第一章统计案例(选修2——3)
【数学】新课标人教A版选修1-2第一章统计案例教案
4
选修 1—2 第一章统计案例
若H0成立 , 则K2应该很小 . 把表中数据代入公式
2
K2 = 9965 7775 49-42 2099
56.632
7817 2148 9874 91
在H0成立的情况下 . 统计学家估算出如下概率
P K2 6.635 0.01
即在H0成立的情况下 ,K 2的值大于 6.635 的概率非常小. 如果K2 6.635, 就断定H 0不成立 , 出错的可能性有多大? 出现K2=56.632 6.635 的概率不超过 1% .
周围 .
令 z=lny , a=lnc1 , b=c2 则 z=bx+a
此时可用线性回归来拟合 z=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 Y=e0.272x-3.843
1、1 回归分析的基本思想及其初步应用(习题课) (第五课时 )
目标 :通过习题巩固所学知识
过程 :1、复习有关知识
教学重点: 独立性检验的步骤。 例 2。 教学难点: 对临界值的理解。 教学过程 :1、复习独立性检验的步骤。
2、可信程度。 3、举例。 例 2。略。 补充例题: 对 196 个接受心脏搭桥手术的病人和 196 个接受血管清 障手术的病人进行 3 年跟踪研究, 调查他们是否又发作过心脏病, 调查结果如下 表所示:
尿汞含量 x
2
消光系数 y
64
4
6
8
10
138
205
285
360
连山高级中学高二数学备课组
3
选修 1—2 第一章统计案例
(1)求回归方程。( 2)求相关指数 R2。
解:略 。
3. 练习:选择、填空用小黑板给出。 (题来源于数学天地报) 。 4. 小结。 5. 作业。
北师大版选修(1-2)第一章《统计案例》word教案
选修1-2 第一章 统计案例[课标研读][课标要求]了解下列一些常见的统计方法,并能应用这些方法解决一些实际问题.(1)独立检验:了解独立性检验(只要求2×2列联表)的基本思想、方法及其简单应用. (2)假设检验:了解假设检验的基本思想、方法及其简单应用. (3)聚类分析:了解聚类分析的基本思想、方法及其简单应用. (4)回归分析:了解回归的基本思想、方法及其简单应用.[命题展望]本章所涉及到的知识点均要进行大量的数据计算,而这些计算如果仅仅靠笔算往往是比较困难的,需要借助于计算机或计算器。
其实在新课标中提到“……应鼓励学生使用计算器、计算机等现代技术手段来处理数据……”,而我们目前的高考还不允许使用计算器,所以本章的更看重统计思想。
考虑到本章内容是新增内容,在高考中应该有所体现,但在高考试题中不会出现过于繁琐的计算题,相信会出现一道填空试题或填空题,出现解答题的可能性较小,即使出现,所涉及的计算应该不会很繁琐。
本章的疑点是用这种方法检验可靠吗?实际上这种方法仍然是用样本估计总体,由于抽样的随机性,结果并不唯一,所以用部分推断全体,推断可能正确,也有可能错误。
但我们只要科学合理地去抽样,那么犯错误的可能性就很小了。
如卡方检验中,若26.635χ>,则说明我们犯错误的概率仅为1%,这也是统计方法的魅力所在。
第一讲 回归分析的基本思想及其初步应用[知识梳理][知识盘点]1.相关关系是一种非确定的关系, 是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种方法。
2.线性回是模型y bx a e =++(e 为 ),因变量y 的值是自变量x 和随机误差e 共同确定的,即自变量x 只能解释部分y 的变化,在统计中,我们把自变量x 称为 ,因变量y 称为 。
3.模型中的参数a 和b 用 估计,其计算公式如下:121()()ˆ()niii nii x x y y bx x ==--=-∑∑,ˆˆa y bx =-,其中11n i i x x n ==∑,1nii y y ==∑ (,)x y 称为 ,回归直线一定经过样本中心点。
最新人教版高中数学选修2-3《统计案例复习》示范教案
最新人教版高中数学选修2-3《统计案例复习》示范教案本章复习本章知识脉络基础知识聚焦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方法,而联系这两个变量之间的关系的方程称为回归方程,下列叙述正确的是( )A .回归方程一定是直线方程B .回归方程一定不是直线方程C .回归方程是变量之间关系的严格刻画D .回归方程是变量之间关系的一种近似刻画 2.在两个变量Y 与X 的回归模型中,选择了4个不同的模型,它们的相关指数R 2如下,其中拟合效果最好的是( )A .R 2=0.98B .R 2=0.80C .R 2=0.50D .R 2=0.25 3.下列关于K 2的说法正确的是( )A .K 2在任何相互独立的问题中都可以用来检验有关还是无关B .K 2的观测值越大,事件相关的可能性就越大C .K 2是用来判断两个分类变量是否有关系的随机变量,只对两个分类变量适合D .当K 2的观测值大于某一数值(比如10.828)时,我们就说两个分类变量X 与Y 一定相关4.当我们建立多个模型拟合某一数据时,为了比较各个模型的拟合效果,我们可通过计算下列哪些量来确定( )①残差平方和;②回归平方和;③相关指数R 2;④相关系数rA .①B .①②C .①②③D .③④5.线性回归方程y ^=b ^x +a ^必经过( )A .(0,0)B .(x ,0)C .(0,y )D .(x ,y ) 学生活动:先用3~5分钟的时间完成上面5个小题,然后再交流答案,相互讨论,并根据题目设计的知识,回顾本章的主要内容.活动结果:1.D 2.A 3.B 4.C 5.D 基础知识回顾:1.回归方程模型及相关检验(1)回归方程中a ^ =y ^ -b ^ x ,b ^=∑i =1n(x i -x )(y i -y )∑i =1n(x i -x )2,其中(x ,y )称为样本点的中心.(2)r 具有如下性质:||r ≤1,并且||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.(3)为了衡量预报的精确度,我们要进行残差分析,通常σ2越小,预报精度越高. 2.2×2列联表的独立性检验(1)分类变量:变量的不同“值”表示个体所属的不同类别,这类变量称为分类变量.(2)列联表:两个分类变量的频数表称为列联表.有两个分类变量的样本频数列联表称为2×2列联表.(3)独立性检验独立性检验一般采用列联表的形式,每个因素可以分为两个类别.当列联表是2×2列联表的形式时,独立性检验的随机变量K 2的计算公式如下:K 2=n(ac -bd)2(a +b)(c +d)(a +c)(b +d).这里的字母如下表在给定的出错概率上限下,我们可以通过K 的观测值与已知数据的大小关系,来判断分类变量的关系.设计目的:把某一节复习课要复习的基础知识(概念、公式、法则、公理、定理、方法、思想、技能、技巧等)整理成一组问题的形式,通过解答问题,达到引发学生再现某些基础知识,进而牢记某些基础知识的目的,即这里的主要目的是再现本节课所要复习的知识、技能、方法与思想.典型示例类型一:线性回归模型及回归分析例1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 =b ^x +a ^;(3)已知该厂技术改造前100吨甲产品能耗为90吨标准煤;试根据(2)求出的线性回归方程,预测生产100吨甲产品的生产能耗比技术改造前降低多少吨标准煤?思路分析:结合统计知识,正确作图和计算.解:(1)散点图如图所示:(2)由系数公式可知,x =4.5,y =3.5,b ^=66.5-4×4.5×3.586-4×4.52=66.5-635=0.7. a ^=3.5-0.7×92=0.35,所以线性回归方程为y =0.7x +0.35;(3)x =100时,y =0.7x +0.35=70.35,所以预测生产100吨甲产品的生产能耗比技术改造前降低19.65吨标准煤.点评:回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的常用方法.采用回归分析基本思想,解决实际问题的基本步骤如下:①明确对象;②画散点图;③选择模型,即通过观察分析散点图确定回归方程的类型,如果观察到数据呈线性关系,则选用线性回归方程y ^=b ^x +a ^;④估算方程,即按一定的规则估计回归方程的参数,如最小二乘法原理;⑤线性相关程度的判定,即通过样本相关系数的大小作出判断:|r|≤1;|r|越接近于1,线性相关程度越强;|r|越接近于0,线性相关程度越弱.变式练习:一个车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此进行了(1)y 与x 是否具有线性相关关系?(2)如果y 与x 具有线性相关关系,求回归直线方程;(3)根据求出的回归直线方程,预测加工200个零件所用的时间为多少?x =55,y =91.7,∑i =110x 2i =38 500,∑i =110y 2i =87 777,∑i =110x i y i =55 950,因此 r =∑i =110x i y i -10x y(∑i =110x 2i -10x 2)(∑i =110y 2i -10y 2)=55 950-10×55×91.7(38 500-10×552)×(87 777-10×91.72)≈0.999 8,由于r =0.999 8>0.75,因此x 与y 之间有很强的线性相关关系,因而可求回归直线方程. (2)设所求的回归直线方程为y ^=b ^x +a ^,则有b ^=∑i =110x i y i -10x y ∑i =110x 2i -10x2≈0.668,a ^ =y -b ^ x ≈54.96,因此,所求线性回归方程为y ^=0.668x +54.96.(3)这个回归直线方程的意义是当x 每增大1时,y 的值约增加0.668,而54.96是y 不随x 增加而变化的部分,因此,当x =200时,y 的估计值为y ^=0.668×200+54.96=188.56≈189,因此,加工200个零件所用的工时约为189分.类型二:非线性回归模型及回归分析例2在试验中得到变量y 与x 的数据如下:由经验知,y 与1x 之间具有线性相关关系,试求y 与x 之间的回归曲线方程;当x 0=0.038时,预测y 0的值.分析:通过换元转化为线性回归问题.解:令u =1x,由题目所给数据可得下表所示的数据:计算得b ^=0.29,a ^=34.24,∴y ^=34.24+0.29u.故所求回归曲线方程为y ^=34.24+0.29x ,当x 0=0.038时,y ^=34.24+0.290.038≈41.87.点评:非线性回归问题有时并不给出经验公式,此时我们可以由已知的数据画出散点图,并把散点图与已经学习过的各种函数,如幂函数、指数函数、对数函数、二次函数等作比较,挑选出跟这些散点拟合得最好的函数,然后再采用变量的变换,把问题转化为线性回归问题,使问题得以解决.变式练习:某地大气中氰化物浓度测定结果如下:(2)求相关指数.(3)作出残差图,并求残差平方和.解:(1)选取污染源距离为自变量x ,氰化物浓度为因变量y ,作散点图.从表中所给的数据可以看出,氰化物浓度与距离有负的相关关系,用非线性回归方程来拟合,建立y 关于x 的指数回归方程:y ^=0.929 3e-0.009 4x.(2)相关指数R 2=1-∑n i =1(y i -y ^i )2∑ni =1(y i -y )2≈0.991 5.残差平方和∑ni =1 (y i -y ^i )2=0.011 8. 类型三:独立性检验思想例3某些行为在运动员的比赛之间往往被赋予很强的神秘色彩,如有一种说法认为,在进入某乒乓球场比赛前先迈入左脚的运动员就会赢得比赛的胜利.某记者为此追踪了某著名负有关?思路分析:根据列联表,求出K 2的观测值,再进行判断.。
