人教版数学高二教学设计3.1回归分析的基本思想及其初步应用
§3.1 回归分析的基本思想及其初步应用
【教学目标】
1．了解随机误差、残差、残差分析的概念； 2．会用残差分析判断线性回归模型的拟合效果； 3．掌握建立回归模型的步骤；
4．通过对典型案例的探究，了解回归分析的基本思想方法和初步应用． 【重点难点】
1．利用散点图分析两个变量是否存在相关关系，求线性回归方程．(重点) 2．回归模型的选择，特别是非线性回归模型．(难点、易错点)
自学导引
1．回归分析
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常用方法． 2．线性回归模型
(1)由散点图易发现，样本点散布在某一条直线附近，而不是一条直线上，不能用一次函数y ＝bx ＋a 描述它们之间的关系，因此用线性回归模型y ＝bx ＋a ＋e 来表示，其中a 、b 为未知参数，e 为随机误差．
(2)对参数a 和b 的估计，由《数学必修3》可知：最小二乘法估计a ^
和b ^
就是未知参数a 、b 的最好估计，其计算公式为
b ^
＝
∑i ＝1
n (x i －x )(y i －y )∑i ＝1
n
(x i －x )2
＝
∑i ＝1
n
x i y i －n x y
∑i ＝1
n
x 2i －n x
2
，a ^＝y －b ^
x ，
其中x ＝1n ∑i ＝1n x i ，y ＝1n ∑i ＝1n
y i ，(x ，y )称为样本点的中心．
(3)解释变量和预报变量
线性回归模型与一次函数模型的不同之处是增加了随机误差项e ，因变量y 由自变量x 和随机误差e 共同确定，即自变量x 只解释部分y 的变化，在统计中，我们也把自变量x 称为解释变量，因变量y 称为预报变量．
试一试：下表是x 和y 之间的一组数据，则y 关于x 的线性回归方程必过( ).
A ．点(2,3)
B ．点(1.5,4)
C．点(2.5,4) D．点(2.5,5)
提示选C.线性回归方程必过样本点的中心(x，y)，即(2.5,4)．
3．刻画回归效果的方式
提示不一定是真实值，利用线性回归方程求的值，在很多时候是个预报值，例如，人的体重与身高存在一定的线性关系，但体重除了受身高的影响外，还受其他因素的影响，如饮食，是否喜欢运动等．
4．非线性回归分析
(1)非线性相关关系：样本点分布在某一条曲线的周围，而不是一条直线附近．我们就称这两个变量之间不具有线性相关关系而是非线性相关关系．
(2)非线性回归方程线性化
①y＝ax n(其中a，x，y均为正值)(幂函数型函数)
lg y＝lg a＋n lg x，令u＝lg y，v＝lg x，b＝lg a，
则u＝nv＋b，图象为一直线．
②y＝ca x(a＞0，c＞0)(指数型函数)
lg y＝x lg a＋lg c，令u＝lg y，b＝lg c，d＝lg a，
则u＝dx＋b，图象为一直线．
名师点睛
1．线性回归方程
(1)在分析两个变量的相关关系时，可根据样本数据散点图确定两个变量之间是否存在相关关系，然后利用最小二乘法求出回归直线方程．
(2)求线性回归方程y ^＝b ^x ＋a ^的关键是求未知参数a ^和b ^，其中b ^
可借助于计算器求出，因为a ^＝y －b ^x ，即y ＝b ^x ＋a ^
，所以点(x ，y )一定满足线性回归方程，即回归直线一定过点(x ，y )．
(3)求线性回归方程的步骤：
①先把数据制成表，从表中计算出x ，y ，
x 21＋x 22＋…＋x 2n ，x 1y 1＋x 2y 2＋…＋x n y n 的值；
②计算未知参数a ^，b ^； ③写出线性回归方程y ^＝b ^x ＋a ^
. 2．线性回归分析
(1)由线性回归方程给出的是一个预报值而非精确值． (2)随机误差的主要来源
①线性回归模型与真实情况引起的误差； ②省略了一些因素的影响产生的误差； ③观测与计算产生的误差．
(3)残差分析是回归分析的一种方法． (4)用相关指数R 2来刻画回归效果．
R 2越大，意味着残差平方和越小，即模型的拟合效果越好；R 2越小，残差平方和越大，即模型的拟合效果越差． 3．建立回归模型的基本步骤
(1)确定研究对象，明确哪个变量是解释变量，哪个变量是预报变量．
(2)画出确定好的解释变量和预报变量的散点图，观察它们之间的关系(如是否存在线性关系等)．
(3)由经验确定回归方程的类型(如我们观察到数据呈线性关系，则选用线性回归方程)． (4)按一定规则(如最小二乘法)估计回归方程中的参数．
(5)得出结果后分析残差图是否有异常(如个别数据对应残差过大，或残差呈现不随机的 规律性等)．若存在异常，则检查数据是否有误，或模型是否合适等.
