1、- PAGE 6 -普通高中課程標準實驗教科書數學選修2-3蘇教版3.2 回歸分析(1)教學目標（1）通過實例引入線性回歸模型，感受產生隨機誤差的原因；（2）通過對回歸模型的合理性等問題的研究，滲透線性回歸分析的思想和方法；（3）能求出簡單實際問題的線性回歸方程教學重點，難點線性回歸模型的建立和線性回歸系數的最佳估計值的探求方法教學過程一問題情境1 情境：對一作直線運動的質點的運動過程觀測了次，得到如下表所示的數據，試估計當x=時的位置y的值時刻/s位置觀測值/cm根據數學（必修）中的有關內容，解決這個問題的方法是：先作散點圖，如下圖所示：從散點圖中可以看出，樣本點呈直線趨勢，時間與位置觀測值

2、y之間有著較好的線性關系因此可以用線性回歸方程來刻畫它們之間的關系根據線性回歸的系數公式，可以得到線性回歸方為，所以當時，由線性回歸方程可以估計其位置值為2問題：在時刻時，質點的運動位置一定是嗎？二學生活動思考，討論：這些點并不都在同一條直線上，上述直線并不能精確地反映與之間的關系，的值不能由完全確定，它們之間是統計相關關系，的實際值與估計值之間存在著誤差三建構數學1線性回歸模型的定義：我們將用于估計值的線性函數作為確定性函數；的實際值與估計值之間的誤差記為，稱之為隨機誤差；將稱為線性回歸模型說明：（1）產生隨機誤差的主要原因有：所用的確定性函數不恰當引起的誤差；忽略了某些因素的影響；存在觀測

3、誤差 （2）對于線性回歸模型，我們應該考慮下面兩個問題： 模型是否合理（這個問題在下一節課解決）； 在模型合理的情況下，如何估計，？2探求線性回歸系數的最佳估計值：對于問題，設有對觀測數據，根據線性回歸模型，對于每一個，對應的隨機誤差項，我們希望總誤差越小越好，即要使越小越好所以，只要求出使取得最小值時的，值作為，的估計值，記為，注：這里的就是擬合直線上的點到點的距離用什么方法求，？回憶數學3（必修）“24線性回歸方程”P71“熱茶問題”中求，的方法：最小二乘法利用最小二乘法可以得到，的計算公式為，其中，由此得到的直線就稱為這對數據的回歸直線，此直線方程即為線性回歸方程其中，分別為，的估計值，

4、稱為回歸截距，稱為回歸系數，稱為回歸值在前面質點運動的線性回歸方程中，3 線性回歸方程中，的意義是：以為基數，每增加1個單位，相應地平均增加個單位；4 化歸思想（轉化思想）在實際問題中，有時兩個變量之間的關系并不是線性關系，這就需要我們根據專業知識或散點圖，對某些特殊的非線性關系，選擇適當的變量代換，把非線性方程轉化為線性回歸方程，從而確定未知參數下面列舉出一些常見的曲線方程，并給出相應的化為線性回歸方程的換元公式 （1），令，則有 （2），令，則有 （3），令，則有 （4），令，則有 （5），令，則有四數學運用1例題：例1下表給出了我國從年至年人口數據資料，試根據表中數據估計我國年的人口數年

5、份人口數/百萬解：為了簡化數據，先將年份減去，并將所得值用表示，對應人口數用表示，得到下面的數據表：作出個點構成的散點圖，由圖可知，這些點在一條直線附近，可以用線性回歸模型來表示它們之間的關系根據公式（1）可得這里的分別為的估計值，因此線性回歸方程為由于年對應的,代入線性回歸方程可得（百萬），即年的人口總數估計為13.23億.例2 某地區對本地的企業進行了一次抽樣調查，下表是這次抽查中所得到的各企業的人均資本（萬元）與人均產出（萬元）的數據：人均資本/萬元人均產出/萬元 （1）設與之間具有近似關系（為常數），試根據表中數據估計和的值； （2）估計企業人均資本為萬元時的人均產出（精確到）分析：根

6、據，所具有的關系可知，此問題不是線性回歸問題，不能直接用線性回歸方程處理但由對數運算的性質可知，只要對的兩邊取對數，就能將其轉化為線性關系解（1）在的兩邊取常用對數，可得，設，則相關數據計算如圖所示1人均資本/萬元345.56.578910.511.5142人均產出/萬元4.124.678.6811.0113.0414.4317.525.4626.6645.230.477120.602060.740360.812910.84510.903090.954241.021191.06071.1461340.61490.669320.938521.041791.115281.159271.243041.405861.425861.65514仿照問題情境可得，的估計值，分別為由可得，即，的估計值分別為和 （2）由（1）知樣本數據及回歸曲線的圖形如圖（見書本 頁）當時，（萬元），故當企業人均資本為萬元時，人均產值約為萬元2練習：練習第題五回顧小結：1 線性回歸模型與確定性函數相比，它表示與之間是統計相關關系（非確定性