+„+xn y1+y2+„+yn ,用 y 表示 ,则可以求得 b= n n x1- x y1- y +x2- x y2- y +„+xn- x yn- y x1- x 2+x2- x 2+„+xn- x 2
2.最小二乘估计 (1)如果有n个点:(x1,y1),(x2,y2),„, (xn,yn),可以用下面的表达式来刻画这些点 与直线y=a+bx的接近程度: [y1-(a+bx1)]2+[y2-(a+bx2)]2+„+[yn- (a+bxn)]2.
最小值 使得上式达到___________ 的直线 y=a+bx 就是我们所要
2.对于给定的两个变量的统计数据,下列说 法正确的是( ) A.都可以分析两个变量的关系 B.都可以用一条直线近似地表示两者的关 系 C.都可以作出散点图 D.都可以用确定的表达式表示两者之间的 关系 [答案] C [解析] 两个变量可能是无关的,A、D错误; 两者可能不是线性相关的,此时不能用直线

北师大版高中数学必修3课件1.8最小二乘估计课件

北师大版高中数学必修3课件1.8最小二乘估计课件

求系数a和b。 (2)利用线性回归方程, 我们可以进行预测, 并对总体进行估计。 即在 x=x0处的估计值为 y=a+bx0
用最小二乘法推导3个点的线性回归方程 设有3个点(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), 则有最小二乘法可知直 线 y=a+bx与这3个点 的接近程度由下面表达式刻画: 2 2 2 y a bx y a bx y a bx 1 2 3 1 2 3 (※)即
42
44
46
x
(2)由(1)知城市居民的年收入与该商品的销售额之间存在着显著的线性相关关系,列表:
i xi yi xiyi 1 32.2 25.0 805 2 31.1 30.0 933 3 32.9 34.0 1118.6 4 35.8 37.0 1324.6 5 37.1 39.0 1446.9 6 38.0 41.0 1558 7 39.0 42.0 1638 8 43.0 44.0 1892 9 44.6 48.0 2140.8 10 46.0 51.0 2346
北京师范大学出版社 | 必修三
第一章 · 统计
最小二乘估计
新课导入
高二某班学生每周用于数学学习的时间 x(单位:h)与数学成绩 y(单位:分)之间有如 下数据: x 24 15 23 19 16 11 20 16 17 13 y 92 79 97 89 64 47 83 68 71 59 某同学每周用于数学学习的时间为18h, 试预测该生数学成绩。 100 y
x x, y y 2.线性回归方程必有解_______________
3.求线性回归方程时应先利用散点图进行线性相关判断。 4.利用线性回归方程, 我们可以进行预测, 并对总体进行估计。

《最小二乘估计》公开课教学PPT课件【高中数学必修3(北师大版)】

《最小二乘估计》公开课教学PPT课件【高中数学必修3(北师大版)】

新课学习
利用线性回归方程对总体进行估计
(1)求线性回归方程 y=a+bx:
①列表求 x , y , x1 y1+ x2 y2+···+ xn yn的值;
②由 b
x1 y1 x2 y2 x12 x22
求系数a和b。
xn yn nx y ; a y bx
xn2 nx 2
(2)利用线性回归方程, 我们可以进行预测, 并对总体进行估计。
即在 x=x0处的估计值为 y=a+bx0
新课学习
用最小二乘法推导3个点的线性回归方程
设有3个点(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), 则有最小二乘法可知直 线 y=a+bx与这3个点 的接近程度由下面表达式刻画:
y1 a bx1 2 y2 a bx2 2 y3 a bx3 2 (※)即
把(※)式整理为关于a的二次函数 f(a), 即
f (a) 3 a2 2a y bx y1 bx1 2 y2 bx2 2 y3 bx3 2
从而当 b
x1 y1 x2 y2 x3 y3 3 x x12 x22 x32 3 x 2
y
时, 函数 f(a)达到最小值。
10 4 38 50
-1 (1)试用最小二乘法求出线性回归方
64
程;(2)如果某天的气温是-5oC, 请预 测这天可能会卖出热茶多少杯。
解:(1)根据要求列出表格,计算得
x
35 , y 3
115 3
1910 6 35 115
b
3 3 1.648,
由系数公式得,
1286 6 35 35 33
新课学习
某小卖部6天卖出热茶的杯数(y)与当天的气温(x)之间是线性相关的。数据如下表:

高中数学北师大版必修3第一章《最小二乘估计》ppt课件

高中数学北师大版必修3第一章《最小二乘估计》ppt课件
最小二乘法就是基于这种想法。
问题2:
用什么样的方法刻画点与直线的距离会方便有效?
设直线方程为y=a+bx,样本点A(xi,yi)
方法一、点到直线的距离公式
d bxi yi a b2 1
y
xi , yi
y a bx
方法二、 yi a bxi 2
0
xi , a bxi
最小二乘估计
问题导入:
上一节课我们学习了人的身高与右手 一拃长之间近似存在着线性关系,这种 线性关系可以有多种方法来进行刻画, 那么用什么样的线性关系刻画会更好? 这就是本节课我们要讨论的问题。
最小二乘估计
问题1:
用什么样的线性关系刻画会更 好一些?
想法:保证这条直线与所有点都近 (也就是距离最小)。
课堂练习:
1.设一个回归方程为y=3-1.2x,则变量x增加一个单位时
( A)
A.y平均增加1.2个单位 B.y平均增加1.2个单位
C.y平均减少3个单位
D.y平均减少3个单位
2.在一次实验中,测得(x,y)的四组值为(1,2),(2,3),(3,
4),(4,5),则y与x之间的回归直线方程为( )A
显然方法二能有效地表示点A与直线y=a+bx的距 离,而且比方法一更方便计算,所以我们用它来表 示二者之间的接近程度
问题3:
怎样刻画多个点与直线的接近程度?
例如有5个样本点,其坐标分别为(x1,y1), (x2,y2),(x3,y3),(x4,y4),(x5,y5)
与直线y=a+bx的接近程度:
y1 a bx12 y2 a bx2 2 y3 a bx3 2 y4 a bx4 2 y5 a bx5 2

北师大版高中数学必修三第1章统计1.8最小二乘估计课件

北师大版高中数学必修三第1章统计1.8最小二乘估计课件
2
,
������ = ������-������������ .
a,b是线性回归方程
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知识梳理 知识梳理
典型透析
随堂演练
【做一做1】 在最小二乘法中,用来刻画各样本点到直线 y=a+bx“距离”的量是( ) A.|yi−������| B. (������������ − ������)2 C.|yi-(a+bxi)| D.[yi-(a+bxi)]2 解析:最小二乘法的定义明确给出,用[yi-(a+bxi)]2来刻画各个样本 点与这条直线之间的“距离”(即二者之间的接近程度),用它们的和 表示这些点与这条直线的接近程度. 答案:D
-4-
§8 最小二乘估计
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知识梳理 知识梳理
典型透析
随堂演练
2.线性回归方程 (1)线性回归方程的概念
设 n 个样本点(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),则������ =
������1 +������2 +…+������������ ,则 ������
b=
������1 +������2+…+������������ , ������ ������ (������1 -������)(������1 -������)+(������2 -������)(������2 -������)+…+(������������ -������)(������������ -������) (������1 -������) +(������2 -������) +…+(������������ -������)
-6-

高中数学必修三北师大版 最小二乘估计 课件(38张)

高中数学必修三北师大版 最小二乘估计 课件(38张)
2
2 x i nx
,a y bx;
第四步,写出回归方程y=bx+a.
【知识拓展】样本中心点的含义
点( x, y )是在用最小二乘法计算回归直线方程时出现的一个特
殊点,我们又称为样本中心点.可以验证样本中心点一定在回归 直线上,这一性质在解决回归直线问题时要灵活应用,巧妙代入, 从而简化计算.
x y x
i 1 i 1 n i 2 i
n
i
nxy
2
,a y bx
n x
1.为了解儿子身高与其父亲身高的关系,随机抽取5对父子的
身高数据如下:
父亲身高x(cm) 儿子身高y(cm)
174 175 )
176 175
176 176
176 177
178 177
则y对x的线性回归方程为( (A)y=x-1 (B)y=x+1
y bx 这样得到的直线方程y=bx+a称为线性回归方程, a=______,
系数 a,b是线性回归方程的_____.
【轻松判断】
(1)求线性回归方程的方法是最小二乘法.(
)
)
(2)最小二乘法适用的前提条件是具有线性相关关系.(
(3)数据进行拟合,拟合的效果与数据的多少无关.(
提示:(1)正确.由线性回归方程的求法可知.
最小值 的直线y=a+bx就是我们所要求的直线,这种方法称为 _______
最小二乘法.
(2)应用:利用最小二乘法估计时,要先作出数据的散点图.如 线性回 果散点图呈现出线性相关关系,可以用最小二乘法求出______ 归方程 ;如果散点图呈现出其他的曲线关系,我们就要利用 _______ 其他的工具进行拟合.

