高中数学回归分析(一)
高中数学《1.1回归分析的基本思想及其初步应用》导学案1 新人教A版选修1-2
回归分析的基本思想及其初步应用（一）学习目标2. 了解线性回归模型与函数模型的差异，了解衡量两个变量之间线性相关关系得方法---相关系数.学习过程一、课前准备24问题1：“名师出高徒”这句彦语的意思是什么？有名气的老师就一定能教出厉害的学生吗？这两者之间是否有关？复习1：函数关系是一种关系，而相关关系是一种关系.复习2：回归分析是对具有关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法，其步骤：→→→ .二、新课导学※学习探究实例编号 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为172cm的女大学生的体重.解：由于问题中要求根据身高预报体重，因此选自变量x，为因变量.(1)做散点图:从散点图可以看出和有比较好的相关关系.(2) x= y=81i iix y==∑821iix==∑所以81822188i iiiix y x ybx x==-==-∑∑$$a y bx$=-≈于是得到回归直线的方程为(3)身高为172cm的女大学生,由回归方程可以预报其体重为$y=问题：身高为172cm的女大学生,体重一定是上述预报值吗?思考：线性回归模型与一次函数有何不同?新知：用相关系数r可衡量两个变量之间关系.计算公式为r =r>0, 相关, r<0 相关;相关系数的绝对值越接近于1，两个变量的线性相关关系，它们的散点图越接近；r>，两个变量有关系.※典型例题例1某班5名学生的数学和物理成绩如下表:(2)求物理成绩y对数学成绩x的回归直线方程;(3)该班某学生数学成绩为96,试预测其物理成绩;变式：该班某学生数学成绩为55,试预测其物理成绩;小结：求线性回归方程的步骤：※动手试试练.(07广东文科卷）下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量x(吨)与相应的生产能耗y (吨标准煤)的几组对照数据(1)请画出上表数据的散点图；(2)请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程y bx a=+；(3)已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤．试根据(2)求出的线性同归方程，预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤?⨯+⨯+⨯+⨯=)(参考数值3 2.543546 4.566.5三、总结提升※学习小结1. 求线性回归方程的步骤：2. 线性回归模型与一次函数有何不同※知识拓展※自我评价你完成本节导学案的情况为（）.A. 很好B. 较好C. 一般D. 较差※当堂检测（时量：5分钟满分：10分）计分：1. 下列两个变量具有相关关系的是（）A. 正方体的体积与边长B. 人的身高与视力C.人的身高与体重D.匀速直线运动中的位移与时间2. 在画两个变量的散点图时，下面哪个叙述是正确的（）A. 预报变量在x 轴上，解释变量在y 轴上B. 解释变量在x 轴上，预报变量在y 轴上C. 可以选择两个变量中任意一个变量在x 轴上D. 可选择两个变量中任意一个变量在y 轴上$必过（）3. 回归直线$$y bx a=+A. (0,0)B. (,0)x yx C. (0,)y D. (,)4.r越接近于1，两个变量的线性相关关系 .5. 已知回归直线方程$0.50.81=-,则25y xx=时,y的估计值为 .但还可以使用，它按不同的转速生产出来的某机械零件有一些会有下表为抽样试验的结果：（2）求回归直线方程；（3）若实际生产中，允许每小时的产品中有缺点的零件最多为 10 个，那么机器的运转速度应控制在什么范围内？。
高中数学回归讲解教案
高中数学回归讲解教案
教案主题：回归分析
教学目标：
1. 了解回归分析的基本概念和原理
2. 掌握简单线性回归分析和多元线性回归分析的计算方法
3. 能够应用回归分析方法解决实际问题
4. 培养学生的数理统计思维和分析能力
教学内容：
1. 回归分析的概念和基本原理
2. 简单线性回归分析
3. 多元线性回归分析
4. 实际问题的回归分析方法应用
教学步骤：
第一步：导入（5分钟）
介绍回归分析的基本概念和作用，引起学生对回归分析的兴趣和重要性。
第二步：简单线性回归分析（20分钟）
1. 讲解简单线性回归的定义和公式
2. 演示简单线性回归的计算方法
3. 给出一个简单线性回归的实例，让学生自行计算
第三步：多元线性回归分析（20分钟）
1. 讲解多元线性回归的定义和公式
2. 演示多元线性回归的计算方法
3. 给出一个多元线性回归的实例，让学生自行计算
第四步：实际问题应用（15分钟）
1. 给出一个实际问题，让学生利用回归分析方法进行分析
2. 引导学生思考回归分析在实际问题中的应用价值
第五步：总结（10分钟）
1. 总结回归分析的基本原理和方法
2. 强调回归分析在实际问题中的重要性和应用价值
3. 解答学生的问题并进行互动交流
教学反思：
通过本节课的教学，学生了解了回归分析的基本概念和原理，掌握了简单线性回归和多元线性回归的计算方法，并通过实际问题的应用进行了综合训练。