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2.1.2 演绎推理
2.2.2 反证法
阅读与欣赏
《原本》与公理化思想
第三章 数引入
3.2.2 复数的乘法和除法
阅读与欣赏
复平面与高斯
4.1 流程图
本章小结
附录 部分中英文词汇对照表
第一章 统计案例
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1.1 独立性检验
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阅读与欣赏
“回归”一
词的由来
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最新人教版高二数学选修1-2(B 版)电子课本课件【全册】目录
0002页 0090页 0178页 0200页 0277页 0329页 0401页 0403页 0454页 0530页 0608页 0610页 0672页 0703页
第一章 统计案例
1.2 回归分析
阅读与欣赏
“回归”一词的由来
第二章 推理与证明
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1.2 回归分析
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本章小结
(人教课标版)普通高中课程标准实验教科书《数学》目录(B版)
(人教课标版)普通高中课程标准实验教科书《数学》目录(B版)(人教课标版)普通高中课程标准实验教科书《数学》目录(B版)必修一第一章集合1.1集合与集合的表示方法1.1.1集合的概念1.1.2集合的表示方法1.2集合之间的关系与运算1.2.1集合之间的关系1.2.2集合的运算本章小结阅读与欣赏聪明在于学习,天才由于积累第二章函数2.1函数2.1.1函数2.1.2函数的表示方法2.1.3函数的单调性2.1.4函数的奇偶性2.1.5用计算机作函数的图象(选学)2.2一次函数和二次函数2.2.1一次函数的性质与图象2.2.3待定系数法2.3函数的应用(Ⅰ)2.4函数与方程2.4.1函数的零点2.4.2求函数零点近似解的一种计算方法——二分法本章小结阅读与欣赏函数概念的形成与发展第三章基本初等函数(Ⅰ)3.1指数与指数函数3.1.1实数指数幂及其运算3.1.2指数函数3.2对数与对数函数3.2.1对数及其运算3.2.2对数函数3.2.3指数函数与对数函数的关系3.3幂函数3.4函数的应用(Ⅱ)本章小结阅读与欣赏对数的发明必修二第一章立体几何初步1.1空间几何体1.1.1构成空间几何体的基本元素1.1.2棱柱、棱锥和棱台的结构特征1.1.3圆柱、圆锥、圆台和球1.1.4投影与直观图1.1.5三视图1.1.6棱柱、棱锥、棱台和球的表面积1.1.7柱、锥、台和球的体积实习作业1.2点、线、面之间的位置关系1.2.1平面的基本性质与推论1.2.2空间中的平行关系1.2.3空间中的垂直关系本章小结阅读与欣赏散发着数学芳香的碑文第二章平面解析几何初步2.1平面直角坐标系中的基本公式2.1.1数轴上的基本公式2.1.2平面直角坐标系中的基本公式2.2直线的方程2.2.1直线方程的概念与直线的斜率2.2.2直线方程的几种形式2.2.3两条直线的位置关系2.2.4点到直线的距离2.3圆的方程2.3.1圆的标准方程2.3.2圆的一般方程2.3.3直线与圆的位置关系2.3.4圆与圆的位置关系2.4空间直角坐标系2.4.1空间直角坐标系2.4.2空间两点的距离公式本章小结阅读与欣赏笛卡儿必修三第一章算法初步1.1算法与程序框图1.1.1算法的概念1.1.2程序框图1.1.3算法的三种基本逻辑结构和框图表示1.2基本算法语句1.2.1赋值、输入和输出语句1.2.2条件语句1.2.3循环语句1.3中国古代数学中的算法案例本章小结阅读与欣赏我国古代数学家秦九韶附录1解三元一次方程组的算法、框图和程序附录2Scilab部分函数指令表第二章统计2.1随机抽样2.1.2系统抽样2.1.4数据的收集2.2用样本估计总体2.2.1用样本的频率分布估计总体的分布2.2.2用样本的数字特征估计总体的数字特征2.3变量的相关性2.3.1变量间的相关关系2.3.2两个变量的线性相关本章小结阅读与欣赏蚂蚁和大象谁的力气更大附录随机数表第三章概率3.1事件与概率3.1.1随机现象3.1.2事件与基本事件空间3.1.3频率与概率3.1.4概率的加法公式3.2古典概型3.2.1古典概型3.2.2概率的一般加法公式(选学)3.3随机数的含义与应用3.3.1几何概型3.3.2随机数的含义与应用3.4概率的应用本章小结阅读与欣赏概率论的起源必修四第一章基本初等函数(Ⅱ)1.1任意角的概念与弧度制1.1.1角的概念的推广1.1.2弧度制和弧度制与角度制的换算1.2任意角的三角函数1.2.1三角函数的定义1.2.2单位圆与三角函数线1.2.3同角三角函数的基本关系式1.2.4诱导公式1.3三角函数的图象与性质1.3.1正弦函数的图象与性质1.3.2余弦函数、正切函数的图象与性质1.3.3已知三角函数值求角教学建模活动本章小结阅读与欣赏三角学的发展第二章平面向量2.1向量的线性运算2.1.1向量的概念2.1.2向量的加法2.1.3向量的减法2.1.4数乘向量2.1.5向量共线的条件与轴上向量坐标运算2.2向量的分解与向量的坐标运算2.2.1平面向量基本定理2.2.2向量的正交分解与向量的直角坐标运算2.2.3用平面向量坐标表示向量共线条件2.3平面向量的数量积2.3.1向量数量积的物理背景与定义2.3.2向量数量积的运算律2.3.3向量数量积的坐标运算与度量公式2.4向量的应用2.4.1向量在几何中的应用2.4.2向量在物理中的应用本章小结阅读与欣赏向量概念的推广与应用第三章三角恒等变换3.1和角公式3.1.1两角和与差的余弦3.1.2两角和与差的正弦3.1.3两角和与差的正切3.2倍角公式和半角公式3.2.1倍角公式3.2.2半角的正弦、余弦和正切3.3三角函数的积化和差与和差化积本章小结阅读与欣赏和角公式与旋转对称必修五第一章解三角形1.1正弦定理和余弦定理1.1.1正弦定理1.1.2余弦定理1.2应用举例本章小结阅读与欣赏亚历山大时期的三角测量第二章数列2.1数列2.1.1数列2.1.2数列的递推公式(选学)2.2等差数列2.2.1等差数列2.2.2等差数列的前n项和2.3等比数列2.3.1等比数列2.3.2等比数列的前n项和本章小结阅读与欣赏级数趣题无穷与悖论第三章不等式3.1不等关系与不等式3.1.1不等关系与不等式3.1.2不等式的性质3.2均值不等式3.3一元二次不等式及其解法3.4不等式的实际应用3.5二元一次不等式(组)与简单的线性规划问题3.5.1二元一次不等式(组)所表示的平面区域3.5.2简单线性规划本章小结选修1-1第一章常用逻辑用语1.1命题与量词1.1.1命题1.1.2量词1.2基本逻辑联结词1.2.1“且”与“或”1.2.2“非”(否定)1.3充分条件、必要条件与命题的四种形式1.3.1推出与充分条件、必要条件1.3.2命题的四种形式本章小结阅读与欣赏什么是数理逻辑第二章圆锥曲线与方程2.1椭圆2.1.1椭圆及其标准方程2.1.2椭圆的几何性质2.2双曲线2.2.1双曲线及其标准方程2.2.2双曲线的几何性质2.3抛物线2.3.1抛物线级其标准方程2.3.2抛物线的几何性质本章小结阅读与欣赏圆锥面与圆锥曲线第三章导数及其应用3.1导数3.1.1函数的平均变化率3.1.2瞬时速度与导数3.1.3导数的几何意义3.2导数的运算3.2.1常数与幂函数的导数3.2.2导数公式表3.2.3导数的四则运算法则3.3导数的应用3.3.1利用导数判断函数的单调性3.3.2利用导数研究函数的极值3.3.3导数的实际应用本章小结阅读与欣赏微积分与极限思想选修1-2第一章统计案例1.1独立性检验1.2回归分析本章小结“回归”一词的由来附表相关性检验的临界值表第二章推理与证明2.1合情推理与演绎推理2.1.1合情推理2.1.2演绎推理2.2直接证明与间接证明2.2.1综合法与分析法2.2.2反证法本章小结阅读与欣赏《原本》与公理化思想数学证明的机械化——机器证明第三章数系的扩充与复数的引入3.1数系的扩充与复数的引入3.1.1实数系3.1.2复数的引入3.2复数的运算3.2.1复数的加法和减法3.2.2复数的乘法和除法本章小结复平面与高斯第四章框图4.1流程图4.2结构图本章小结阅读与欣赏冯·诺伊曼选修2-1第一章常用逻辑用语1.1命题与量词1.1.1命题1.1.2量词1.2基本逻辑联结词1.2.1“且”与“或”1.2.2“非”(否定)1.3充分条件、必要条件与命题的四种形式1.3.1推出与充分条件、必要条件本章小结阅读与欣赏什么是数理逻辑第二章圆锥曲线与方程2.1曲线与方程2.1.1曲线与方程的概念2.1.2由曲线求它的方程、由方程研究曲线的性质2.2椭圆2.2.1椭圆的标准方程2.2.2椭圆的几何性质2.3双曲线2.3.1双曲线的标准方程2.3.2双曲线的几何性质2.4抛物线2.4.1抛物线的标准方程2.4.2抛物线的几何性质2.5直线与圆锥曲线本章小结阅读与欣赏圆锥面与圆锥曲线第三章空间向量与立体几何3.1空间向量及其运算3.1.1空间向量的线性运算3.1.2空间向量的基本定理3.1.3两个向量的数量积3.1.4空间向量的直角坐标运算3.2空间向量在立体几何中的应用3.2.1直线的方向向量与直线的向量方程3.2.2平面的法向量与平面的向量表示3.2.3直线与平面的夹角3.2.4二面角及其度量3.2.5距离(选学)本章小结阅读与欣赏向量的叉积及其性质选修2-2第一章导数及其应用1.1导数1.1.1函数的平均变化率1.1.2瞬时速度与导数1.1.3导数的几何意义1.2导数的运算1.2.1常数函数与冥函数的导数1.2.2导数公式表及数学软件的应用1.2.3导数的四则运算法则1.3导数的应用1.3.1利用导数判断函数的单调性1.3.2利用导数研究函数的极值1.3.3导数的实际应用1.4定积分与微积分基本定理1.4.1曲边梯形面积与定积分1.4.2微积分基本定理本章小结阅读与欣赏微积分与极限思想第二章推理与证明2.1合情推理与演绎推理2.1.1合情推理2.1.2演绎推理2.2直接证明与间接证明2.2.1综合法与分析法2.2.2反证法2.3数学归纳法2.3.1数学归纳法2.3.2数学归纳法应用举例本意小结阅读与欣赏《原本》与公理化思想第三章数系的扩充与复数3.1数系的扩充与复数的概念3.1.1实数系3.1.2复数的概念3.1.3复数的几何意义3.2复数的运算3.2.1复数的加法与减法3.2.2复数的乘法3.2.3复数的除法本章小节阅读与欣赏复平面与高斯选修2-3第一章计数原理1.1基本计数原理1.2排列与组合1.2.1排列1.2.2组合1.3二项式定理1.3二项式定理1.3.2杨辉三角本章小结第二章概率2.1离散型随机变量及其分布列2.1.1离散型随机变量2.1.2离散型随机变量的分布列2.1.3超几何分布2.2条件概率与事件的独立性2.2.1条件概率2.2.2事件的独立性2.2.3独立重复试验与二项分布2.3随机变量的数字特征2.3.1离散型随机变量的数学期望2.3.2离散型随机变量的方差2.4正态分布本章小结阅读与欣赏关于“玛丽莲问题”的争论第三章统计案例3.1独立性检验3.2回归分析本章小结阅读与欣赏“回归”一词的由来附表选修3-1第一讲早期的算术与几何一古埃及的数学二两河流域的数学三丰富多彩的记数制度第二讲古希腊数学一希腊数学的先行者二毕达哥拉斯学派三欧几里得与《原本》四数学之神──阿基米德第三讲中国古代数学瑰宝一《周髀算经》与赵爽弦图二《九章算术》三大衍求一术四中国古代数学家第四讲平面解析几何的产生一坐标思想的早期萌芽二笛卡儿坐标系三费马的解析几何思想四解析几何的进一步发展第五讲微积分的诞生一微积分产生的历史背景二科学巨人牛顿的工作三莱布尼茨的“微积分”第六讲近代数学两巨星一分析的化身──欧拉二数学王子──高斯第七讲千古谜题一三次、四次方程求根公式的发现二高次方程可解性问题的解决三伽罗瓦与群论四古希腊三大几何问题的解决第八讲对无穷的深入思考一古代的无穷观念二无穷集合论的创立三集合论的进一步发展与完善第九讲中国现代数学的开拓与发展一中国现代数学发展概观二人民的数学家──华罗庚三当代几何大师──陈省身选修3-2暂缺选修3-3第一讲从欧氏几何看球面一平面与球面的位置关系二直线与球面的位置关系和球幂定理三球面的对称性第二讲球面上的距离和角一球面上的距离二球面上的角第三讲球面上的基本图形一极与赤道二球面二角形三球面三角形1.