- 适用分类
- 高中教案 / 选修二教案
- 教材版本
- 人教版
- 文件格式
- doc
- 文件大小
- 39 KB
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- 更新时间
- 2016/7/3 12:07:42
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约1300字。
3.1回归分析的基本思想及其初步应用学案
一、预习目标
1 了解相关系数r和相关指数R2 2 了解残差分析 3 了解随机误差产生的原因
二、预习内容
1 相关系数r
①
②r>0表明两个变量 ;r<0表明两个变量 ;r的绝对值越接近1,表明两个变量相关性 ,r的绝对值越接近0,表示两个变量之间 当r的绝对值大于 认为两个变量具有很强的相关性关系。
2 随机误差
①在线性回归模型: 中,a和b为模型的 ,e是y与 之间的 ,通常e为随机变量,称为随机误差,它的均值E(e)= ,方差D(e)= 0
②线性回归模型的完整表达式为 随机误差e的方差 越小,通过回归直线 预报真实值y的精确度
3 残差分析
①残差对于样本点 而言,相应于它们的随机误差为
= = (i=1,2,3,…,n)
其估算值为 = = (i=1,2,3,…,n). 称为相应于点 的残差。
②残差平方和:类比样本方差估计总体方差的思想,可以用 = =
(n>2)作为 的估计量,其中 , , 称为残差平方和,可以用 衡量回归方程的预报精度, 越小,预报精度
③用图形来分析残差特性:用 来刻画回归的效果。
三、提出问题
1 随机误差产生的原因是什么?
2如何建立模型拟合效果最好?
课内探究学习
一、 学习目标
1 了解相关系数和相关指数的关系.
2 理解随机误差产生的原因.3
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