同时，也培养了学生的数理统计思维和分析能力，提高了他们解决实际问题的能力。
希望学生能够在今后的学习和工作中，充分运用回归分析方法，发挥其应用价值。
新教材高中数学第8章第2课时回归分析及非线性回归模型pptx课件新人教A版选择性必修第三册
2．在两个变量y与x的回归模型中，分别选择了4个不同的模型，它
们的决定系数R2如下，其中拟合效果最好的模型是(
2为0.98
A．模型1的决定系数R
√
B．模型2的决定系数R2为0.80
C．模型3的决定系数R2为0.50
D．模型4的决定系数R2为0.25
A
[R2越大拟合效果越好．]
)
3．从某省“双一流”大学中随机选出8名女大学生，得到其身高
残差图
观测值等，这样作出的图形称为______．在残差图中，残差点比较
均匀地落在水平的带状区域中，说明选用的模型比较合适，这样的
带状区域的宽度____，说明模型拟合精度越高．
越窄
残差
(3)残差分析：____是随机误差的估计结果，通过对残差的分析可以
判断模型刻画数据的效果，以及判断原始数据中是否存在可疑数据
建立两个变量间的非线性经验回归方程．
1．思考辨析(正确的画“√”，错误的画“×”)
(1)残差平方和越接近0，线性回归模型的拟合效果越好．
(√ )
(2)在画两个变量的散点图时，响应变量在x轴上，解释变量在y轴
上．
( × )
(3)R2越小，线性回归模型的拟合效果越好．
( × )
(4)在残差图中，纵坐标为残差，横坐标可以选为样本编号．( √ )
和幂函数模型的求解过程．(数学运算、数学建模)
01
必备知识·
情境导学探新知
设某幼苗从观察之日起，第x天的高度为y cm，测得的一些数据如表
所示：
第x天
1
4
9
16
25
36
49
高度y/cm
0
4
7
9
回归分析方法
回归分析方法回归分析方法是统计分析的重要组成部分，用回归分析方法来研究建模问题是一种常用的有效方法.什么是回归分析呢？大家知道：数学分析（或高等数学）是研究连续变量之间的关系，泛函分析是研究函数集之间的关系，而回归分析是研究随机变量之间的关系. 回归分析方法一般与实际联系比较密切，因为随机变量的取值是随机的，大多数是通过试验得到的，这种来自于实际中与随机变量相关的数学模型的准确度（可信度）如何，需通过进一步的统计试验来判断其模型中随机变量（回归变量）的显著性，而且，往往需要经过反复地进行检验和修改模型，直到得到最佳的结果，最后应用于实际中去。
回归分析的主要内容是：（1） 从一组数据出发，确定这些变量（参数）间的定量关系（回归模型）； （2） 对模型的可信度进行统计检验；（3） 从有关的许多变量中，判断变量的显著性（即哪些是显著的，哪些不是，显著的保留，不显著的忽略）； （4） 应用结果是对实际问题作出的判断.多元线性回归模型的一般形式为01122n n y x x x ββββε=+++++ (1) 其中ε为随机误差，且()2~0,.,1,2,,i N x i n εσ= 均为实际问题的解释变量，是已知函数. 实证分析例1 模型与假设我们将以某地区消费者对当地某品牌电子手表的销售量随价格与平均收入变动的资料进行回归分析，并对估计模型进行检验。
解释变量：商品价格x 1（单位：元/件），人均月收入x 2 （单位：元），被解释变量：商品销售量y （单位：件）。
我们仅利用x 1 和x 2来建立y 的预测模型。
数据如下表：基本模型 为了大致分析y 与x 1 和x 2的关系，先作出y 对x 1 和x 2的散点图（见图1和图2中的圆点）。
图1 y 对x 1的散点图 图2 y 对x 2的散点图从图1可以看出，随着x 1 的增加，y 的值有比较明显的线性减少趋势，因此考虑如下线性模型：011y x ββε=++ （1）来拟合，ε是随机误差，而在图2中，当x 2增大时，y 有向下弯曲减少的趋势，故考虑如下模型来拟合：201222y x x βββε=+++ （2）综合上述的分析，结合模型（1）和（2）简历如下回归模型20112232y x x x ββββε=++++ （3）（3）式右端的x 1和x 2称为回归变量，20112232x x x ββββ+++是给定商品价格 x 1，人均月收入x 2时，手表销售量y 的平均值，其中0123ββββ、、、称为回归系数,运用SPSS 计算得他们的估计值如表1，影响y 的其他因素作用都包含在随机误差ε中，如果模型选择得合适，ε应大致服从均值为零的正态分布。
【全程复习方略】2014-2015学年高中数学 1.1 回归分析的基本思想及其初步应用课件 新人教A版选修1-2
1.回归分析的含义是什么?有哪些基本步骤?线性 问题 引航 回归模型怎样用表达式表示?产生随机误差的原
因是什么?
2.回归方程中 a 与 b 怎样求解?
3.刻画回归效果的方式有哪些?
1.回归分析
相关关系 的两个变量进行统计分析的一 回归分析是对具有_________
画出两个变量的散点图 种常用方法,回归分析的基本步骤是_____________________, 求回归方程 并用回归方程进行预报. ___________,
2.线性回归模型
(x
i 1 n
n
i
x) （yi y）
2
i (1)在线性回归方程 y = a + b x中, b =_______________, i 1
【延伸探究】题(3)中③在条件不变的情况下,画出残差图. 【解析】如图所示.