球面三角形2.三面角3.对顶三角形4.球极三角形第四讲球面三角形一球面三角形三边之间的关系二、球面“等腰”三角形三球面三角形的周长四球面三角形的内角和第五讲球面三角形的全等1.“边边边”(s.s.s)判定定理2.“边角边”(s.a.s.)判定定理3.“角边角”(a.s.a.)判定定理4.“角角角”(a.a.a.)判定定理第六讲球面多边形与欧拉公式一球面多边形及其内角和公式二简单多面体的欧拉公式三用球面多边形的内角和公式证明欧拉公式第七讲球面三角形的边角关系一球面上的正弦定理和余弦定理二用向量方法证明球面上的余弦定理1.向量的向量积2.球面上余弦定理的向量证明三从球面上的正弦定理看球面与平面四球面上余弦定理的应用──求地球上两城市间的距离第八讲欧氏几何与非欧几何一平面几何与球面几何的比较二欧氏平行公理与非欧几何模型──庞加莱模型三欧氏几何与非欧几何的意义阅读与思考非欧几何简史选修3-4第一讲平面图形的对称群一平面刚体运动1.平面刚体运动的定义2.平面刚体运动的性质二对称变换1.对称变换的定义2.正多边形的对称变换3.对称变换的合成4.对称变换的性质5.对称变换的逆变换三平面图形的对称群第二讲代数学中的对称与抽象群的概念一n元对称群Sn二多项式的对称变换三抽象群的概念1.群的一般概念2.直积第三讲对称与群的故事一带饰和面饰二化学分子的对称群三晶体的分类四伽罗瓦理论选修4-1第一讲相似三角形的判定及有关性质一平行线等分线段定理二平行线分线段成比例定理三相似三角形的判定及性质1.相似三角形的判定2.相似三角形的性质四直角三角形的射影定理第二讲直线与圆的位置关系一圆周角定理二圆内接四边形的性质与判定定理三圆的切线的性质及判定定理四弦切角的性质五与圆有关的比例线段第三讲圆锥曲线性质的探讨一平行摄影二平面与圆柱面的截线三平面与圆锥面的截线选修4-2引言第一讲线性变换与二阶矩阵一线性变换与二阶矩阵(一)几类特殊线性变换及其二阶矩阵1.旋转变换2.反射变换3.伸缩变换4.投影变换5.切变变换(二)变换、矩阵的相等二二阶矩阵与平面向量的乘法(二)一些重要线性变换对单位正方形区域的作用第二讲变换的复合与二阶矩阵的乘法一复合变换与二阶矩阵的乘法二矩阵乘法的性质第三讲逆变换与逆矩阵一逆变换与逆矩阵1.逆变换与逆矩阵2.逆矩阵的性质二二阶行列式与逆矩阵三逆矩阵与二元一次方程组1.二元一次方程组的矩阵形式2.逆矩阵与二元一次方程组第四讲变换的不变量与矩阵的特征向量一变换的不变量——矩阵的特征向量1.特征值与特征向量2.特征值与特征向量的计算二特征向量的应用1.Aa的简单表示2.特征向量在实际问题中的应用选修4-5第一章不等式的基本性质和证明的基本方法1.1 不等式的基本性质和一元二次不等式的解法1.2基本不等式1.3绝对值不等式的解法1.4绝对值的三角不等式1.5不等式证明的基本方法本章小结第二章柯西不等式与排序不等式及其应用2.1 柯西不等式2.2排序不等式2.3平均值不等式(选学)2.4最大值与最小值问题,优化的数学模型本章小结阅读与欣赏第三章数学归纳法与贝努利不等式3.1数学归纳法原理3.2用数学归纳法证明不等式,贝努利不等式本章小结阅读与欣赏附录部分中英文词汇对照表后记选修4-6引言第一讲整数的整除一整除1.整除的概念和性质2.带余除法3.素数及其判别法二最大公因数与最小公倍数1.最大公因数2.最小公倍数三算术基本定理第二讲同余与同余方程一同余1.同余的概念2.同余的性质二剩余类及其运算三费马小定理和欧拉定理四一次同余方程五拉格朗日插值法和孙子定理六弃九验算法第三讲一次不定方程一二元一次不定方程二二元一次不定方程的特解三多元一次不定方程第四讲数伦在密码中的应用一信息的加密与去密二大数分解和公开密钥学习总结报告附录一剩余系和欧拉函数附录二多项式的整除性选修4-7引言第一讲优选法一什么叫优选法二单峰函数三黄金分割法——0.618法1.黄金分割常数2.黄金分割法——0.618法阅读与思考黄金分割研究简史四分数法1.分数法阅读与思考斐波那契数列和黄金分割2.分数法的最优性五其他几种常用的优越法1.对分法2.盲人爬山法3.分批试验法4.多峰的情形六多因素方法1.纵横对折法和从好点出发法2.平行线法3.双因素盲人爬山法第二讲试验设计初步一正交试验设计法1.正交表2.正交试验设计3.试验结果的分析4.正交表的特性二正交试验的应用选修4-9引言第一讲风险与决策的基本概念一风险与决策的关系二风险与决策的基本概念1.风险(平均损失)2.平均收益3.损益矩阵4.风险型决策探究与发现风险相差不大时该如何决策第二讲决策树方法第三讲风险型决策的敏感性分析第四讲马尔可夫型决策简介一马尔可夫链简介1.马尔可夫性与马尔可夫链2.转移概率与转移概率矩阵二马尔可夫型决策简介三长期准则下的马尔可夫型决策理论1.马尔可夫链的平稳分布2.平稳分布与马尔可夫型决策的长期准则3.平稳准则的应用案例说明:A版适用于文件生使用,B版适用于理科生使用,B 版比A版略难。
最新人教版高中数学选修2-3《统计案例》本章综述
第三章统计案例
本章综述
本章的主要内容是回归直线方程的分析及其相关性检验,独立性检验两部分.重点是回归分析的初步应用,难点是独立性检验的应用.
数理统计学是研究、收集、分析数据,并对所研究的问题作出结论的科学和艺术.小到日常生活,大到国计民生,我们都能发现统计的影子,如研究生活习惯对健康的影响;环境与国家发展的关系;吸烟与肺癌的关系等.解决这些问题,不能仅凭主观意愿作出结论,需要通过数据进行分析.本章是在学习过抽样、样本估计总体、相互独立事件同时发生的概率、线性回归等基本知识的基础上提出来的,所以在学习本章知识前要先对这些内容进行系统的复习回顾.以此为出发点学习新的内容.同时要注重对案例的分析,体会理解概念的实际意义,突出统计中处理问题的基本思想、方法,并多动手,结合实例解决一些实际问题,加深对相关知识的认识和理解.
随着高考改革的进行,试题中必然会愈来愈多地设置实践性和动手能力强的题目,而统计内容具有很好的现实背景和较强的实践性,因而会成为今后高考的热点之一.。
2016最新高中数理化书本目录详解
第一章集合与函数概念1.1集合1.2函数及其表示1.3函数的基本性质第二章基本初等函数2.1指数函数2.2对数函数2.3幂函数第三章函数的应用3.1函数与方程3.2函数模型及其应用数学必修2第一章空间几何体1.1空间几何体的结构1.2空间几何体的三视图和直观图1.3空间几何体的表面积与体积第二章点、直线、平面之间的位置关系2.1空间点、直线、平面之间的位置关系2.2直线、平面平行的判定及其性质2.3直线、平面垂直的判定及其性质第三章直线与方程3.1直线的倾斜角与斜率3.2直线的方程3.3直线的交点坐标与距离公式第四章圆与方程2.1圆的方程2.2直线、圆的位置关系2.3空间直角坐标系数学必修3第一章算法初步1.1算法与程序框图1.2基本算法语句1.3算法案例第二章统计2.1随机抽样2.2用样本估计总体2.3变量间的相互关系第三章概率3.1随机事件的概率3.2古典概率3.3几何概率第一章三角函数1.1任意角和弧度制1.2任意角的三角函数1.3三角函数的诱导公式1.4三角函数的图像与性质1.5三角函数模型的简单应用第二章平面向量2.1平面向量的实际背景及基本概念2.2平面向量的线性运算2.3平面向量的基本定理及坐标表示2.4平面向量的数量积2.5平面向量应用举例第二章三角恒等变换3.1两角和与差的正弦、余弦和正切3.2简单的三角恒等变换数学必修5第一章解三角形1.1正弦定理和余弦定理1.2应用举例第二章数列2.1数列的概念与简单表示法2.2等差数列2.3等差数列的前n项和2.4等比数列2.5等比数列的前n项和第三章不等式3.1不等关系与不等式3.2一元二次不等式及其解法3.3二元一次不等式(组)与简单的线性3.4基本不等式数学选修1-1第一章常用逻辑用语1.1命题及其关系1.2充分条件与必要条件1.3简单的逻辑联结词1.4全称量词与存在量词第二章圆锥曲线与方程2.1 椭圆2.2 双曲线2.3 抛物线第三章导数及其应用3.1变化率与导数3.2导数的计算3.3导数在研究函数中的应用3.4生活中的优化问题举例数学选修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1.2独立性检验的基本思想及其初步应用第二章推理与证明2.1合理推理与演绎证明2.2直接证明与间接证明第三章数系的扩充与复数的引入3.1数系的扩充和复数的概念3.2复数代数形式的四则运算第四章框图4.1流程图4.2结构图数学选修2-1第一章常用逻辑用语1.1命题及其关系1.2充分条件与必要条件1.3简单的逻辑联结词1.4全称量词与存在量词第二章圆锥曲线与方程2.1曲线与方程2.2椭圆2.3双曲线渐近线2.4抛物线第三章空间向量与立体几何3.1空间向量及其运算3.2立体几何中的向量方法数学选修2-2第一章导数及其应用1.1变化率与导数1.2导数的计算1.3导数在研究函数中的应用1.4生活中的优化问题举例1.5定积分的概念1.6微积分基本定理1.7定积分的简单应用第二章推理与证明2.1合理推理与演绎推理2.2直接证明与间接证明第三章数系的扩充与复数的引入3.1数系的扩充和复数的概念3.2复数代数形成的四则运算数学选修2-3第一章计数原理1.1 分类加法计数原理与分步乘法计数原理1.2 排列与组合1.3 