题型一 求线性回归方程
【例1】 某班5名学生的数学和物理成绩如下表：
学科
A B C D E 数学成绩(x ) 88 76 73 66 63 物理成绩(y )
78
65
71
64
61
(1)(2)求物理成绩y 对数学成绩x 的回归直线方程； (3)一名学生的数学成绩是96，试预测他的物理成绩．
先利用散点图分析物理成绩与数学成绩是否线性相关，若相关再利用线性回归模型求解．
解 (1)散点图如图．
(2)x ＝1
5×(88＋76＋73＋66＋63)＝73.2，
y ＝15
×(78＋65＋71＋64＋61)＝67.8.
∑i ＝15
x i y i ＝88×78＋76×65＋73×71＋66×64＋63×61＝25 054.
∑i ＝1
5
x 2i ＝882＋762＋732＋662＋632
＝27 174. 所以b ^
＝
∑i ＝1
5
x i y i －5x y
∑i ＝1
5
x 2i －5x
2
＝25 054－5×73.2×67.8
27 174－5×73.22
≈0.625.
a ^
＝y －b ^
x ≈67.8－0.625×73.2＝22.05. 所以y 对x 的回归直线方程是y ^
＝0.625x ＋22.05. (3)x ＝96，则y ^
＝0.625×96＋22.05≈82， 即可以预测他的物理成绩是82.
(1)散点图是定义在具有相关关系的两个变量基础上的，对于性质不明确的两组数据，可先作散点图，在图上看它们有无关系，关系的密切程度，然后再进行相关回归分析．
(2)求回归直线方程，首先应注意到，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．
【变式1】 以下是某地搜集到的新房屋的销售价格y 和房屋的面积x 的数据：
房屋面积/m211511080135105
销售价格/万元24.821.618.429.222
(1)
(2)求线性回归方程，并在散点图中加上回归直线；
(3)据(2)的结果估计当房屋面积为150 m2时的销售价格．
解(1)数据对应的散点图如下图所示：
(2)x＝
1
5
∑
i＝1
5
x i＝109，∑
i＝1
5
(x i－x)2＝1 570，
y＝23.2，∑
i＝1
5
(x i－x)(y i－y)＝308.
设所求回归直线方程为y
^
＝b
^
x＋a
^
，
则b
^
＝
∑
i＝1
5
(x i－x)(y i－y)
∑
i＝1
5
(x i－x)2
＝
308
1 570
≈0.196 2，
a
^
＝y－b
^
x＝0.181 42.
故所求回归直线方程为y
^
＝0.196 2x＋1.814 2.
回归直线如上图所示．
(3)据(2)，当x＝150 m2时，销售价格的估计值为
y
^
＝0.196 2×150＋1.814 2＝31.244 2(万元)．
题型二线性回归分析
【例2】为研究重量x(单位：克)对弹簧长度y(单位：厘米)的影响，对不同重量的6个物体进行测量，数据如下表所示：
x 51015202530
y 7.258.128.959.9010.911.8
(1)
(2)求出R2；
(3)进行残差分析．
作残差分析时，一般从以下几个方面予以说明：(1)散点图；(2)相关指数；(3)残差图中的异常点和样本点的带状分布区域的宽窄．
解 (1)散点图如图
x ＝1
6
(5＋10＋15＋20＋25＋30)＝17.5，
y ＝1
6
(7.25＋8.12＋8.95＋9.90＋10.9＋11.8)≈9.487，
∑
i ＝16
x 2
i ＝2 275，∑
i ＝1
6
x i y i ＝1 076.2 计算得，b ^≈0.183，a ^
≈6.285，
所求回归直线方程为y ^
＝0.183x ＋6.285. (2)列表如下：
y i －y ^
i 0.05 0.005 －0.08 －0.045 0.04 0.025 y i －y
－2.24
－1.37
－0.54
0.41
1.41
2.31
所以∑
i ＝16
(y i －y ^
i )2
≈0.013 18，∑i ＝1
6
(y i －
y )2＝14.678 4.