【方法技巧】
1.求线性回归方程的三个步骤
(1)算:根据数据计算 x , y , x , x i yi .
i 1 2 i i 1
n
n
(2)代:代入公式求 b , a 的具体数值.
(3)求:由上面的计算结果求方程 y = b x+ a .
则模型(1)的拟合效果不如模型(2).
【知识拓展】
1.正确认识预报变量的变化和随机误差的关系
预报变量的变化程度可以分解为解释变量引起的变化程度与残 差变量的变化程度之和,其中这个变化与解释变量和随机误差 (即残差平方和)有关的程度是由相关指数R2的值决定的. 2.解释变量和随机误差的关系 在线性回归模型中,R2表示解释变量对预报变量变化的贡献 率.R2越接近于1,表示解释变量和预报变量的线性相关性越强;
人教A版高中数学必修3：2.3.2 线性回归直线方程(一)(平行班)
2.3.2 线性回归直线方程(一)
广州二中 张和发
回忆:
什么是正相关？ 什么是负相关？ 什么是线性相关？ 什么是回归直线？
探究讨论:
（上节中作业留下的问题） 数学成绩与物理成绩的散点图中的点在一条直 线附近，应怎样找出这一条直线？
数学成绩为99时估计相应的物理成绩是多少？
1、采用测量的方法，先画一条直线，测量出各点 到它的距离，然后移动直线，到达一个使距离之 和最小的位置，测量出此时直线的斜率和截距， 就得到回归方程。
x= －5°时, y=66
总结:
1. 最小二乘法的思想： 2．回归分析：对具有相关关系的两个变量进行统计分析 的方法叫做回归分析。 3. 运用回归分析的方法来分析、处理数据的一般步骤: ①收集数据，并制成表格； ②画出数据的散点图； ③利用散点图直观认识变量间的相关关系； ④运用科学计算器、Excel表格等现代信息技术手段
的“添加趋势线”，弹出对话框 (4)双击回归直线，弹出“趋势线格式”对话框， (5)单击“选项”，选定“显示公式”，确定即可
回归直线是
y =0.88x+11.75 当x=99时,
y =98.8估计物理成绩为99.
法三：用计算器的统计功能求系数（参考教材P94）
练习:
1、下表是某小卖部6天卖出热茶的杯数与当天气温的 对比表： 气温/℃ 26 18 13 10 4 －1 杯数 20 24 34 38 50 64 （1）将上表中的数据制成散点图. （2）求线性回归直线方程 (先用公式直接计算系数，再用统计功能验算) （3）估计某天气温为－5°时可卖多少杯热茶？
探究讨论:
怎样才能找到合适的回归直线？ 求回归直线方程的目的是什么？ 用什么标准来确定回归直线？
高中数学线性回归方程
高中数学线性回归方程
线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。
接下来店铺为你整理了高中数学线性回归方程相关资料，欢迎阅读。
线性回归方程的分析方法
分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。
如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
线性回归方程的例题求解
用最小二乘法估计参数b,设服从正态分布,分别求对a、b的偏导数并令它们等于零，得方程组解得。
其中，且为观测值的样本方差.线性方程称为关于的线性回归方程,称为回归系数,对应的直线称为回归直线.顺便指出,将来还需用到,其中为观测值的样本方差。
先求x,y的平均值。
利用公式求解：b=把x,y的平均数带入a=y-bx。
求出a=是总的公式y=bx+a线性回归方程y=bx+a过定点。
(x为xi的平均数，y为yi的平均数)
线性回归方程两个重要公式。
高中数学回归分析
回归分析
【知识点的知识】
1、回归直线：
如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近，我们就称这两个变量之间具有线性相关关系，这条直线叫作回归直线．记为：＝x+．求回归直线方程的一般步骤：①作出散点图（由样本点是否呈条状分布来判断两个量是否具有线性相关关系），若存在线性相关关系；
②求回归系数；
③写出回归直线方程，并利用回归直线方程进行预测说明．
2、回归分析：
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．
建立回归模型的基本步骤是：
①确定研究对象，明确哪个变量是解释变量，哪个变量是预报变量；
②画好确定好的解释变量和预报变量的散点图，观察它们之间的关系（线性关系）．
③由经验确定回归方程的类型．
④按一定规则估计回归方程中的参数（最小二乘法）；
⑤得出结论后在分析残差图是否异常，若存在异常，则检验数据是否有误，模型是否合适等．
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高中数学《1.1回归分析的基本思想及其初步应用》教案 新人教A版选修1-2