二项式定理第二章随机变量及其分布2.1离散型随机变量及其分布列2.2二项分布及其应用2.3离散型随机变量的均值与方差2.4正态分布第三章统计案例3.1回归分析的基本思想及其初步应用3.2独立性检验的基本思想及其初步应用物理必修1第一章运动的描述1质点参考系和坐标系2时间和位移3运动快慢的描述——速度4实验:用打点计时器测速度5速度变化快慢的描述——加速度第二章匀变速直线运动的研究1实验:探究小车速度随时间变化的规律2匀变速直线运动的速度与时间的关系3匀变速直线运动的位移与时间的关系4匀变速直线运动的速度与位移的关系5自由落体运动6伽利略对自由落体运动的研究第三章相互作用1重力基本相互作用2弹力3摩擦力4力的合成5力的分解第四章牛顿运动定律1牛顿第一定律2实验:探究加速度与力、质量的关系3牛顿第二定律4力学单位制5牛顿第三定律6用牛顿定律解决问题(一)7用牛顿定律解决问题(二)物理必修2第五章曲线运动1曲线运动2平抛运动3实验:研究平抛运动4圆周运动5向心加速度6向心力7生活中的圆周运动第六章万有引力与航天1行星的运动2太阳与行星间的引力3万有引力定律4万有引力理论的成就5宇宙航行6经典力学的局限性第七章机械能守恒定律1追寻守恒量——能量2功3功率4重力势能5探究功与速度变化的关系6实验:探究功与速度变化的关系7动能和动能定理8机械能守恒定律9实验:验证机械能守恒定律10能量守恒定律与能源物理选修3-1第一章静电场1电荷及其守恒定律2库仑定律3电场强度4电势能和电势5电势差6电势差与电场强度的关系7静电现象的应用8电容器的电容9带电粒子在电场中的运动第二章恒定电流1电源和电流2电动势3欧姆定律4串联电路和并联电路5焦耳定律6导体的电阻7闭合电路的欧姆定律8多用电表的原理9实验:练习使用多用电表10实验:测定电池的电动势和内阻11简单的逻辑电路第三章磁场1磁现象和磁场2磁感应强度3几种常见的磁场4通电导线在磁场中受到的力5运动电荷在磁场中受到的力6带电粒子在匀强磁场中的运动物理选修3-2第四章电磁感应1划时代的发现2探究感应电流的产生条件3楞次定律4法拉第电磁感应定律5电磁感应现象的两类情况6互感和自感7涡流、电磁阻尼和电磁驱动第五章交变电流1交变电流2描述交变电流的物理量3电感和电容对交变电流的影响4变压器5电能的输送第六章传感器1传感器及其工作原理2传感器的应用(一)3实验:传感器的应用物理选修3-3第七章分子动理论1物体是由大量分子组成的2分子的热运动3分子间的作用力4温度的温标5内能第八章气体1气体的等温变化2气体的等容变化和等压变化3理想气体的状态方程4气体热现象的微观意义第九章固体、液体和物态变化1固体2液体3饱和汽和饱和气压4物态变化中的能量交换第十章热力学定律1功和内能2热和内能3热力学第一定律能量守恒定律4热力学第二定律5热力学第二定律的微观解释6能源和可持续发展物理选修3-4第十一章机械振动1简谐运动2简谐运动的描述3简谐运动的回复力和能量4单摆5外力作用下的振动第十二章机械波1波的形成和传播2波的图像3波长、频率和波速4波的衍射和干涉5多普勒效应6惠更斯原理第十三章光1光的反射和折射2全反射3光的干涉4实验:用双缝干涉测量光的波长5光的衍射6光的偏振7光的颜色8激光第十四章电磁波1电磁波的发现2电磁振荡3电磁波的发射和接收4电磁波与信息化社会5电磁波谱第十五章相对论简介1相对论的诞生2时间和空间的相对性3狭义相对论的其他结论4广义相对论简介物理选修3-5第十六章能量守恒定律1 实验:探究碰撞中的不变量2 动量和动量定律3 动量守恒定律4 碰撞5 反冲运动火箭第十七章波粒二项性1 能量量子化2 光的粒子性3 粒子的波动性4 概率波5 不确定性关系第十八章原子结构1 电子的发现2 原子的核式结构模型3 氢原子光谱4 玻尔的原子模型第十九章原子核1 原子核的组成2 放射性元素的衰变3 探测射线的方法4 放射性的应用与防护5 核力与结合能6 核裂变7 核聚变8 粒子和宇宙化学必修1第一章从实验学化学第一节化学实验基本方法第二节化学计量在实验中的应用第二章化学物质及其变化第一节物质的分类第二节离子的反应第三节氧化还原反应第三章金属及其化合物第一节金属的化学物质第二节几种重要的金属化合物第三节用途广泛的金属材料第四章非金属及其化合物第一节无机非金属材料的主角——硅第二节富集在海水的元素——氯第三节硫和氮的氧化物第四节氨硝酸硫酸化学必修2第一章物质结构元素周期表第一节元素周期表第二节元素周期律第三节化学键第二章化学反应与能量第一节化学能与热能第二节化学能与电能第三节化学反应的速率和限度第三章有机化合物第一节最简单的有机化合物——甲烷第二节来自石油和煤的两种基本化工原料第三节生活中两种常见的有机物第四节基本营养物质第四章化学与自然资源的开发利用第一节开发利用金属矿物和海水资源第二节资源综合利用环境保护化学选修1第一章关注营养平衡第一节生命的基础能源——糖类第二节重要的体内能源——油脂第三节生命的基础——蛋白质第四节维生素和微量元素第二章促进身心健康第一节合理选择饮食第二节正确使用药物第三章探索生活材料第一节合金第二节金属的腐蚀和防护第三节玻璃、陶瓷和水泥第四节塑料、纤维和橡胶第四章保护生存环境第一节改善大气质量第二节爱护水资源第三节垃圾资源化化学选修2第一章走进化学工业课题1 化工生产过程的基本问题课题2 人工固氮技术——合成氮课题3 纯碱的生产第二章化学与资源开发利用课题1 获取洁净的水课题2 海水的综合利用课题3 石油、煤和天然气第三章化学与材料的发展课题1 无机非金属材料课题2 金属材料课题3 高分子化合物与材料第四章化学与技术的发展课题1 化肥和农药课题2 表面活性剂精细化学品化学选修3第一章原子结构与性质第一节原子结构第二节原子结构与元素的性质第二章分子结构与性质第一节共价键第二节分子的立体结构第三节分子的性质第三章晶体结构与性质第一节晶体的常识第二节分子晶体与原子晶体第三节金属晶体第四节离子晶体化学选修4第一章化学反应与能量第一节化学反应与能量的变化第二节燃烧热能源第三节化学反应热的计算第二章化学反应速率和化学平衡第一节化学反应速率第二节影响化学反应速率的因素第三节化学平衡第四节化学反应进行的方向第三章水溶液中的离子平衡第一节弱电解质的电离第二节水的电解和溶液的酸碱性第三节盐类的水解第四节难溶电解质的溶解平衡第四章电化学基础第一节原电池第二节化学电源第三节电解池第四节金属的电化学腐蚀与防护化学选修5第一章认识有机化合物第一节有机化合物的分类第二节有机化合物的结构特点第三节有机化合物的命名第四节研究有机化合物的一般步骤和方法第二章烃和卤代烃第一节脂肪烃第二节芳香烃第三节卤代烃第三章烃的含氧衍生物第一节醇粉第二节醛第三节羧酸酯第四节有机合成第四章生命中的基础有机化学物质第一节油脂第二节糖类第三节蛋白质和核酸第五章进入合成有机高分子化合物的时代第一节合成高分子化合物的基本方法第二节应用广泛的高分子材料第三节功能高分子材料。
高中数学选修1-2第一章课后习题解答
新课程标准数学选修1—2第一章课后习题解答第一章统计案例1.1回归分析的基本思想及其初步应用练习(P8)1、画散点图的目的是通过变量的散点图判断两个变量更近似于什么样的函数关系,以确定是否直接用线性回归模型来拟合原始数据.说明:学生在对常用的函数图象比较了解的情况下,通过观察散点图可以判断两个变量的关系更近似于哪种函数.2、分析残差可以帮助我们解决以下两个问题:(1)寻找异常点,就是残差特别大的点,考察相应的样本数据是否有错.(2)分析残差图可以发现模型选择是否合适.说明:分析残差是回归诊断的一部分,可以帮助我们发现样本数据中的错误,分析模型选择是否合适,是否有其他变量需要加入到模型中,模型的假设是否正确等. 本题只要求学生能回答上面两点即可,主要让学生体会残差和残差图可以用于判断模型的拟合效果.3、(1)解释变量和预报变量的关系式线性函数关系.R=.(2)21说明:如果所有的样本点都在一条直线上,建立的线性回归模型一定是该直线,所以每个=+,没有随机误差项,是严样本点的残差均为0,残差平方和也为0,即此时的模型为y bx aR=.格的一次函数关系. 通过计算可得21习题1.1 (P9)1、(1)由表中数据制作的散点图如下:从散点图中可以看出GDP值与年份近似呈线性关系.y表示GDP值,t表示年份. 根据截距和斜率的最小二乘计算公式,得(2)用tˆ14292537.729a≈-,ˆ7191.969b≈从而得线性回归方程ˆ7191.96914292537.729=-.y t残差计算结果见下表.GDP 值与年份线性拟合残差表(年实际GDP 值为117251.9,所以预报与实际相差4275.540-.(4)上面建立的回归方程的20.974R =,说明年份能够解释约97%的GDP 值变化,因此所建立的模型能够很好地刻画GDP 和年份的关系.说明:关于2003年的GDP 值的来源,不同的渠道可能会有所不同.2、说明:本题的结果与具体的数据有关,所以答案不唯一.3、由表中数据得散点图如下:从散点图中可以看出,震级x 与大于或等于该震级的地震数N 之间不呈线性相关关系,随着x 的减少,所考察的地震数N 近似地以指数形式增长. 做变换lg y N =,得到的数据如下表所示.x 和y 的散点图如下:从这个散点图中可以看出x 和y 之间有很强的线性相关性,因此可以用线性回归模型拟合它们之间的关系. 根据截距和斜率的最小二乘计算公式,得ˆ 6.704a≈,ˆ0.741b ≈-, 故线性回归方程为 ˆ0.741 6.704y x =-+. 20.997R ≈,说明x 可以解释y 的99.7%的变化.因此,可以用回归方程 0.741 6.704ˆ10x N-+= 描述x 和N 之间的关系. 1.2独立性检验的基本思想及其初步应用练习(P15)列联表的条形图如图所示.由图及表直观判断,好像“成绩优秀与班级有关系”. 因为2K 的观测值0.653 6.635k ≈<,由教科书中表1-11克重,在犯错误的概率不超过0.01的前提下,不能认为“成绩与班级有关系”.说明:(1)教师应要求学生画出等高条形图后,从图形上判断两个分类变量之间是否有关系. 这里通过图形的直观感觉的结果可能会出错.(2)本题与例题不同,本题计算得到的2K 的观测值比较小,所以没有理由说明“成绩优秀与班级有关系”. 这与反证法也有类似的地方,在使用反证法证明结论时,假设结论不成立的条件下如果没有推出矛盾,并不能说明结论成立也不能说明结论不成立. 在独立性检验中,没有推出小概率事件发生类似于反证法中没有推出矛盾.习题1.2 (P16)1、假设“服药与患病之间没有关系”,则2K 的值应该比较小;如果2K 的值很大,则说明很可能“服药与患病之间没有关系”. 由列联表中数据可得2K 的观测值 6.110 5.024k ≈>,而由教科书表1-11,得2( 5.024)0.025P K ≥≈,所以在犯错误的概率不超过0.025的前提下可以认为“服药与患病之间有关系”. 又因为服药群体中患病的频率0.182小于没有服药群体中患病的频率0.400,所以“服药与患病之间关系”可以解释为药物对于疾病有预防作用. 因此在犯错误的概率不超过0.025的前提下,可以认为药物有效.说明:仿照例1,学生很容易完成此题,但希望学生能理解独立性检验在这里的具体含义,即“服药与患病之间关系”可以解释为“药物对于疾病有预防作用”.2、如果“性别与读营养说明之间没有关系”,由题目中所给数据计算,得2K 的观测值为8.416k ≈,而由教科书中表1-11知2(7.879)0.005P K ≥≈,所以在犯错误的概率不超过0.005的前提下认为“性别与读营养说明之间有关系”.3、说明:需要收集数据,所有没有统一答案. 第一步,要求学生收集并整理数据后得到列联表;第二步,类似上面的习题做出判断.4、说明:需要从媒体上收集数据,学生关心的问题不同,收集的数据会不同. 第一步,要求学生收集并整理数据后得到列联表;第二步,类似上面的习题做出判断.第一章 复习参考题A 组(P19)根据散点图,可以认为中国人口总数与年份呈现很强的线性相关关系,因此选用线性回归模型建立回归方程.由最小二乘法的计算公式,得 2095141.503a ≈-,1110.903b ≈,则线性回归方程为 ˆ1110.9032095141.503yx =-. 由2R 的计算公式,得 20.994R ≈,明线性回归模型对数据的拟合效果很好.