高中数学-1.8-最小二乘估计课件-北师大必修3

高中数学-1.8-最小二乘估计课件-北师大必修3

2.做一做(请把正确的答案写在横线上) (1)对于线性回归方程y=2.75x+9,当x=4时,y的估计值是 __________. (2)散点图中n个点的中心是__________.
【解析】(1)将x=4代入y=2.75x+9得y的估计值为20.
答案:20
(2)因为 x x1 x2 xn ,
如表
i
xi
yi
x
2 i
xiyi
1
3
2
9
6
2
5
3
25
15
3
6
3
36
18
4
7
4
49
28
5
9
5
81
45
合计
30
17
200
112
进而可求得b=112 5 6 3.4 10 1 .
200 5 6 6 20 2
a=3.4- 1 ×6=0.4,
2
所以利润额y对销售额x的线性回归方程为:y=0.5x+0.4.
估计它们之间的联,
n
用 y 表示 y1 y2 yn ,
n
由最小二乘法可以求得
x1y1 x2y2 xn yn n x y
b=_____x_12 __x_22_____x__2n __n_x_2_____,a=__y__b__x__,这样得到的直线 方程y=a+bx称为线性回归方程,a,b是线性回归方程的_系__数__.
(2)当销售额为4千万元时,利润额为:
y=0.5×4+0.4=2.4(百万元).
【误区警示】求线性回归方程的关键是计算直线的斜率和截距 的估计值,往往因计算不准导致错误.

1.8最小二乘估计课件ppt(北师大版必修三)

1.8最小二乘估计课件ppt(北师大版必修三)
我们就要利用其他的工具进行拟合.
2.线性回归方程
课前探究学习 课堂讲练互动
a=______.
这样得到的直线方程y=a+bx称为线性回归方程,a,b是
线性回归方程的_____系数 .
想一想:回归直线通过样本点的中心,比照平均数与
量描述两个变量间依存的数量关系.
(2)利用回归方程进行预测或规定y值的变化,通过控制x的
范围来实现目标.如已经得到了空气中NO的浓度和汽车
流量间的回归方程,即可通过控制汽车流量来控制空气中
的NO的浓度.
(3)注意作回归分析要有实际意义,回归分析前,最好先作
样本数据之间的关系,你能说说回 归直线与散点图中
各点之间的关系 吗?
课前探究学习 课堂讲练互动
名师点睛
1.回归直线方程的应用
(1)描述两变量之间的依存关系;利用线性回归方程即可定
出散点图,确定合适的拟合模型.
课前探究学习 课堂讲练互动
自学导引
1.最小二乘法
(1)定义:如果有n个点:(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),
可以用下面的表达式来刻画这些点与直线y=a+bx的接近
程度:
2 2 2
_________________________________ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ____________.[y1-(a+bx1)] +[y2-(a+bx2)] +…+[yn-(a+bxn)]
使得上式达到_______最小值 的直线y=a+bx就是我们所要求的直
线,这种方法称为___________最小二乘法 .
§8 最小二乘估计
【课标要求】
1.了解最小二乘法.