第一章 统计案例1.1回归分析的基本思想及其初步应用（一） 教学要求：通过典型案例的探究，进一步了解回归分析的基本思想、方法及初步应用. 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.教学过程：一、复习准备：1. 提问：“名师出高徒”这句彦语的意思是什么？有名气的老师就一定能教出厉害的学生吗？这两者之间是否有关？2. 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→作散点图→求回归直线方程→利用方程进行预报.二、讲授新课：1. 教学例题：的体重. （分析思路→教师演示→学生整理）第一步：作散点图第二步：求回归方程第三步：代值计算 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.③ 解释线性回归模型与一次函数的不同事实上，观察上述散点图，我们可以发现女大学生的体重y 和身高x 之间的关系并不能用一次函数y bx a =+来严格刻画（因为所有的样本点不共线，所以线性模型只能近似地刻画身高和体重的关系）. 在数据表中身高为165cm 的3名女大学生的体重分别为48kg 、57kg 和61kg ，如果能用一次函数来描述体重与身高的关系，那么身高为165cm 的3名女在学生的体重应相同. 这就说明体重不仅受身高的影响还受其他因素的影响，把这种影响的结果e （即残差变量或随机变量）引入到线性函数模型中，得到线性回归模型y bx a e =++，其中残差变量e 中包含体重不能由身高的线性函数解释的所有部分. 当残差变量恒等于0时，线性回归模型就变成一次函数模型. 因此，一次函数模型是线性回归模型的特殊形式，线性回归模型是一次函数模型的一般形式.2. 相关系数：相关系数的绝对值越接近于1，两个变量的线性相关关系越强，它们的散点图越接近一条直线，这时用线性回归模型拟合这组数据就越好，此时建立的线性回归模型是有意义.3. 小结：求线性回归方程的步骤、线性回归模型与一次函数的不同.第二课时。
高中数学人教A版选修-第一章
(xn，yn)中的一个点； ③在残差图中，残差点分布的带状区域的宽度越宽，其模型拟合的精度越高； ④在回归分析中，R2 为 0．98 的模型比 R2 为 0．80 的模型拟合的效果好． 解析：由回归分析的概念知①④正确，②③错误． 答案：①④ 9．某工厂为了对新研发的一种产品进行合理定价，将该产品按事先拟定的价格进行试
计算得x＝6．85，y＝157．25．
8
^ ∑i＝1xiyi－8xy ∴b＝ 8
∑i＝1x2i －8x2
8 764.5－8 × 6.85 × 157.25
＝
382.02－8 × 6.852
≈22．17，
^^ a＝y－bx＝157．25－22．17×6．85≈5．39，
故线性回归方程为^y＝22．17x＋5．39．
A．①②
B．①④
C．②③
D．③④
解析：选 D 根据散点图中点的分布情况，可判断③④中的变量 x，y 具有相关的关系．
4．(重庆高考)已知变量 x 与 y 正相关，且由观测数据算得样本平均数x＝3，y＝3．5，
则由该观测数据算得的线性回归方程可能为( ) A．^y＝0．4x＋2．3 B．^y＝2x－2．4
(1)当两个变量已明显呈线性相关关系时，则无需作散点图，就可直接求回归直线方程， 否则要先判定相关性再求回归方程．判断拟合效果的好坏需要利用 R2 确定，R2 越接近 1， 说明拟合效果越好．
(2)非线性回归方程的求法 ①根据原始数据(x，y)作出散点图； ②根据散点图，选择恰当的拟合函数； ③作恰当的变换，将其转化成线性函数，求线性回归方程； ④在③的基础上通过相应的变换，即可得非线性回归方程．
最新人教版高中数学选修1-2《回归分析的基本思想及其初步应用》教材梳理
庖丁巧解牛知识·巧学 一、回归分析回归分析是根据变量观测数据分析变量间关系的常用统计分析方法.通常把变量观测数据称为样本.1.散点图与回归方程(1)设对y 及x 做n 次观测得数据(x i ,y i )(i=1,2,…,n).以(x i ,y i )为坐标在平面直角坐标系中描点,所得到的这张图便称之为散点图.其中x 是可观测、可控制的普通变量，常称它为自变量，y 为随机变量，常称其为因变量.知识拓展 散点图是直观判断变量x 与y 是否相关的有效手段. (2)a 与回归系数b 的计算方法若散点呈直线趋势,则认为y 与x 的关系可以用一元回归模型来描述.设线性回归方程为y=a+bx+ε.其中a 、b 为未知参数，ε为随机误差，它是一个分布与x 无关的随机变量.最小二乘估计aˆ和b ˆ是未知参数a 和b 的最好估计. x b y aˆˆ-=,b ˆ=∑∑==---ni ini i ix xy y x x121)())((.深化升华 bˆ的计算还可以用公式b ˆ=∑∑==--ni ini ii x n xyx n yx 1221来计算，这时只需列表求出相关的量代入即可. 2.相关性检验如下图中的两个散点图，很难判断这些点是不是分布在某条直线附近.假如不考虑散点图，按照最小二乘估计计算a 与b ，我们可以根据一组成对数据，求出一个回归直线方程.但它不能反映这组成对数据的变化规律.为了解决上述问题，我们有必要对x 与y 作线性相关性的检验，简称相关性检验.