根据回归方程,,预计2003年末中国人口总数约为129997万人,而实际情况为129227万人,预测误差为770万人;预计2004年末中国人口总数约为131108万人,而实际情况为129988万人,预测误差为1120万人.说明:数据来源为《中国统计年鉴》(2003). 由于人数为整数,所以预测的数据经过四舍五入的取整运算.2、(1)将销售总额作为横轴,利润作为纵轴,根据表中数据绘制散点图如下:由于散点图中的样本点基本上在一个带形区域内分布,猜想销售总额与利润之间呈现线性相关关系.(2)由最小二乘法的计算公式,得 ˆ1334.5a≈,ˆ0.026b ≈, 则线性回归方程为 ˆ0.0261334.5yx =+ 其残差值计算结果见下表:(3)对于(2)中所建立的线性回归方程,20.457R ≈,说明在线性回归模型中销售总额只能解释利润变化的46%,所以线性回归模型不能很好地刻画销售总额和利润之间的关系. 说明:此题也可以建立对数模型或二次回归模型等,只要计算和分析合理,就算正确.3、由所给数据计算得2K 的观测值为 3.689k ≈,而由教科书中表1-11知2( 2.706)0.10P K ≥=所以在犯错误的概率不超过0.10的前提下认为“婴儿的性别与出生的时间有关系”.第一章 复习参考题B 组(P19)1、因为 21(,)()ni i i Q a b y a bx ==--∑21(()())n i i i y bx y bx a y bx ==--+--+∑ 2211()()n n i i i i y bx y bx a y bx ===--++-+∑∑12()()ni i i y bx y bx a y bx =---+-+∑ 并且221()()n i a y bx n a y bx =-+=-+∑,12()()n i i i y bx y bx a y bx =--+-+∑ 1()(())ni i i a y bx y bx ny nbx ==-+--+∑ ()()0a y b x n y n b xn y n b x=-+--+= 所以 221(,)()()ni i i Q a b y bx y bx n a y bx ==--++-+∑.考察上面的等式,等号右边的求和号中不包含a ,而另外一项非负,所以ˆa和ˆb 必然使得等号右边的最后一项达到最小值,即 ˆˆ0ay bx -+=, 即ˆˆy a bx =+. 2、总偏差平方和21()n i i y y =-∑表示总的效应,即因变量的变化效应;残差平方和21ˆ()ni i y y =-∑表示随机误差的效应,即随机误差的变化效应;回归平方和21ˆ()ni yy =-∑表示表示变量的效应,即自变量的变化效应. 等式 222111ˆˆ()()()n n n i ii i i y y y y y y ===-=-+-∑∑∑ 表示因变量的变化总效应等于随机误差的变化效应与自变量的变化效应之和.3、说明:该题主要是考察学生应用回归分析模型解决实际问题的能力,解答应该包括如何获取数据,如何根据散点图寻找合适的模型去拟合数据,以及所得结果的解释三方面的内容.。
(好题)高中数学选修1-2第一章《统计案例》检测(答案解析)(3)
一、选择题1.某单位对某村的贫困户进行“精准扶贫”,若甲、乙贫困户获得扶持资金的概率分别为37和27,两户是否获得扶持资金相互独立,则这两户中至少有一户获得扶持资金的概率为( ) A .2949B .649C .2349D .43492.在一个质地均匀的小正方体的六个面中,三个面标0,两个面标1,一个面标2,将这个小正方体连续抛掷两次,若向上的数字的乘积为偶数,则该乘积为非零偶数的概率为( ) A .14 B .89 C .116D .5323.下列命题不正确的是( )A .研究两个变量相关关系时,相关系数r 为负数,说明两个变量线性负相关B .研究两个变量相关关系时,相关指数R 2越大,说明回归方程拟合效果越好.C .命题“∀x ∈R ,cos x ≤1”的否定命题为“∃x 0∈R ,cos x 0>1”D .实数a ,b ,a >b 成立的一个充分不必要条件是a 3>b 3 4.“人机大战,柯洁哭了,机器赢了”,2017年5月27日,岁的世界围棋第一人柯洁不敌人工智能系统AlphaGo ,落泪离席.许多人认为这场比赛是人类的胜利,也有许多人持反对意见,有网友为此进行了调查.在参与调查的男性中,有人持反对意见,名女性中,有人持反对意见.再运用这些数据说明“性别”对判断“人机大战是人类的胜利”是否有关系时,应采用的统计方法是( )A .分层抽样B .回归分析C .独立性检验D .频率分布直方图5.一张储蓄卡的密码共有6位数字,每位数字都可以从09中任选一个,某人在银行自动提款机上取钱时,忘记了密码最后一位数字,如果任意按最后一位数字,不超过2次就按对的概率为( )A .25 B .310 C .15D .1106.从345678910,1112,,,,,,,,中不放回地依次取2个数,事件A = “第一次取到的数可以被3整除”,B = “第二次取到的数可以被3整除”,则()P B|?A =( ) A .59B .23C .13 D .297.下列说法中正确的是( )A .设随机变量~(10,0.01)X N ,则1(10)2P X >=B .线性回归直线不一定过样本中心点(,)x yC .若两个随机变量的线性相关性越强,则相关系数r 的值越接近于1D .先把高三年级的2000名学生编号:1到2000,再从编号为1到50的50名学生中随机抽取1名学生,其编号为m ,然后抽取编号为50m +,100m +,150m +,……的学生,这样的抽样方法是分层抽样 8.随机变量a 服从正态分布()21,N σ,且()010.3000P a <<=.已知0,1a a >≠,则函数1xy a a =+-图象不经过第二象限的概率为( ) A .0.3750B .0.3000C .0.2500D .0.20009.下列关于回归分析的说法中错误的是( ) A .回归直线一定过样本中心(,)x yB .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C .两个模型中残差平方和越小的模型拟合的效果越好D .甲、乙两个模型的2R 分别约为0.98和0.80,则模型乙的拟合效果更好10.在5道题中有3道理科题和2道文科题,如果一次性抽取 2道题,已知有一道是理科题的条件下,则另一道也是理科题的概率为 A .13B .14C .12D .3511.某商品的售价x (元)和销售量y (件)之间的一组数据如下表所示:由散点图可知,销售量y 与价格x 之间有较好的线性相关关系,且回归直线方程是3.ˆ2yx a =-+,则实数a =( ) A .30B .35C .38D .4012.2020年2月,全国掀起了“停课不停学”的热潮,各地教师通过网络直播、微课推送等多种方式来指导学生线上学习.为了调查学生对网络课程的热爱程度,研究人员随机调查了相同数量的男、女学生,发现有80%的男生喜欢网络课程,有40%的女生不喜欢网络课程,且有99%的把握但没有99.9%的把握认为是否喜欢网络课程与性别有关,则被调查的男、女学生总数量可能为( )参考公式附:()()()()()22n ad bc K a b c d a c b d -=++++,其中n a b c d =+++.参考数据:A.130 B.190C.240 D.250二、填空题13.掷三个骰子,出现的三个点数的乘积为偶数的概率是________.14.一盒子中装有6只产品,其中4只一等品,2只二等品,从中取产品两次,每次任取1只,做不放回抽样.则在第一次取到的是一等品的条件下,第二次取到的是二等品的概率为__________.15.已知x、y之间的一组数据如下:=+所表示的直线必经过点________.则线性回归方程ˆy a bx16.甲袋中装有2个白球,2个黑球,乙袋中装有2个白球,4个黑球,从甲、乙两袋中各取一球均为白球的概率为______________17.已知某种高炮在它控制的区域内击中敌机的概率为0.2,要使敌机一旦进入这个区域后有0.9以上的概率被击中,需要至少布置___________门高炮?(用数字作答,已知=)=,lg30.4771lg20.301018.体育课上定点投篮项目测试规则:每位同学有3次投篮机会,一旦投中,则停止投篮,视为合格,否则一直投3次为止.每次投中与否相互独立,某同学一次投篮投中的概率为p,若该同学本次测试合格的概率为0.784,则p=_____.19.某质检员检验一件产品时,把正品误判为次品的概率是0.1,把次品误判为正品的概率是0.05.如果一箱产品中含有8件正品,2件次品,现从中任取1件让该质检员检验,那么出现误判的概率为___________.20.一名信息员维护甲乙两公司的5G网络,一天内甲公司需要维护和乙公司需要维护相互独立,它们需要维护的概率分别为0.4和0.3,则至少有一个公司不需要维护的概率为________三、解答题21.一个口袋中有4个红球和3个黑球.(1)从口袋中随机地连续取出三个球,取出后不放回,求:(i)三个球中有两个红球一个黑球的概率;(ii)第二次取出的是红球且第三次取出的也是红球的概率.(2)从口袋中随机地连续取出三个球,取出后放回,求至少有两个是红球且第三个是红球的概率22.中国探月工程自2004年立项以来,聚焦“自主创新、重点跨越、支撑发展、引领未来”的目标,创造了许多项中国首次.2020年12月17日凌晨,嫦娥五号返回器携带“月壤”着陆地球,又首次实现了我国地外天体无人采样返回.为了了解某中学高三学生对此新闻事件的关注程度,从该校高三学生中随机抽取了100名学生进行调查,调查结果如下面22⨯列联表.22⨯与性别有关”?(2)现在从这100名学生中按性别采取分层抽样的方法抽取5名学生,如果再从中随机选取2人进行有关“嫦娥五号”情况的宣讲,求选取的2名学生中恰有1名女生的概率.若将频率视为概率. 附:()()()()()2n ad bc K a b c d a c b d -=++++,其中n a b c d =+++ 23.某小区停车场的收费标准为:每车每次停车时间不超过2小时免费,超过2小时的部分每小时收费1元(不足1小时的部分按1小时计算).现有甲乙两人独立来停车场停车(各停车一次),且两人停车时间均不超过5小时,设甲、乙两人停车时间(小时)与取车概率如表所示:(1)求甲、乙两人所付车费相同的概率;(2)设甲、乙两人所付停车费之和为随机变量ξ,求ξ的分布列和数学期望()E ξ. 24.随着运动App 和手环的普及和应用,在朋友圈、运动圈中出现了每天1万步的健身打卡现象,“日行一万步,健康一辈子”的观念广泛流传.“健康达人”小王某天统计了他朋友圈中所有好友(共400人)的走路步数,并整理成下表:间中点值作代表);(2)若用A 表示事件“走路步数低于平均步数”,试估计事件A 发生的概率;(3)若称每天走路不少于8千步的人为“健步达人”,小王朋友圈中岁数在40岁以上的中老年人有200人,其中健步达人恰有150人,请填写下面22⨯列联表.根据列联表判断有多大把握认为,健步达人与年龄有关?附:()()()()()22n ad bc K a b c d a c b d -=++++25.在疫情这一特殊时期,教育行政部门部署了“停课不停学”的行动,全力帮助学生在线学习.复课后进行了摸底考试,某校数学教师为了调查高三学生这次摸底考试的数学成绩与在线学习数学时长之间的相关关系,对在校高三学生随机抽取45名进行调查.