所以，R 2＝1－0.013 1814.678 4≈0.999 1，
回归模型的拟合效果较好．
(3)由残差表中的数值可以看出第3个样本点的残差比较大，需要确认在采集这个数据的时候是否有人为的错误，如果有的话，需要纠正数据，重新建立回归模型；由表中数据可以看出残差点比较均匀地落在不超过0.15的狭窄的水平带状区域中，说明选用的线性回归模型的精度较高，由以上分析可知，弹簧长度与拉力成线性关系．
1.在研究两个变量间的关系时，首先要根据散点图来粗略判断它们是否线性相关，是否可以用线性回归模型来拟合数据．然后，通过残差e ^
1，e ^
2，…，e ^
n 来判断模型拟合的效果，判断原始数据中是否存在可疑数据．若残差点比较均匀地分布在水平带状区域内，带状区域越窄，说明模型拟合精度越高，回归方程预报精度越高．
2．相关指数R 2是用来刻画回归效果的．
由R 2＝1－
∑i ＝1
n
(y i －y ^
i )2
∑i ＝1
n
(y i －y )2
可知R 2越大，意味着残差平方和越小，也就是说模型的拟合效
果就越好．
【变式2】 已知某种商品的价格x (元)与需求量y (件)之间的关系有如下一组数据：
求y 对x 解 x ＝1
5(14＋16＋18＋20＋22)＝18，
y ＝1
5
(12＋10＋7＋5＋3)＝7.4，
∑i ＝15
x 2i ＝142＋162＋182＋202＋222
＝1 660， ∑i ＝1
5x i y i ＝14×12＋16×10＋18×7＋20×5＋22×3＝620，
所以b ^
＝
∑i ＝1
5
x i y i －5x y
∑i ＝1
5
x 2i －5x
2
＝620－5×18×7.4
1 660－5×182
＝－1.15. a ^
＝7.4＋1.15×18＝28.1，
所以所求回归直线方程是：y ^
＝－1.15x ＋28.1. 列出残差表：
所以，∑
i ＝15
(y i －y ^
i )2
＝0.3，∑i ＝1
5
(y i －
y )2＝53.2，
R 2＝1－
∑i ＝1
5
(y i －y ^
i )2
∑i ＝1
5
(y i －y )2
≈0.994，
所以回归模型的拟合效果很好．
题型三 非线性回归分析
【例3】 下表为收集到的一组数据：
x 21 23 25 27 29 32 35 y
7
11
21
24
66
115
325
(1)作出x 与(2)建立x 与y 的关系，预报回归模型并计算残差； (3)利用所得模型，预报x ＝40时y 的值．
审题指导 (1)画出散点图或进行相关性检验，确定两变量x 、y 是否线性相关．由散点图得x 、y 之间的回归模型．
(2)进行拟合，预报回归模型，求回归方程．
(1)作出散点图如下图，从散点图可以看出x 与y 不具有线性相关关系，根据已有知识可以发现样本点分布在某一条指数函数曲线y ＝c 1e c 2x 的周围，其中c 1、c 2为待定的参数．
(2)对两边取对数把指数关系变为线性关系，令z ＝ln y ，则有变换后的样本点应分布在直线z ＝bx ＋a ，(a ＝ln c 1，b ＝c 2)的周围，这样就可以利用线性回归模型来建立y 与x 之间的非线性回归方程了，数据可以转化为：
x 21 23 25 27 29 32 35 z
1.946
2.398
3.045
3.178
4.190
4.745
5.784
求得回归直线方程为z ＝0.272x －3.849， ∴y ^
＝e 0.272x －3.849
.
残差 y i 7 11 21 24 66 115 325 y ^i 6.443 11.101 19.125 32.950 56.770 128.381 290.325 e ^i
0.557
－0.101
1.875
－8.950
9.23
－13.381
34.675
【题后反思】 解决非线性回归问题的方法及步骤 (1)确定变量：确定解释变量为x ，预报变量为y ；
(2)画散点图：通过观察散点图并与学过的函数(幂、指数、对数函数、二次函数)作比较，选取拟合效果好的函数模型；
(3)变量置换：通过变量置换把非线性问题转化为线性回归问题；
(4)分析拟合效果：通过计算相关指数等来判断拟合效果；
(5)写出非线性回归方程．
【变式3】为了研究某种细菌随时间x变化时，繁殖个数y的变化，收集数据如下：
天数x/天12345 6
繁殖个数y/个612254995190
(1)用天数x
(2)描述解释变量x与预报变量y之间的关系；
(3)计算相关指数．
解(1)所作散点图如图所示．
(2)由散点图看出样本点分布在一条指数函数y＝c1e c2x的周围，于是令z＝ln y，则有变换后的样本点应分布在直线z＝bx＋a，(a＝ln c1，b＝c2)的周围，这样就可以利用线性回归模型来建立y与x之间的非线性回归方程了，数据可以转化为：
x 12345 6
z 1.79 2.48 3.22 3.89 4.55 5.25
由计算器得：z＝0.69x＋1.115，则有y＝e0.69x＋1.115.