对于变量x 与y 随机抽取到的n 对数据(x 1,y 1)，(x 2,y 2)，…，(x n ,y n )，检验统计量是样本相关系数r.r=∑∑∑∑∑∑======---=----ni i ni i ni ii ni i n i i ni i iy n y x n x yx n yx y y x x y y x x122122112121)()()()())((.r 具有以下性质:当r 大于0时，表明两个变量正相关，当r 小于0时，表明两个变量负相关；|r|≤1；|r|越接近1，线性相关程度越强；|r|越接近0，线性相关程度越弱.通常当|r|大于0.75时，认为两个变量有很强的线性相关关系.相关性检验临界值如下表所示.相关性检验的临界值表深化升华 相关性检验的步骤也可如下: (1)作统计假设:X 与Y 不具有线性相关关系.(2)根据小概率0.05与n-2在相关性检验的临界值表中查出r 的一个临界值r 0.05. (3)根据样本相关系数计算公式算出r 的值.(4)作出统计推断.如果|r|＞r 0.05，表明有95％的把握认为X 与Y 之间具有线性相关关系.如果|r|≤r 0.05，我们没有理由拒绝原来的假设.这时寻找回归直线方程是没有意义的. 3.回归分析的基本概念(1)在数学上，把每个效应(观测值减去总的平均值)的平方和加起来，即用∑=-ni iy y12)(表示总的效应，称为总偏差平方和.(2)数据点和它在回归直线上相应位置的差异(y i －i yˆ)是随机误差的效应，称i e ˆ=(y i -i y ˆ)为残差.(3)分别将残差的值平方后回来，用数学符号表示为∑=-ni i iy y12)(称为残差平方和.它代表了随机误差的效应.(4)总偏差平方和与残差平方和的差称为回归平方和.(5)回归效果的刻画我们可以用相关指数R 2反映.R 2=1-∑∑==--n i ini i iy y yy1212)()ˆ(.显然，R 2的值越大，说明残差平方和越小，也就是说模型的拟合效果越好.4.非线性回归问题 在实际问题中，当变量之间的相关关系不是线性相关关系时，不能用线性回归方程描述它们之间的相关关系，需要进行非线性回归分析，然而非线性回归方程一般很难求，因此把非线性回归化为线性回归应该说是解决问题的好方法.首先，所研究对象的物理背景或散点图可帮助我们选择适当的非线性回归方程yˆ=μ(x；a，b).其中a及b为未知参数，为求参数a及b的估计值，往往可以先通过变量置换，把非线性回归化为线性回归，再利用线性回归的方法确定参数a及b的估计值.问题·探究问题函数关系是一种确定性关系，而对一种非确定性关系——相关关系，我们如何研究？导思:由于相关关系不是一种确定性关系，我们经常运用统计分析的方法，即回归分析，按照画散点图，求回归方程，用回归方程预报等步骤进行.探究:我们可以知道，相关关系中，由部分观测值得到的回归直线，可以对两个变量间的线性相关关系进行估计，这实际上是将非确定性问题转化成确定性问题来研究.由于回归直线将部分观测值所反映的规律性进行了延伸，它在情况预报、资料补充等方面有着广泛的应用，从某种意义上看，函数关系是一种理想的关系模型，而相关关系是一种更为一般的情况.因此研究相关关系，不仅可使我们处理更为广泛的数学应用问题，还要使我们对函数关系的认识上升到一种新的高度.典题·热题思路解析：散点图是表示具有相关关系的两个变量的一组数据的图形.解：散点图如下:例2每立方米混凝土的水泥用量x(单位:kg)与2８天后混凝土的抗压强度(单位:kg/cm2)之间的关系有如下数据:(2)如果y与x之间具有线性相关关系，求回归直线方程.思路解析：求回归直线方程和相关系数，可以用计算器来完成.在有的较专门的计算器中，可通过直接按键得出回归直线方程的系数和相关系数，而如果要用一般的科学计算器进行计算，则要先列出相应的表格，有了表格中的那些相关数据，回归方程中的系数和相关系数就都容易求出了.解：(1)r=)6.721294.64572)(20512518600(6.722051218294322⨯-⨯-⨯⨯-≈0.999>0.75.说明变量y 与x 之间具有显著的线性正相关关系.bˆ=143004347205125186006.72205121829432=⨯-⨯⨯-≈0.304, x b y aˆˆ-==72.6－0.304×205=10.28. 于是所求的线性回归方程为yˆ=0.304x+10.28. 深化升华 为了进行相关性检验，通常将有关数据列成表格，然后借助于计算器算出各个量，为求回归直线方程扫清障碍.若由资料知y 对x 有线性相关关系.试求:(1)线性回归方程yˆ=b ˆx+a ˆ的回归系数a ˆ,b ˆ. (2)使用年限为10年时，估计维修费用是多少？思路解析：因为y 对x 有线性相关关系，所以可以用一元线性相关的方法解决问题.利用公式bˆ=∑∑==--ni i ni ii x n x yx n yx 1221,aˆ=y -b ˆx 来计算回归系数.有时为了方便常列表对应写出x i y i ，x i 2,以利于求和.解：(1)x =4，y =5，∑=ni ix12=90，∑=ni ii yx 1=112.3，于是bˆ=245905453.112⨯-⨯⨯-=1.23，aˆ=y -b ˆx =5-1.23×4=0.08. (2)回归直线方程为yˆ=1.23x+0.08.