知道其中有25人每天在线学习数学的时长是不超过1小时的,得到了如下的等高条形图:(Ⅰ)是否有99%的把握认为“高三学生的这次摸底考试数学成绩与其在线学习时长有关”;(Ⅱ)将频率视为概率,从全校高三学生这次数学成绩超过120分的学生中随机抽取10人,求抽取的10人中每天在线学习时长超过1小时的人数的数学期望和方差.()20P K k ≥ 0.050 0.010 0.001 0k3.8416.63510.828()()()()()22n ad bc K a b c d a c b d -=++++26.2022年北京冬奥会的申办成功与“3亿人上冰雪”口号的提出,将冰雪这个冷项目迅速炒“热”.北京某综合大学计划在一年级开设冰球课程,为了解学生对冰球运动的兴趣,随机从该校一年级学生中抽取了100人进行调查,其中女生中对冰球运动有兴趣的占23,而男生有10人表示对冰球运动没有兴趣额.(1)完成22⨯列联表,并回答能否有90%的把握认为“对冰球是否有兴趣与性别有关”?(2)若将频率视为概率,现再从该校一年级全体学生中,采用随机抽样的方法每次抽取1名学生,抽取5次,记被抽取的5名学生中对冰球有兴趣的人数为x ,若每次抽取的结果是相互独立的,求x 的分布列,期望和方差. 附表:22()()()()()n ad bc K a b c d a c b d -=++++【参考答案】***试卷处理标记,请不要删除一、选择题 1.A 解析:A 【分析】考虑都没有获得扶持资金的情况,再计算对立事件概率得到答案. 【详解】根据题意:32291117749p ⎛⎫⎛⎫=---=⎪⎪⎝⎭⎝⎭. 故选:A . 【点睛】本题考查了概率的计算,意在考查学生的计算能力和应用能力.2.D解析:D 【分析】首先确定是条件概率,在出现数字乘积为偶数的前提下,乘积为非零偶数的概率, 首先求两次数字乘积为偶数的概率, 然后两次为非零偶数的概率,再按照条件概率的公式求解. 【详解】两次数字乘积为偶数,可先考虑其反面——只需两次均出现1向上,概率是22169⎛⎫= ⎪⎝⎭, 所以两次数字乘积为偶数的概率P =228169⎛⎫-= ⎪⎝⎭ ; 若乘积非零且为偶数,需连续两次抛掷小正方体的情况为(1,2)或(2,1)或(2,2),P =111152366636⨯⨯+⨯=,.故所求条件概率为55368329P ==.故选:D 【点睛】本题主要考查了条件概率的计算和独立事件,考查了学生的计算能力,属于基础题.3.D解析:D 【分析】根据相关系数、相关指数的知识、全称命题的否定的知识,充分、必要条件的知识对四个选项逐一分析,由此得出命题不正确的选项. 【详解】相关系数r 为负数,说明两个变量线性负相关,A 选项正确. 相关指数2R 越大,回归方程拟合效果越好,B 选项正确.根据全称命题的否定是特称命题的知识可知C 选项正确.对于D 选项,由于33a b a b >⇔>,所以33a b >是a b >的充分必要条件,故D 选项错误.所以选D. 【点睛】本小题主要考查相关系数、相关指数的知识,考查全称命题的否定是特称命题,考查充要条件的判断,属于基础题.4.C解析:C 【解析】 【分析】根据“性别”以及“反对与支持”这两种要素,符合,从而可得出统计方法。
选修1-2第一章 统计案例 全章教案
复习回归分析的解题步骤
二、例题选讲
问题三:思考例1:从某大学中随机选取8名女大学生,其身高和体重数据如表所示。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。
编号
1
2
3
4
5
6
7
8
身高/cm
165
165
157
170
175
165
【学情分析】:
教学对象是高二文科学生,学生已掌握建立线性回归模型的知识,并能用所学知识解决一些简单的实际问题。在教学中,要结合实例让学生了解评价回归效果的三个统计量:总偏差平方和、残差平方和、回归平方和。初步了解可以通过求回归模型的相关指数或利用残差分析不同的回归模型的拟合精确度。在起点低的班级中注重让学生参与实践,鼓励学生通过收集数据,经历数据处理的过程,从而进一步体会回归分析中的数理计算,初步形成运用统计方法解决实际问题的基本思想,认识统计方法在决策中的作用。让学生直观的观察、思考,借助于线性回归模型研究呈非线性关系的两个变量之间的关系。
⑵判断是否线性相关;
⑶求回归直线方程(利用最小二乘法);
⑷并用回归直线方程进行预报。
2.理解线性回归模型与一次函数的不同;
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.
3.了解相关系数的计算与解释。
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;相关系数的绝对值越接近于0,两个变量的线性相关关系几乎不存在,它们的散点图越离散,通常当 大于 时,认为两个变量有很强的线性相关关系。
高中数学第一章统计案例章末小结教案含解析北师大版选修1_2
第一章 统计案例章末小结一、回归分析1.线性回归分析设样本点(x 1,y 1),(x 2,y 2),…,(x n ,y n ),其线性回归直线方程为y =a +bx ,其中b =l xy l xx =∑i =1n x i -xy i -y ∑i =1n x i -x 2=∑i =1nx i y i -n x y ∑i =1nx 2i -n x 2, a =y -b x .2.相关系数r =l xy l xx l yy=∑i =1nx i -xy i -y ∑i =1n x i -x2∑i =1ny i -y 2=∑i =1n x i y i -n x y∑i =1n x 2i -n x 2∑i =1n y 2i -n y 2. |r |值越大,变量之间的线性相关程度越高;|r |值越接近0,变量之间的线性相关程度越低.二、条件概率1.条件概率的计算公式P (B |A )=P AB P A =n AB n A. 2.计算条件概率时,必须搞清楚欲求的条件概率是在哪一个事件发生的条件下的概率,从而选择合适的条件概率公式.三、独立事件1.独立事件的判断方法(1)定义法:对两个事件A,B,如果P(AB)=P(A)P(B),则称A,B相互独立.若A,B 相互独立,则A与B,A与B,A与B也相互独立.(2)事件A是否发生对事件B发生的概率无影响.2.相互独立事件同时发生的概率的求法P(AB)=P(A)P(B).3.相互独立事件往往与互斥事件、对立事件在题目中综合考查,要注意正确运用公式.四、独立性检验独立性检验的一般步骤(1)列出2×2列联表;(2)代入公式计算χ2=n ad-bc2a +b c+d a+c b+d;(3)根据χ2的值的大小作出判断.。
人教版高中选修1-2第一章统计案例教学设计
人教版高中选修1-2第一章统计案例教学设计一、教学目标1.理解统计学的概念及其作用。
2.掌握统计调查的方法及其步骤。
3.了解数据的表示和分析方法。
4.学会使用 Excel 软件进行数据分析。
二、教学内容本章的教学内容主要包括:1.统计学的概念及其作用。
2.统计调查的方法及其步骤。
3.数据的表示和分析方法。
4.Excel 软件的使用方法。
三、教学重点和难点1.统计学的概念及其作用,要求学生理解统计学的重要性和基本概念。
2.学生需要了解统计调查的方法和步骤,并能够运用到实际生活中。
3.学生需要掌握数据的表示和分析方法,例如直方图、频率分布等。
4.学生需要熟练操作 Excel 软件,进行数据处理和分析。
四、教学过程1. 导入以一个生动的实例开始导入,例如老师可以提问:“如果我们要为学校食堂的菜谱做出改变,应该如何收集意见?”通过这个问题,鼓励学生们思考如何采用问卷调查等方法进行统计分析。
2. 讲解1.统计学的概念及其作用:让学生了解什么是统计学、其作用及其基本概念。
2.统计调查的方法及其步骤:让学生掌握统计调查的基本方法,例如各种抽样方法、数据的采集方式等。
3.数据的表示和分析方法:让学生学会如何用图表等方法表达数据及进行数据的分析。
4.Excel 软件的使用方法:结合实例,逐步演示 Excel 软件的功能和操作方法。
3. 实践在教学过程中,老师可以通过提供实际例子进行练习和演示。
例如,老师可以提供一个菜谱调查的问题,让学生通过 Excel 软件对数据进行处理和分析。
4. 总结在教学完成后,老师需对本节课所讲述的概念进行总结并巩固。
可以通过让学生互相讲解、回答问题等形式,让学生对所学内容加深印象,为下一步的实际应用打下扎实的基础。
五、教学评估1.提供 Excel 软件的使用练习,考核学生掌握软件的能力。
2.提供数据处理及分析问卷,考核学生对于统计调查方法的掌握。
3.根据学生课堂表现及作业完成情况进行评分。
高中数学选修2-3统计案例之线性回归方程习题课
1.相关关系的分类从散点图上看,点散布在从左下角到右上角的区域内,对于两个变量的这种相关关系,我们将它称为正相关;点散布在从左上角到右下角的区域内,两个变量的这种相关关系称为负相关.2.线性相关从散点图上看,如果这些点从整体上看大致分布在一条直线附近,则称这两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫回归直线.3.回归方程(1)最小二乘法:使得样本数据的点到回归直线的距离平方和最小的方法叫最小二乘法.(2)回归方程:两个具有线性相关关系的变量的一组数据:(x1,y1),(x2,y2),…,(x n,y n),其回归方程为y^=b^x+a^,则b^,a^其中,b是回归方程的斜率,a是在y轴上的截距.4.样本相关系数r=∑i=1n(x i-x)(y i-y)∑i=1n(x i-x)2∑i=1n(y i-y)2,用它来衡量两个变量间的线性相关关系.(1)当r>0时,表明两个变量正相关;(2)当r<0时,表明两个变量负相关;(3)r的绝对值越接近1,表明两个变量的线性相关性越强;r的绝对值越接近于0,表明两个变量之间几乎不存在线性相关关系.通常当|r|>0.75时,认为两个变量有很强的线性相关关系.5.线性回归模型(1)y=bx+a+e中,a、b称为模型的未知参数;e称为随机误差.(2)相关指数用相关指数R2来刻画回归的效果,其计算公式是:R2=,R2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.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,表示回归效果越好.规律(1)函数关系是一种确定的关系,相关关系是一种非确定的关系.事实上,函数关系是两个非随机变量的关系,而相关关系是非随机变量与随机变量的关系.注意(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方法,只有在散点图大致呈线性时,求出的回归直线方程才有实际意义,否则,求出的回归直线方程毫无意义.(2)线性回归方程中的截距和斜率都是通过样本数据估计而来的,存在误差,这种误差会导致预报结果的偏差;而且回归方程只适用于我们所研究的样本总体.考向一相关关系的判断例1.下列选项中,两个变量具有相关关系的是( )A.正方形的面积与周长B.匀速行驶车辆的行驶路程与时间C.人的身高与体重D.人的身高与视力答案:C例2.对变量x、y有观测数据(x i,y i)(i =1,2,…,10),得散点图1;对变量u,v 有观测数据(u i,v i)(i=1,2,…,10),得散点图2.由这两个散点图可以判断( )A.变量x与y正相关,u与v正相关B.变量x与y正相关,u与v负相关C.变量x与y负相关,u与v正相关D.变量x与y负相关,u与v负相关解析:选C.由题图1可知,各点整体呈递减趋势,x与y负相关,由题图2可知,各点整体呈递增趋势,u与v正相关.