1.1_回归分析的基本思想及其初步应用_教案（人教A版选修1-2）.doc

新课标数 学　选修1－2 1．1回归分析的基本思想及其初步应用 (教师用书独具)●三维目标 1．知识与技能 通过典型案例的探究，了解回归分析的基本思想，会对两个变量进行回归分析，明确解决回归模型的基本步骤，并对具体问题进行回归分析以解决实际应用问题．了解最小二乘法的推导，解释残差变量的含义，了解偏差平方和分解的思想，了解判断刻画模型拟合效果的方法——相关指数和残差分析．掌握利用计算器求线性回归直线方程参数及相关系数的方法． 2．过程与方法 通过收集数据作散点图，分析散点图，求回归直线方程，分析回归效果，利用方程进行预报． 3．情感、态度与价值观 培养学生利用整体的观点和互相联系的观点来分析问题， 进一步加强数学的应用意识，培养学生学好数学、用好数学的信心，加强与现实生活的联系，以科学的态度评价两个变量的相互关系． ●重点难点 重点：回归分析的基本方法、随机误差e的认识、残差图的概念、用残差及R2来刻画线性回归模型的拟合效果． 难点：回归分析的基本方法、残差概念的理解及拟合效果的判定、非线性回归向线性回归的转化． 教学时要以残差分析为重点，突出残差表和R2的计算，通过举例说明相关关系与确定性关系的区别，说明回归分析的必要性及其方法．借助例题使学生掌握作散点图、求回归直线方程的方法，通过作残差图、计算R2让学生掌握拟合效果的判断方法．对于非线性回归问题重点在如何转换，引导学生分析总结转化方法和技巧，从而化解难点． (教师用书独具) ●教学建议 本节课建议教师采取探究式教学，把“关注知识”转向“关注学生”，在教学过程中，把“给出知识”的过程转变为“引起活动，让学生探究知识的过程”，把“完成教学任务”转向“促进学生发展”，让学生成为课堂上的真正主人．在教学中，知识点可由学生通过探索“发现”，让学生充分经历探索与发现的过程，并引导学生积极解决探索过程中发现的问题．教学中不要以练习为主，而是定位在知识形成过程的探索，例题的解答也要由学生探讨、教师点拨，共同完成．要注重数学的思想性，如统计思想、随机观念、函数思想、数形结合的思想方法等，引导学生体验数学中的理性精神，加强数学形式下的思考和推理能力． ●教学流程 创设问题情境，引出问题，引导学生探讨，从而引出回归分析、线性回归模型、刻画回归效果的有关概念及解决方法．利用填一填的形式，使学生自主学习本节基础知识，并反馈了解，对理解有困难的概念加以讲解．引导学生在学习基础知识的基础上分析回答例题1的问题，并总结规律方法，完成变式训练．引导学生分析例题2，根据图中的数据计算系数，求出回归方程，列出残差表，求出R2并判断拟合效果，完成变式训练．  完成当堂双基达标，巩固所学知识及应用方法，并进行反馈矫正．归纳整理，进行课堂小结，整体认识本节所学知识，强调重点内容和规律方法．通过老师启发引导，完成例题3，并要求学生借鉴例题3的解法完成变式训练．引导学生分析例题3，让学生作出散点图，观察相关性，引出问题，即如何使问题转化为相关关系并用线性回归分析二者关系． 课标解读 1.会用散点图分析两个变量是否存在相关关系．(重点) 2．会求回归方程，掌握建立回归模型的步骤，会选择回归模型．(重点、难点) 线性回归模型 【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： 转速x(转/秒) 16 14 12 8 每小时生产有缺 陷的零件数y(件) 11 9 8 51.在平面直角坐标系中作出散点图． 【提示】　 2．从散点图中判断x和y之间是否具有相关关系？ 【提示】　有． 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】　可以．根据散点图作出一条直线，求出直线方程后可预测． 　(1)回归直线方程： ＝x＋，其中： ＝，＝－，＝i， ＝i. (2)变量样本点中心：(，)，回归直线过样本点的中心． (3)线性回归模型：y＝bx＋a＋e，其中e称为随机误差，a和b是模型的未知参数，自变量x称为解释变量，因变量y称为预报变量． 刻画回归效果的方式残差 对于样本点(xi，yi)(i＝1,2，…，n)的随机误差的估计值i＝yi－i，称为相应于点(xi，yi)的残差 残差图 利用图形来分析残差特性，作图时纵坐标为残差，横坐标可以选为样本编号，或身高数据，或体重估计值等，这样作出的图形称为残差图 残差 图法 残差点比较均匀地落在水平的带状区域内，说明选用的模型比较适合，这样的带状区域的宽度越窄，说明模型拟合精度越高 残差平 方和 残差平方和为(yi－i)2，残差平方和越小，模型拟合效果越好 相关指 数R2 R2＝1－，R2表示解释变量对预报变量变化的贡献率，R2越接近于1，表示回归的效果越好 回归分析的有关概念