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文档简介
8.2一元线性回归模型及其应用新知初探·课前预习题型探究·课堂解透课标解读1.结合具体实例,了解一元线性回归模型的含义,了解模型参数的统计意义.2.了解最小二乘原理,掌握一元线性回归模型参数的最小二乘估计方法,会使用相关的统计软件.3.针对实际问题,会用一元线性回归模型进行预测.新知初探·课前预习
截距斜率随机误差
观测值预测值越好越差
夯
实
双
基1.判断正误(正确的画“√”,错误的画“×”)(1)经验回归方程适用于一切样本和总体.(
)(2)经验回归方程一般都有局限性.(
)(3)样本取值的范围会影响经验回归方程的适用范围.(
)(4)经验回归方程得到的预测值是预测变量的精确值.(
)×√√×
答案:A
3.甲、乙、丙、丁四位同学在建立变量x,y的回归模型时,分别选择了4种不同模型,计算可得它们的R2分别如下表:哪位同学建立的回归模型拟合效果最好?(
)A.甲
B.乙C.丙
D.丁
甲乙丙丁R20.980.780.500.85答案:A解析:R2越大,表示回归模型的拟合效果越好.故选A.
11.8
题型探究·课堂解透题型1经验回归方程例1
[2022·江苏苏州实验中学高二期中]对于数据组:(1)作散点图,你能直观上得到什么结论?(2)求线性回归方程.x2345y1.94.16.17.9解析:(1)
由图知:两个变量呈线性相关关系且正相关.方法归纳求经验回归方程的一般步骤
父亲身高x/cm174176176176178儿子身高y/cm175175176177177答案:C
x2345y2.53.0m4.5答案:C
年份2015201620172018201920202021年份代号x1234567实际利用外资金额y(单位:亿元)25415058647889方法归纳解决此类问题的关键是准确求出经验回归方程,再根据题意代入数据求出预测值.
周数第1周第2周第3周第4周第5周周数序号x12345未规范佩戴头盔人数y11501000900750600
日期x(天)123456用户y(人)132243455568模型①的残差值-1.1-2.87.5-1.2-1.90.4模型②的残差值0.3-5.44.3-3.2-1.63.8(1)残差值的绝对值之和越小说明模型拟合效果越好,根据残差,比较模型①,②的拟合效果,应选择哪一个模型?并说明理由;(2)残差绝对值大于3的数据认为是异常数据,需要剔除,剔除异常数据后,重新求出(1)中所选模型的回归方程.解析:(1)应该选择模型①,模型①的残差值的绝对值之和为1.1+2.8+7.5+1.2+1.9+0.4=14.9;模型②的残差值的绝对值之和为0.3+5.4+4.3+3.2+1.6+3.8=18.6.∵14.9<18.6,∴模型①的拟合效果较好,应该选模型①.方法归纳刻画回归效果的三
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