例3.下面哪些变量是相关关系().A.出租车车费与行驶的里程B.房屋面积与房屋价格C.身高与体重D.铁块的大小与质量解析A,B,D都是函数关系,其中A一般是分段函数,只有C是相关关系.答案 C例4.如图所示,有5组(x,y)数据,去掉________组数据后,剩下的4组数据的线性相关性最大.解析:因为A、B、C、E四点分布在一条直线附近且贴近某一直线,D点离得远.答案:D例5.对变量x,y有观测数据(x i,y i)(i=1,2,…,10),得散点图(1);对变量u,v 有观测数据(u i、v i)(i=1,2,…,10),得散点图(2).由这两个散点图可以判断().A.变量x与y正相关,u与v正相关B.变量x与y正相关,u与v负相关C.变量x与y负相关,u与v正相关D.变量x与y负相关,u与v负相关解析由题图(1)可知,各点整体呈递减趋势,x与y负相关;由题图(2)可知,各点整体呈递增趋势,u与v正相关.答案 C例6.下列关系属于线性负相关的是( )A.父母的身高与子女身高的关系B.球的体积与半径之间的关系C.汽车的重量与汽车每消耗1 L汽油所行驶的平均路程D.一个家庭的收入与支出解析:选C.A、D中的两个变量属于线性正相关,B中两个变量是函数关系.例7.山东鲁洁棉业公司的科研人员在7块并排、形状大小相同的试验田上对某棉花新品种进行施化肥量x对产量y影响的试验,得到如下表所示的一组数据(单位:kg):(1)画出散点图;(2)判断是否具有相关关系.[审题视点] (1)用x 轴表示化肥施用量,y 轴表示棉花产量,逐一画点.(2)根据散点图,分析两个变量是否存在相关关系.解 (1)散点图如图所示(2)由散点图知,各组数据对应点大致都在一条直线附近,所以施化肥量x与产量y具有线性相关关系.利用散点图判断两个变量是否有相关关系是比较简便的方法.在散点图中如果所有的样本点都落在某一函数的曲线上,就用该函数来描述变量之间的关系.即变量之间具有函数关系.如果所有的样本点落在某一函数的曲线附近,变量之间就有相关关系;如果所有的样本点都落在某一直线附近,变量之间就有线性相关关系.例8. 根据两个变量x,y之间的观测数据画成散点图如图所示,这两个变量是否具有线性相关关系________(填“是”与“否”).解析从散点图看,散点图的分布成团状,无任何规律,所以两个变量不具有线性相关关系.答案否考向二线性回归方程例9.对有线性相关关系的两个变量建立的回归直线方程y^=a+bx中,回归系数b( )A.不能小于0 B.不能大于0C.不能等于0 D.只能小于0解析:选C.∵b=0时,r=0,这时不具有线性相关关系,但b能大于0也能小于0.例10.已知回归方程y^=4.4x+838.19,则可估计x与y的增长速度之比约为________.解析:x与y的增长速度之比即为回归方程的斜率的倒数14.4=1044=522.答案:5 22例11.某商品销售量y(件)与销售价格x(元/件)负相关,则其回归方程可能是().A.y^=-10x+200 B.y^=10x+200 C.y^=-10x-200 D.y^=10x-200 解析因为销量与价格负相关,由函数关系考虑为减函数,又因为x,y不能为负数,再排除C,故选A.答案 A例12.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^=b^x+a^;(3)已知该厂技改前生产100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤.试根据(2)求出的线性回归方程.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:3×2.5+4×3+5×4+6×4.5=66.5)[审题视点] (2)问利用公式求a ^、b ^,即可求出线性回归方程.(3)问将x =100代入回归直线方程即可. 解 (1)由题设所给数据,可得散点图如图所示.(2)由对照数据,计算得:i =14x 2i =86,x =3+4+5+64= 4.5(吨),y =2.5+3+4+4.54=3.5(吨). 已知∑i =14x i y i =66.5,所以,由最小二乘法确定的回归方程的系数为:b ^=∑i =14x i y i -4x ·y ∑i =14x 2i -4x 2=66.5-4×4.5×3.586-4×4.52=0.7,a ^=y -b ^x =3.5-0.7×4.5=0.35.因此,所求的线性回归方程为y ^=0.7x +0.35.(3)由(2)的回归方程及技改前生产100吨甲产品的生产能耗,得降低的生产能耗为:90-(0.7×100+0.35)=19.65(吨标准煤).在解决具体问题时,要先进行相关性检验,通过检验确认两个变量是否具有线性相关关系,若它们之间有线性相关关系,再求回归直线方程.例13.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:则y对x的线性回归方程为().A.y=x-1 B.y=x+1C.y=88+12x D.y=176解析由题意得x=174+176+176+176+1785=176(cm),y=175+175+176+177+1775=176(cm),由于(x,y)一定满足线性回归方程,经验证知选C.答案 C例14.某地最近十年粮食需求量逐年上升,下表是部分统计数据:(1)利用所给数据求年需求量与年份之间的回归直线方程y^=bx+a;(2)利用(1)中所求出的直线方程预测该地2012年的粮食需求量.解(1)由所给数据看出,年需求量与年份之间是近似直线上升,下面来配回归直线方程,为此对数据预处理如下:对预处理后的数据,容易算得,x=0,y=3.2,b=26040=6.5,a=y-b x=3.2.由上述计算结果,知所求回归直线方程为y -257=b(x-2 006)+a=6.5(x-2 006)+3.2,即y^=6.5(x-2 006)+260.2.①(2)利用直线方程①,可预测2012年的粮食需求量为6.5(2 012-2 006)+260.2=6.5×6+260.2=299.2(万吨).例15.下列有关回归直线方程y^=bx+a 的叙述正确的是( )①反映y^与x之间的函数关系;②反映y与x之间的函数关系;③表示y^与x之间的不确定关系;④表示最接近y与x之间真实关系的一条直线.A.①② B.②③C.③④ D.①④解析:选D.y^=bx+a表示y^与x之间的函数关系,而不是y与x之间的函数关系;但它反映的关系最接近y与x之间的真实关系,故选D.例16.设有一个回归方程y^=3-5x,变量x增加一个单位时( )A.y平均增加3个单位B.y平均减少5个单位C.y平均增加5个单位D.y平均减少3个单位解析:选B.∵-5是斜率的估计值,说明x每增加一个单位,y平均减少5个单位.例17.对两个变量y和x进行回归分析,得到一组样本数据:(x1,y1),(x2,y2),…,(x n,y n),则下列说法中不.正确的是( ) A.由样本数据得到的回归方程y^=b^x+a^必过样本中心(x,y)B.残差平方和越小的模型,拟合的效果越好C.用相关指数R2来刻画回归效果,R2越小,说明模型的拟合效果越好D.若变量y和x之间的相关系数为r =-0.9362,则变量y和x之间具有线性相关关系解析:选C.C中应为R2越大拟合效果越好.例18.已知回归方程y^=2x+1,而试验得到一组数据是(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:选C.当x =2时,y ^=5, 当x =3时,y ^=7,当x =4时,y ^=9.∴e ^1=4.9-5=-0.1,e ^2=7.1-7=0.1, e ^3=9.1-9=0.1.∴ i =13e ^i 2=(-0.1)2+(0.1)2+(0.1)2=0.03.例19.下列说法:①将一组数据中的每个数据都加上或减去同一个常数后,方差恒不变;②回归方程y ^=bx +a 必过点(x ,y ); ③曲线上的点与该点的坐标之间具有相关关系;④在一个2×2列联表中,由计算得K2=13.079,则其两个变量间有关系的可能性是 90%.其中错误的是________.解析:①正确.由回归方程的定义及最小二乘法思想,知②正确.③④不正确.答案:③④例20.在2009年十一国庆8天黄金周期间,某市物价部门,对本市五个商场销售的某商品的一天销售量及其价格进行调查,五个商场的售价x元和销售量y件之间的一组数据如下表所示:9通过分析,发现销售量对商品的价格x具有线性相关关系,则销售量y对商品的价格x的回归直线方程为________.解析:由数据表可得x=10,y=8,离差x-x:-1,-0.5,0,0.5,1;离差y-y:3,2,0,-2,-3.∴b^=-1×3-0.5×2-0.5×2-1×3 1+0.25+0+0.25+1=-3.2,a ^=y -b ^x =40,∴回归直线方程为y ^=-3.2x +40. 答案:y ^=-3.2x +40例21.在某地区的12~30岁居民中随机抽取了10个人的身高和体重的统计资料如表:根据上述数据,画出散点图并判断居民的身高和体重之间是否有相关关系.解:以x 轴表示身高,y 轴表示体重,可得到相应的散点图如图所示:由散点图可知,两者之间具有相关关系,且为正相关.12.某农科所对冬季昼夜温差大小与某反季节大豆新品种发芽多少之间的关系进行分析研究,他们分别记录了12月1日至12月5日的每天昼夜温差与实验室每天每100颗种子中的发芽数,得到如下资料:该农科所确定的研究方案是:先从这5组数据中选取2组,用剩下的3组数据求线性回归方程,再对被选取的2组数据进行检验.(1)求选取的2组数据恰好是不相邻2天数据的概率;(2)若选取的是12月1日与12月5日的2组数据,请根据12月2日至12月4日的数据,求出y关于x的线性回归方程y^=b^ x+a^;(3)若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过2颗,则认为得到的线性回归方程是可靠的,试问(2)中所得的线性回归方程是否可靠?解:(1)设抽到不相邻2组数据为事件A,因为从5组数据中选取2组数据共有10种情况,每种情况都是等可能出现的,其中抽到相邻2组数据的情况有4种,所以P(A)=1-410=35.(2)由数据求得,x=12,y=27,由公式求得.b^=52,a^=y-b^x=-3.所以y关于x的线性回归方程为y^=5 2 x-3.(3)当x=10时,y^=52×10-3=22,|22-23|<2;当x=8时,y^=52×8-3=17,|17-16|<2.所以该研究所得到的线性回归方程是可靠的.。
最新人教版高中数学选修2-3《统计案例》本章概览
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第三章统计案例
本章概览
三维目标
通过收集现实问题中的两个有关联变量的数据作出散点图,并能利用散点图直观认识两变量的相关关系.通过对典型案例的探究,进一步了解回归的基本思想、方法及初步应用.
通过案例来认识、思考,根据问题的需求合理地选择不同的方法,合理地选取样本,从样本数据中提取需要的数字特征,经历数据处理全过程,在此过程中学习并应用回归分析的一些方法.
学会对数据的收集、整理和分析,增强社会实践能力,提高解决问题的能力.
通过对典型案例的分析与探究,认识、归纳和总结独立性检验的基本思想、方法及其初步应用.
通过探究案例、解决实际问题的过程,了解独立性检验这种统计方法的用法与本质.