(3)
y
^
i
6.0812.1224.1748.1896.06191.52
y i612254995190 y＝
377
6，
∑
i＝1
n
e
^
2
i
＝∑
i＝1
n
(y i－y
^
)2＝4.816 1，
∑
i＝1
n
(y i－y)2＝24 642.8，R2＝1－
4.816 1
24 642.8
≈0.999 8，
即解释变量天数对预报变量繁殖细菌个数解释了99.98%.
误区警示对相关指数R2理解不当致误
【示例】关于x与y有如下数据：
x 24568
y 3040605070
为了对x、y两个变量进行统计分析，现有以下两种线性模型：甲模型y
^
＝6.5x＋17.5，乙模型y
^
＝7x＋17，试比较哪一个模型拟合的效果更好．
∵R 21＝1－
∑i ＝1
5
(y i －y ^
i )2
∑i ＝15
(y i －y )2
＝1－155
1 000
＝0.845.
R 22
＝1－∑i ＝1
5
(y i －y ^
i )2
∑i ＝1
5
(y i －y )2
＝1－180
1 000
＝0.82.
又∵84.5%＞82%，∴乙选用的模型拟合的效果更好．
思维突破 用相关指数R 2来比较模型的拟合效果，R 2越大，模型的拟合效果越好，并不是 R 2越小拟合效果更好．
R 21＝1－
∑i ＝1
5
(y i －y ^
i )2
∑i ＝15
(y i －y )2
＝1－155
1 000
＝0.845，
R 22
＝1－∑i ＝1
5
(y i －y ^
i )2
∑i ＝1
5
(y i －y )2
＝1－180
1 000
＝0.82，
84．5%＞82%，所以甲选用的模型拟合效果更好．
追本溯源 R 2＝1－
∑i ＝1
n
(y i －y ^
i )2
∑i ＝1
n
(y i －y )2
，R 2越大，残差平方和越小，从而回归模型的拟合
效果越好．在线性回归模型中，R 2表示解释变量对于预报变量变化的贡献率，R 2越接近1，表示回归的效果越好(因为R 2越接近1，表示解释变量和预报变量的线性相关性越强).
当堂检测
1．在对两个变量x ，y 进行线性回归分析时，有下列步骤：
①对所求出的回归直线方程作出解释； ②收集数据(x i ，y i )，i ＝1,2，…，n ； ③求线性回归方程； ④求相关系数；
⑤根据所搜集的数据绘制散点图．
如果根据可行性要求能够作出变量x，y具有线性相关的结论，则在下列操作顺序中正确的是()
A．①②⑤③④B．③②④⑤①
C．②④③①⑤D．②⑤④③①
【解析】对两个变量进行回归分析时，首先收集数据(x i，y i)，i＝1,2，…，n；根据所搜集的数据绘制散点图．观察散点图的形状，判断线性相关关系的强弱，求相关系数，写出线性回归方程，最后依据所求出的回归直线方程作出解释；故正确顺序是②⑤④③①，故选D．
【答案】D
2．有下列说法：
①在残差图中，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合适；
②R2来刻画回归的效果，R2值越大，说明模型的拟合效果越好；
③比较两个模型的拟合效果，可以比较残差平方和的大小，残差平方和越小的模型，拟合效果越好．
其中正确命题的个数是()
A．0 B．1
C．2 D．3
【解析】①选用的模型是否合适与残差点的分布有关；对于②③，R2的值越大，
说明残差平方和越小，随机误差越小，则模型的拟合效果越好．
【答案】D
3．以下是某地区的降雨量与年平均气温的一组数据：
年平均气温(℃)12．5112．8412．8413．6913．3312．7413．05 年降雨量(mm)542507813574701432464
或“不具有”)
【解析】画出散点图，观察可知，降雨量与年平均气温没有相关关系．
【答案】不具有
4．某工厂为了对新研发的一种产品进行合理定价，将该产品按事先拟定的价格进行试销，得到如下数据：
(1)求回归直线方程y ＝b x ＋a ，其中b ＝－20，a ＝y －b x ；
(2)预计在今后的销售中，销量与单价仍然服从(1)中的关系，且该产品的成本是4元/件，为使工厂获得最大利润，该产品的单价应定为多少元？(利润＝销售收入－成本)
解：(1)x ＝1
6(8＋8.2＋8.4＋8.6＋8.8＋9)＝8.5，
y ＝1
6(90＋84＋83＋80＋75＋68)＝80，
从而a ^
＝y ＋20x ＝80＋20×8.5＝250, 故y ^