高中北师大版数学课件必修三 第1章 §8 最小二乘估计

高中北师大版数学课件必修三 第1章 §8 最小二乘估计

1.本题中正确求出回归直线方程后,可预测使用年限为 5 年、10 年、15 年、20 年等时总支出费用的值,当然这仅是 一种分析预测,事实上,可能因其他因素会产生偏差,我们 认为 12.38 万元仅是一种估计. 2.利用线性回归方程进行回归分析,在实际问题中,应 先正确求出回归直线方程,然后才能准确求解.当一个变量 确定时,另一变量的值,也才能准确分析和预测.
3.若转速为 10 转/秒,能否预测机器每小时生产缺陷的 零件件数? 【提示】 方程后可预测. 可以.根据散点图作出一条直线,求出直线
利用最小二乘法估计时,要先作出数据的 散点图 .如果 散点图呈现一定的规律性, 我们再根据这个规律进行拟合. 如 果散点图呈现出线性关系,我们可以用 最小二乘法 估计出 线性回归方程;如果散点图呈现出其他的曲线关系,我们就 要利用其他的曲线进行拟合.
●重点难点 重点: 利用散点图直观认识两个变量之间的线性相关关 系,了解最小二乘法的思想并利用此思想借助电子表格求出 回归方程. 难点:对最小二乘法的数学思想和回归方程的理解 根据给出的线性回归方程的系数公式建立线性回归直线 方程.学生已经具备了对样本数据进行初步分析的能力,且 掌握了一定的计算机基础,主要是电子表格的使用.要找准 学生知识的切入点.
线性回归方程
求线性回归方程
下表是某旅游区游客数量与平均气温的对比 表:
平均气温(℃) 数量(百个) -1 20 4 24 10 34 13 38 18 50 26 64
试判断游客数量与平均气温对应两个变量是否线性相 关,若线性相关,求出其回归直线方程.
【思路探究】
确定横、纵轴的意义画出散点图,若样
最小二乘法
【问题导思】 一台机器由于使用时间较长,生产的零件有一些会有缺 陷.按不同转速生产出有缺陷的零件的统计数据如下:

高中数学第1章统计8最小二乘估计课件北师大版必修3

高中数学第1章统计8最小二乘估计课件北师大版必修3


(j


d

u

à
n)

§8 最小二乘估计




(x
(j
u

é
d
y
u
è)
à

n)




第一页,共30页。
1.了解最小二乘法的思想及意义.(重点) 2.会求线性回归方程并进行简单应用.(难点)
第二页,共30页。
[基础·初探] 教材整理 最小二乘法及线性回归方程 阅读教材 P54~P59“信息技术应用”以上部分,完成下列问题. 1.最小二乘法 利用最小二乘法估计时,要先作出数据的_散__点__图___.如果散点图呈现一定 的规律性,我们再根据这个规律进行拟合.如果散点图呈现出线性关系,我们 可以用_最__小__二__乘__法__(c_h估én计gf出ǎ) 线性回归方程;如果散点图呈现出其他的曲线关系, 我们就要利用其他的工具进行拟合.
用线性回归方程估计总体的一般步骤: 1作出散点图,判断散点是否在一条直线附近. 2如果散点在一条直线附近,用公式求出a^,b^,并写出线性 回归方程否则求出回归方程是没有意义的 3根据线性回归 方程对总体进行估计.
第十一页,共30页。
[再练一题]
1.2014 年元旦前夕,某市统计局统计了该市 2013 年 10 户家庭的年收入和
第九页,共30页。
(2)因为b^=12>0,所以 2007 年至 2013 年该地区农村居民家庭人均纯收入稳 步增长,预计到 2015 年,该地区农村居民家庭人均纯收入y^=0.5×9+2.3=6.8(千 元),所以,预计到 2015 年,该地区农村居民家庭人均纯收入约 6.8 千元.
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显然方法二能有效地表示点A与直线y=a+bx的距离,而且比方法一更方便计算, 所以我们用它来表示二者之间的接近程度
问题3:
怎样刻画多个点与直线的接近程度?
例如有5个样本点,其坐标分别为(x1,y1),(x2,y2),(x3, y3),(x4,y4),(x5,y5)与直线y=a+bx的接近程度:
y1 a bx12 y2 a bx2 2 y3 a bx3 2 y4 a bx4 2 y5 a bx5 2
n
n
b
x1 y1 ... xn yn n x y
x12
...
xn2
2
nx
,a