经历数据处理的过程,从而训练我们对数据的直观感觉,体会统计方法应用的广泛性,养成科学严谨的学习态度与品质.。
人教版高中数学目录大全【选修 必修】
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第一章统计案例(选修2——3)学习目标:1、回归分析的基本思想及其初步应用通过对典型案例的探究,进一步体会回归分析的基本思想、方法及其初步应用。
2、独立性检验的基本思想及其初步应用通过对典型案例的探究,能归纳独立性检验(只要求2×2列联表)的基本思想,方法及其应用。
1.1回归分析的基本思想及其初步应用(约4课时)1、教学标准①回顾回归直线的斜率和截距的求解方法,描述其推导过程。
②通过对典型案例的学习、理解和方法的实质,进一步体会统计方法在解决实际问题中的基本思想。
③通过例1的教学,学生进一步体会与线性回归模型有关的一些统计思想,知道模型的适用范围。
④通过例2的学习,让学生体会统计方法的特点。
⑤通过作图类比,学生能归纳线性回归模型与函数模型的差异。
⑥通过典型案例的探究,使学生学会将有些非线性模型转化为线性回归模型,体验在解决实际问题的过程中寻找更好的模型的方法,知道可用残差分析的方法,比较两种模型的拟合效果。
2、标准解析⑴内容解析本节内容是在前面必修③中学生学习了两个变量之间的相互关系,包括画散点图,最小二乘法求回归直线方程,利用回归直线方程进行预报等内容。
本节在此基础上进一步介绍模型的基本思想及其初步应用,这部分内容《教师用书》共计4课时。
第一课时:介绍线性回归模型的数学表达式,解释随机误差项产生的原因,使学生能正确理解回归方程的预报结果,并能从残差角度分析讨论回归模型的拟合效果;第二课时:从相关系数,相关指数的角度探讨回归模型的拟合效果,以及建立回归模型的基本步骤;第三课时:介绍两上变量非线性相关关系;第四课时:回归分析的应用。
教学重点能归纳回归模型与函数模型的区别体会任何模型只能近似描述实际问题知道模型拟合效果的分析工具——残差分析和R2,学会将有些非线性模型转化为线性回归模型,探究在解决实际问题过程中寻找更好的模型的方法。
⑵、学情诊断本节是进一步介绍回归模型的基本思想及其应用,数学问题的载体都是具有实际意义与生活背景的,为了使例题具有一定的真实性,对例1进行了修改,让学生代表用抽样调查的方法统计10名男生的身高体重数据来进行线性回归分析。
这样做数据来源于学生自己,可以极大的提高学生的兴趣和求知欲。
在散点图上画回归直线,使学生能直观感受回归直线和散点的关系,通过类比的方法进而发现回归模型与一次函数模型的关系,在不同中引出残差。
在用R2对回归方程进行预测时,由于运算量过大,让学生知道即可。
例2是利用线性回归模型来建立非线性回归模型,在指数模型和二次模型中用R2来比较两个模型的拟合效果,由于运算量大,可引导学生总结利用观测数据建立回归模型。
教学难点:探究、分析残差变量,R2的含义,体会数学模型的作用,以及统计学在建模时追求的目标。
⑶、教学对策本节作为统计学应用起始课,一是创设情境来源于生活,使得导入自然,可对教材进行二次加工,即在保留教材基本模型的基础上,对辅助元素进行了修改,使背景素材更加贴进实际,激发学生的学习兴趣。
二是引导学生从实际问题中寻找变量,使得实际问题抽象为模型问题。
三是用计算器处理数据,使得信息技术与教学内容整合自然,以创设情境——运用已有知识——问题引路——合作交流、探究——得到新知识为教学线索,让学生真实感受到数学来源于生活,服务于生活。
教学实例1.1.1回归分析的基本思想及其初步应用(第一课时)一、教学预设1、教学标准⑴回顾一组线性相关关系数据求其回归直线的斜率和截距的方法其推导过程。
⑵通过例1的探究,进一步了解体验回归分析的基本思想、方法及初步应用。
⑶通过作图类比,让学生能归纳线性回归模型与函数模型的差异⑷通过例1的教学,知道判断刻画模型拟合效果的方法——相关指数和残差分析⑸通过对例题中背景素材的修改和整合,使学生感受数学“源于生活,用于生活”,激发学生的学习兴趣,学生能根据问题的实际意义,利用模型解决有关的实际问题。
2、标准解析:⑴内容解析本节内容是在前面必修③中学生学习了两个变量之间的关系,包括画散点图、最小二乘法求回归直线方程、利用回归直线方程进行预报等内容。
本节在此基础上进一步介绍回归模型的基本思想及其初步应用,使学生认识统计方法在决策中的作用。
根据教材的安排,本节内容分4课时,本节课是第一课时,考虑到统计学的无趣性,把例1的背景进行了修改,将抽象问题转换实际问题,为系统展示统计学的应用广泛性和真实性。
根据以上分析,本节课的教学重点确定为:体验线性回归的基本思想和基础公式的应用。
能归纳回归模型与函数模型的区别体会任何模型只能近似描述实际问题知道判断模型拟合效果的分析工具——残差分析和相关指数R2⑵学情诊断:本节是进一步介绍回归模型的基本思想及其应用,数学问题的载体都是具有实际意义与生活背景的。
为了使例1具有一定的真实性,对例1进行了修改,让学生代表用抽样调查的方法统计10名男生的身高体重数据来进行线性回归分析,这样做,数据来源于学生自己,可以极大的提高学生的兴趣和求知欲。
在散点图上画回归直线,使学生能直观感受回归直线和散点的关系,通过类比的方法进而发现回归模型与一次函数模型的关系,在不同中引出残差。
从残差分析的角度解释了R2的统计含义,还从残差分析和R2的角度讨论模型的选择问题,引导学生初步体会模型诊断的思想。
根据以上分析,本节课时教学难点确定为:解释残差变量的含义,理解相关指数R2的含义。
⑶教学对策:本节课首先提出学生感兴趣的篮球明星的身高、体重表格,引出两个问题:身高和体重之间有怎样的关系?如何来研究他们之间的这种关系。
通过这两个问题的提出,自然而然地把学生的注意力转移到回顾必修③学过的相关知识上,然后师生一起对已经学过的知识进行回顾,并且共同进行篮球明星的身高体重的回归分析的操作。
并且提出问题,能否用篮球明星身高来测体重的回归方程来预测1名高三男生的体重?目的是让学生讨论得出回归方程,只适用于我们所研究的样本的总体结论。
带着问题把课本中的例1改为现场让学生代表用抽样调查的方法统计10名男生的身高体重来进行线性回归分析,这样数据源于学生自己,可以极大的提高学生的兴趣和求知欲,学生去采集数据时,教师做必要的引导。
由学生自己画出散点图进行分析,然后给出问题,再进行一系列的分析。
⑷教学流程创设情境——运用已有知识——问题引路——合作交流,探究——得到了知识。
二、教学简录1、探究线性回归方程斜率和截距的推导对一组具有线性相关关系到的数据(1X 1y )(2X 2y )…(Xn n y )用最小的乘法估计其截距 121()()()n i i i ni i X X Y Y b X X ==--=-∑∑ˆa Y bX =- 我们知道截距ˆa和斜率b 分别是使Q (α.β)=21()n i i i Y X βα=--∑取最小值时α.β的值。
投影显示最小二乘法推导ˆa 、b 的过程。
2、创设情境投影显示:六名篮球明星的图片,让学生猜最高最重的人。
师:身高和体重之间是一个什么关系?我们要如何来研究这种关系。
评析:从学生感兴趣的篮球明星入手,层层深入,引入课题。
3、复习回顾问题:①两个变量之间有哪几种关系?并加以区别②进行线性回归分析的一般步骤是什么?在学生分小组讨论后:生:函数关系和相关关系。
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。
回归分析的步骤:收集数据——作散点图——求回归直线方程——利用方程进行预报。
评析:必修③和选修1-2这两本书在时间上间隔很远,通过有效的复习为后面新知识的讲授打下了良好的基础。
投影显示:六名篮球明星的身高体重对应的线性回归方程。
4、问题探究:师:能否用篮球明星的身高预测体重的回归方程来预测一名高三男生的身高体重?为什么? 生:不能,因为研究的样本的总体不一样。
师:好的,那么我们就来找一样的样本总体吧!5、修改例1:得到新的研究背景。
让学生代表用抽样调查的方法统计10名男生的身高、体重数据(抽样过程略)小黑板展示:本班10名男生身高体重数据要求画出散点图,并进行回归分析,用计算器求得:b=_______,a=_______.所以所求回归直线方程是______________要求学生小组讨论统计方案。
学生代表上台操作。
评析:激活教材例题:融入生活实际背景资料,抽象出数学问题,体现出本节主题思想。
让学生设计方案能让学生参与知识产生的全过程,符合课改理念。
问题拓展:通过以上的线性回归方程,你能根据本班第三组第二排的×××男同学的身高来预测他的体重吧?(学生推算过程略)6、新知识讲解:通过计算的组值、此学生的实际身高、体重而是在一条直线附近,从而给出线性回归模型的概念,并引导学生通过比较一次函数模型和线性回归模型的异同理解回归分析的基本思想。
投影显示:线性回归模型的概念探究:师:产生随机误差e的原因是什么?投影显示:通过动画辅助教学,从许多方面向学生讲解随机误差e产生的原因,及不可预测的原因,从而引出残差。
用动态图像演示并讲解残差概念。
探究:如何发现数据中的错误?如何衡量模型的拟合效果?黑板展示:例1的残差图(师生合作)并引导学生体验用残差分析模型拟合效果。
评析:学生经历数据处理的全过程,培养学生对数据的直觉与敏感。
7、小结与思考投影展示:①小结:求线性回是方程的步骤,线性回归模型与一次函数的不同。
②思考:回归分析的基本思想是什么?如何进行回归分析?三、教学反思数学源于生活,应用于生活,本节课的设计思路是:以“情景——探究——建构” 的数学模式为指导,通过”身高与体重“这一生活话题搭建平台,并从中提炼数学知识,完成从感性认识逐步上升为实际的理性认识,然后体会统计的基本思想。
在整个设计过程中,始终体现以学生为中心的教学理念,在学生已有的认知基础上进行设问和指导,关注学生认识过程,为增强学生学习兴趣,在设计之初精心安排,学生感兴趣的话题“篮球男明星的身高和体重”到从学生身边提炼的例题,无疑都是接近于学生生活的,使得很自然的切入主题。
在探究过程中,引入了合作学习,适当地利用合作与交流,使学生学习的同时,体会与他人合作的重要性,在思维拓展中,围绕回归方程,根据身高预测出班上每一个男生的体重,让学生学以致用,真正地感受到数学无穷的魅力所在。
成功之处,在本节课教学中,一是问题情境的创设与生成是一大亮点,做到凸显实际、实用、实效和针对性强,达到内容和情境的统一,真正展现出“数学来源于生活,服务于生活”的宗旨,二是针对教材例题的加工、改造,做到了贴近学生的最近发展区,又有效地达成了本节课的教学标准。
改进之处:由于本节课的例1是现场来源于学生的,所以不能够完全地利用信息技术,所以过程展开不够充分,时间上有些紧张,使得课堂结尾显得有些仓促。
四、教学点评“数学来源于生活,服务于生活”,如何让学生真正认识到回归分析与实际生活切切相关,又不能脱离课本呢?把教材中的例1进行了第二次加工,从学生的实际生活中提炼出了研究背景,这样,既尊重了教材,又激发了学生的学习兴趣,让学生真正感受到统计学知识的实用性。