当x=10年时，y ˆ=1.23×10+0.08=12.38(万元)，即估计使用10年的维修费用是12.38万元.方法归纳 知道y 与x 呈线性相关关系，就无需进行相关性检验，否则，应首先进行相关性检验.如果本身两个变量不具有相关关系，或者说，它们之间相关关系不显著，即使求出了回归方程也是毫无意义的，而且估计和预测的量也是不可信的.例4一只红铃虫的产卵数y与x有关，现收集了7组观测数据列于表中，试建立y与x之间思路解析：首先要作出散点图，根据散点图判定y与x之间是否具有线性相关关系，若具有线性相关关系，再求线性回归方程.在散点图中，样本点并没有分布在某个带状区域内，因此两个变量不呈线性相关关系，所以不能直接利用线性回归方程来建立两个变量之间的关系.根据已有的函数知识，可以发现样本分布在某一指数函数曲线的周围.解：散点图如下所示:由散点图可以看出:这些点分布在某一条指数函数y=pe qx(p,q为待定的参数)的周围.现在，问题变为如何估计待定的参数p和q，我们可以通过对数变换把指数关系变为线性关系.令z=lny,则变换后样本点应该分布在直线z=bx+a(a=lnp,b=q)周围.这样就可以利用线性回归模型来建立y与x之间的非线性回归方程了.由下图可看出，变换后的样本点分布在一条直线的附近，因此可以用线性回归方程来拟合.经过计算得到线性回归方程为zˆ=0.272x－3.843.因此红铃虫的产卵数对温度的非线性回归方程为yˆ=e0.272x－3.843.方法归纳线性回归问题在解决前可以先画散点图，通过散点图判断是否为线性回归，如果不是线性回归,要先转换为线性回归问题.。
2024_2025学年高中数学课时跟踪检测一回归分析含解析北师大版选修1_2
课时跟踪检测（一）回来分析1．已知两个有线性相关关系的变量的相关系数为r，则r取下列何值时，两个变量的线性相关关系最强( )A．－0.91 B．0.25C．0.6 D．0.86解析：选A 在四个r值中，|－0.91|最接近1，故此时，两个变量的线性相关关系最强．2．依据如下样本数据x 345678y 4.0 2.5－0.50.5－2.0－3.0 得到的回来方程为y＝bx＋a，则( )A．a>0，b>0 B．a>0，b<0C．a<0，b>0 D．a<0，b<0解析：选B 由表中数据画出散点图，如图．由散点图可知b<0，a>0，选B.3.设某高校的女生体重y(单位：kg)与身高x(单位：cm)具有线性相关关系，依据一组样本数据(x i，y i)(i＝1,2，…，n)，用最小二乘法建立的回来方程为y＝0.85x－85.71，则下列结论中不正确的是( )A．y与x具有正的线性相关关系B．回来直线过样本点的中心(x，y)C．若该高校某女生身高增加1 cm，则其体重约增加0.85 kgD．若该高校某女生身高为170 cm，则可断定其体重必为58.79 kg解析：选D 由于回来直线的斜率为正值，故y与x具有正的线性相关关系，选项A中的结论正确；回来直线过样本点的中心，选项B中的结论正确；依据回来直线斜率的意义易知选项C中的结论正确；由于回来分析得出的是估计值，故选项D中的结论不正确．4．为了解某社区居民的家庭年收入与年支出的关系，随机调查了该社区5户家庭，得到如下统计数据表：收入x(万元)8.28.610.011.311.9支出y(万元) 6.27.58.08.59.8 依据上表可得回来直线方程y＝bx＋a，其中b＝0.76，a＝y－b x.据此估计，该社区一户年收入为15万元家庭的年支出为( )A ．11.4万元B ．11.8万元C ．12.0万元D ．12.2万元解析：选B 由题意知，x ＝8.2＋8.6＋10.0＋11.3＋11.95＝10，y ＝6.2＋7.5＋8.0＋8.5＋9.85＝8，∴a ＝8－0.76×10＝0.4，∴当x ＝15时，y ＝0.76×15＋0.4＝11.8(万元)．5．在一组样本数据(x 1，y 1)，(x 2，y 2)，…，(x n ，y n )(n ≥2，x 1，x 2，…，x n 不全相等)的散点图中，若全部样本点(x i ，y i )(i ＝1,2，…，n )都在直线y ＝12x ＋1上，则这组样本数据的样本相关系数为________．解析：依据样本相关系数的定义可知， 当全部样本点都在直线上时， 相关系数为1. 答案：16．某咖啡厅为了了解热饮的销售量y (个)与气温x (℃)之间的关系，随机统计了某4天的销售量与气温，并制作了比照表：________．解析：∵x ＝14(18＋13＋10－1)＝10，y ＝14(24＋34＋38＋64)＝40，∴40＝－2×10＋a ，∴a ＝60，当x ＝－4时，y ＝－2×(－4)＋60＝68.答案：687．某种产品的广告费用支出x 与销售额y 之间有如下的对应数据(单位：万元).(1)(2)求回来方程；(3)据此估计广告费用支出为10万元时，销售额y 的值． 解：(1)作出散点图如下图．(2)由散点图可知，样本点近似地分布在一条直线旁边，因此，x ，y 之间具有线性相关关系．