y bx
这样得到的直线方程称为线性回归方程,a,b为其系数。
注:
1、在回归直线方程中,b是回归直线方程的斜率,
a是截距;b的含义容易理解成增加的单位数,而实际 上,它代表x每增加一个单位,y的平均增加单位数。 一般的说,当回归系数b>0时,说明两个变量呈正相 关关系,它的意义是:当x每增加一个单位时,y就增 加b个单位;当b<0时,说明两个变量呈负相关关系, 它的意义是:当x每增加一个单位时,y就减少b 个单位。
xi 2
1.96 2.25 2.56 2.89 3.24 3.61
4 4.41 24.92
xi yi
2.38 2.685 3.008 3.315 3.654 3.99 4.32 4.641 27.993
b

x1y1 xn yn nx y
x12


xn2

2
nx

a y bx
最小二乘估计
问题导入:
上一节课我们学习了人的身高与右手一拃长 之间近似存在着线性关系,这种线性关系可以 有多种方法来进行刻画,那么用什么样的线性 关系刻画会更好?这就是本节课我们要讨论的 问题。
最小二乘估计
问题1:
用什么样的线性关系刻画会更好一些?
想法:保证这条直线与所有点都近(也就是距离 最小)。
气温 26 18 13 10 4 -1 杯数 20 24 34 38 50 64
1)求线性回归方程
2)如果某天的气温是-30C,预测这天 能卖热茶多少杯?
i xi
1
1.4
2
1Hale Waihona Puke 531.64
1.7
5
1.8
6
1.9
7
2
8
2.1

x 1.75
y 1.9775
yi
1.7 1.79 1.88 1.95 2.03 2.1 2.16 2.21
(4,5),则y与x之间的回归直线方程为(A )
A.y=x+1 B. y=x+2
C. y=2x+1
D. y=x-1
解析:因为x 1 2 3 4 2.5, y 3.5而回归直线必过点 4
(x, y),所以把点2.5,3.5代入各个选项检验知.
小结:
1.如何求线性回归方程(公式法) 2.线性回归方程系数的含义 3.线性回归方程的应用
线性回归方程:
y bx a
例题1 从某大学中随机选出8名女大学生,其
身高和体重数据如下表:
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 身高 165 165 157 170 175 165 155 170 体重 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。
2、回归直线必经过点 ( x, y )
3.
x
x1 x2 x3 x4 …. xn
y y1 y2 y3 y4 …. yn
求线性回归方程的系数:
n
b

x1 y1 xn yn nx y
x12

xn2

2
nx

xi yi nxy
i 1 n
xi2 n(x)2
i 1
a y bx
抽象概括:
若有n个样本点:(x1,y1),… ,(xn,yn),可以用下面的表达式来刻 画这些点与直线y=a+bx的接近程度:
[ y1 (a bx1)]2 [ yn (a bxn )]2
使上式达到最小值的直线y=a+bx就是所求的直线,这种方法称为最小二乘 法。
如果用x表示 x1 x2 ... xn ,用y表示 y1 y2 ... yn 则可得到
0.733333333 0.694166667
回归方程预测值
2.050833333
课堂练习:
1.设一个回归方程为y=3-1.2x,则变量x增加一个单位时
( A)
A.y平均增加1.2个单位 B.y平均增加1.2个单位
C.y平均减少3个单位
D.y平均减少3个单位
2.在一次实验中,测得(x,y)的四组值为(1,2),(2,3),(3,4),
分析:由于问题中 要求根据身高预报 体重,因此选取身 高为自变量,体重 为因变量.
1. 散点图;
2.回归方程:
y 0.849x 85.172
身高172cm女大学生体重 yˆ = 0.849×172 - 85.712 = 60.316(kg)
例2:上节中的练习热茶的杯数(y)与气温(x) 之间是线性相关的
最小二乘法就是基于这种想法。
问题2:
用什么样的方法刻画点与直线的距离会方便有效?
设直线方程为y=a+bx,样本点A(xi,yi)
方法一、点到直线的距离公式
d bxi yi a b2 1
y
xi , yi
y a bx
方法二、 yi a bxi 2
0
xi , a bxi
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