由表中的数据可知，x －＝15×(2＋4＋5＋6＋8)＝5，y －＝15×(30＋40＋60＋50＋70)＝50.所以b ＝∑i ＝15x i －x－y i －y－∑i ＝15x i －x－2＝6.5，a ＝y －－b x －＝50－6.5×5＝17.5，因此线性回来方程为y ＝17.5＋6.5x .(3)x ＝10时，y ＝17.5＋10×6.5＝82.5(万元)． 即当支出广告费用10万元时，销售额为82.5万元．8．某工厂为了对新研发的一种产品进行合理定价，将该产品按事先拟定的价格进行试销，得到如下数据：单价x (元) 8 8.2 8.4 8.6 8.8 9 销量y (件)908483807568(1)求回来直线方程y ＝bx ＋a ，其中b ＝－20，a ＝y －b x ；(2)预料在今后的销售中，销量与单价仍旧听从(1)中的关系，且该产品的成本是4元/件，为使工厂获得最大利润，该产品的单价应定为多少元？(利润＝销售收入－成本)解：(1)x ＝16(8＋8.2＋8.4＋8.6＋8.8＋9)＝8.5，y ＝16(90＋84＋83＋80＋75＋68)＝80，从而a ＝y ＋20x ＝80＋20×8.5＝250, 故y ＝－20x ＋250.(2)由题意知， 工厂获得利润z ＝(x －4)y ＝－20x 2＋330x －1 000＝－20⎝⎛⎭⎪⎫x －3342＋361.25，所以当x ＝334＝8.25时，z max ＝361.25(元)．即当该产品的单价定为8.25元时，工厂获得最大利润．9．在钢铁碳含量对于电阻的效应探讨中，得到如下数据表：碳含量x (%) 0.10 0.30 0.40 0.55 0.70 0.80 0.95 20 ℃时电阻(Ω)1518192122.623.626解：由已知数据得x －＝17×∑i ＝17x i ≈0.543，y －＝17×145.2≈20.74，∑i ＝17x 2i ＝2.595，∑i ＝17y 2i ＝3 094.72，∑i ＝17x i y i ＝85.45.∴b ≈85.45－7×0.543×20.742.595－7×0.5432≈12.46， a ＝20.74－12.46×0.543≈13.97.线性回来方程为y ＝13.97＋12.46x . 下面利用相关系数检验是否显著．∑i ＝17x i y i －7x － y －＝85.45－7×0.543×20.74≈6.62，∑i ＝17x 2i －7x －2＝2.595－7×(0.543)2≈0.531， ∑i ＝17y 2i －7y －2＝3 094.72－7×(20.74)2＝83.687. ∴r ＝6.620.531×83.687≈0.993.由于r 接近于1，故钢铁碳含量对电阻的效应线性相关关系显著．。
回归分析教学计划
回归分析教学计划一、教学内容分析及学情分析：（一）教学内容分析：《回归分析》是高中数学人教B版选修2—3第三章《统计案例》的第二节内容，本节是中学阶段统计学的完结篇。
其内容与第一节《独立性检验》及必修3中的统计知识均有着密切的联系。
它是必修3中回归直线方程知识的加深和升华，也是对第一节《独立性检验》中统计方法的补充。
其实，统计学发展到今天已经有许多较成熟的统计方法，独立性检验和回归分析只是其中的两种方法。
教材把一个个的案例直接呈现在学生面前，通过探究案例，解决问题，使学生们了解这两种统计方法的基本思想、解题步骤及其初步应用。
在统计案例的教学中，应培养学生对数据的直观感觉，认识统计方法的特点（如估计结果的随机性、统计推断可能犯错误等），体会统计方法应用的广泛性，理解其方法中蕴涵的思想。
避免学生单纯记忆和机械套用公式进行计算。
教学中应鼓励学生使用计算机及统计软件等现代技术手段来处理数据，解决实际问题。
应尽量给学生提供充分的实践活动机会，要求学生在实践中体会统计思想。
学习本节课后高中阶段的统计学知识全部学完，学生应该能够独立地分析简单的统计数据，能够独立完成简单的统计分析问题。
这种能力既是到高校继续深造的需要，更是作为新时代合格公民的必备素质。
（二）学情分析1、在学习本节课之前，学生已经在初中及高中数学人教B版必修3第二章中初步掌握了统计学的相关知识，特别是已经掌握了线性相关的回归直线方程的求法，能够通过对散点图的观察发现较直观的线性相关关系并求出其回归直线方程。
2、高二学生的自主学习能力和探究能力都很强，特别在学习了本章《统计案例》第一节的独立性检验的统计思想之后，初步掌握了统计分析的思想方法，这都为本节课教学奠定了坚实的基础。
3、学生学习本节内容可能遇到的困难：（1）求回归直线方程时计算量大。
（2）对相关系数的理解。
（3）对转化与化归的思想方法的运用。
（4）对统计学应用背景的了解程度不深。
4、根据学生乐于亲身参与教学的特点本节课我采用了设疑探究教学模式：引入情境-启发质疑-互动探究-应用评价。
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57 11.4 不符合题意. 5 作直线 x y 12 与可行域边界交于
此时 x y
及 9 3， 即可知在这两点之间的整点为 3， 为所求 9 及 4,8 .
9 15 两点 ， 2 2
x y 10 练：已知x,y满足 x 4 y 20 x, y N + z=5x+2y的最大值. y
一、相关关系 二、线性回归方程
n i i
y＝a＋bx
n
b
( x x )( y y ) x y nx y
i 1 2 ( x x ) i i 1 n
i 1 n
i
i
2 2 x nx i i 1
a y bx
复习
§1.2相关系数
线性相关系数：
r
( x x )( y y )
例2、要将两种大小不同规格的钢板截成A、 B、C三种规格，每张钢板可同时截得三种规 格的小钢板的块数如下表所示：
规格类型 钢板类型
A规格
2
B规格
1
C规格
1
第一种钢板
第二种钢板
1
2
3
今需要A、B、C三种规格的成品分别为15， 18，27块，问各截成这两种钢板多少张可得 所需三种规格成品，且使用钢板张数最少.
例1. 某地区2007年至2013年农村居民家庭纯收入y（单 位：千元）的数据如下表：
年份 年份代号t 人均纯收入y 2007 1 2.9 2008 2 3.3 2009 3 3.6 2010 4 4.4 2011 5 4.8 2012 6 5.2 2013 7 5.9
（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2007年至2013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 2015年农村居民家庭人均纯收入.
2 x y 15 x 2 y 18 解： x 3 y 27 x N , y N
目标函数为 求z的最小值 作出可行域如图所示，其中 18 39 直线2x+y=15与直线x+3y=27的交点为 ,
5 5
z x y
ˆ a ˆ 的为9.4， ˆ bx ˆ中 b 根据上表可得回归方程 y 据此模型预报广告费用为6万元是销售额为（ B ）
A.63.6万元 B.65.5万元
C.67.7万元
D.72.0万元
江西理6
例3. 变量X与Y相对应的一组数据为(10，1)，(11.3，2) ，(11.8，3)，(12.5，4)，(13，5)；变量U与V相对应的一组 数据为(10，5)，(11.3，4)，(11.8，3)，(12.5，2)，(13，1) ，R1表示变量Y与X之间的线性相关系数，R2表示变量V与 U之间的线性相关系数，则( C )
i 1 i i
n
( xi x )
i 1
n
2
( yi y )
i 1
n
=
2
x y nx y
i 1 i i
n
xi nx2 i 1 Nhomakorabean
2
2 2 y ny i i 1
n
r (0,1] : 正相关
r [1,0) : 负相关
r =0
: 不相关
刷题开始！
全国课标II理19改编
二、线性回归方程
线性回归方程系数的计算公式 设变量 y 对 x 的线性回归方程为 y＝a＋bx，由最小二乘法 知系数 a，b 的计算公式为：
xi－ x yi－ y xiyi－n x y
i＝ 1 i＝ 1
n
n
b＝
xi－ x 2
i＝ 1
n
＝
2 x2 i －n x i＝ 1
n
，a＝ y －b x .
20 10 , 3 3
，求
o
x y 10
x 4 y 20
x
§ 1.1 回归分析 § 1.2 相关系数 （一）
§1.1回归分析
一个家族中兄弟或姐妹智商的相关性如何？ 吸烟与肺癌是否有关？
一、相关关系
父母的身高与他们孩子的身高， 食物中所含的脂肪与所含的热量， 农作物的施肥量与产量，…… 它们之间是一种非确定性的关系，称为 相关关系
§1.2相关系数
线性相关系数：
r
( x x )( y y )
i 1 i i 2 ( x x ) i i 1 n 2 ( y y ) i i 1 n
n
r [1,1]
r>0 正相关 r<0 负相关
§ 1.1 回归分析 § 1.2 相关系数 （二）
复习
§1.1回归分析
A.R2＜R1＜0
C.R2＜0＜R1
B.0＜R2＜R1
D.R2=R1
练. 若线性回归方程中回归系数b=0，则相关系数为（ C ） A. r = 1 C. r = 0 B. r = -1 D. r不确定
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
，
ˆ b
(t t )( y y )
i 1 i i 2 ( t t ) i i 1 n
n
ˆ ˆ y - bt a
练. 随机变量x, y的几组数据分别为(3,10), (7,20), (11,24), 则y对x的线性回归方程是（C ） A.y= 1.75 - 5.75x C.y= 5.75 + 1.75x B.y= -5.75 + 1.75x D.y= 5.75 - 1.75x
例2. 某单位为了了解用电量y（度）与气温x（°C）之 间的关系，随机统计了某4天的用电量与当天气温，并制 作了对照表如下：
由表中数据得线性回归方程y=bx+a中，b=-2，预测当气 68 温为-4°C时，用电量的度数约为__________kW*h.
山东理7
练. 某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如下表： 广告费用x（万元） 销售额y（万元） 4 49 2 26 3 39 5 54
注：相关关系与函数关系的区别
例1. ……
编号 股骨 长度 肱骨 长度 1 38 41 2 56 63 3 59 70 4 64 72 5 74 84
编号
1
2
3
4
5
x y
38 41
56 63
59 70
64 72
74 84
散点图
90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0 20 40 60 80