＝－20x ＋250．
(2)由题意知， 工厂获得利润
z ＝(x －4)y ＝－20x 2＋330x －1 000＝－20????x －3342＋361.25，所以当x ＝334＝8.25时，z max ＝361.25(元)．
即当该产品的单价定为8.25元时，工厂获得最大利润．
《回归分析》教案1
《回归分析》教案1 【教学目标】 1. 了解相关系数r ； 2. 了解随机误差； 3. 会简单应用残差分析 【教学重难点】 教学重点：相关系数和随机误差 教学难点：残差分析应用. 【教学过程】 一、设置情境，引入课题 上节例题中，身高172cm 女大学生，体重一定是60kg 吗？如果不是，其原因是什么？ 二、引导探究，发现问题，解决问题 1 $0.84985.712y x =-对于0.849b =$是斜率的估计值，说明身高x 每增加1个单位，体重就 ，表明体重与身高具有 的线性相关关系. 2 如何描述线性相关关系的强弱？ ()() n i i x x y y r --= ∑ (1)r >0表明两个变量正相关；(2)r <0表明两个变量负相关； (3)r 的绝对值越接近1，表明相关性越强，r 的绝对值越接近0，表明相关性越弱. (4)当r 的绝对值大于0.75认为两个变量具有很强的相关性关系. 3 身高172cm 的女大学生显然不一定体重是60.316kg ，但一般可以认为她的体重接近于60.316kg . ①样本点与回归直线的关系 ②所有的样本点不共线，而是散布在某一条直线的附近，该直线表示身高与体重的关系的线性回归模型表示y bx a ε=++ e 是y 与$y bx a =+的误差，e 为随机变量，e 称为随机误差. ③E (e )=0，D (e )= 2σ>0.④D (e )越小，预报真实值y 的精度越高. ⑤随机误差是引起预报值$y 与真实值y 之间的误差之一. ⑥$,a b $为截距和斜率的估计值，与a ，b 的真实值之间存在误差，这种误差也引起$y 与真
回归分析 实验报告
城镇居民家庭收入的逐步回归分析 07级数学1班盛平0707021012 摘要：用多元统计中逐步回归分析的方法和SAS软件解决了可支配收入与其他收入之间的关系，并用此模型预测在以后几年里居民平均每人全年家庭可支配收入。 关键词：逐步回归分析多元统计SAS软件 正文 1 模型分析 各地区城镇居民平均每人全年家庭可支配收入y与工薪收入x1、经营净收入x2、财产性收入x3和转移性收入x4有关，共观测了15组数据，试用逐步回归法求‘最优’回归方程。 各地区城镇居民平均每人全年家庭收入来源(2007年) 单位：元 2模型的理论 （1）基本思想：逐个引入自变量，每次引入对y影响最显著的自变量，并对方程中的老变量逐个进行检验，把变为不显著的变量逐个从方程中剔除掉，最终得到的方程中既不漏掉对Y影响显著的变量，又不包含对Y影响不显著的变量。 （2）逐步筛选的步骤：首先给出引入变量的显著性水平 和剔除变量的显著性 in
水平 ；然后按图4.1的框图筛选变量。 out 3模型的求解 （1）源程序： data ch; input x1 x2 x3 x4 x5 y @@; cards; 28.2 47.9 44.1 3.8 23.9 100.0 31.3 47.1 43.6 3.5 21.6 100.0 30.2 48.2 43.9 4.3 21.6 100.0 ?? 31.9 46.1 41.9 4.2 22.0 100.0 33.4 44.8 40.6 4.1 21.8 100.0 33.2 44.4 39.9 4.5 22.4 100.0 32.1 43.1 38.7 4.4 24.8 100.0 28.4 42.9 38.3 4.6 28.7 100.0 ?? 27.2 43.7 38.6 5.1 29.1 100.0
“五味调和”上好思想政治课6页word文档
“五味调和”上好思想政治课 课堂是教学的主阵地，更是师生生命成长的重要场所，要让课堂发挥其独特的作用，就必须从各个方面下功夫，做到“五味调和”，烹饪出一道道美味的“大餐”，为学生奉献出成长所必须的营养。 第一味，政治课堂要有趣味。兴趣是求知的起点，是发展思维的动力。传统的政治课被人诟病、被学生抗拒的一个主要方面就是课堂的“枯燥、乏味”，课本知识的高度抽象化、理论化与学生的生活经验相去甚远，课堂让人感觉无趣、味同嚼蜡。建构主义代表人物布鲁纳说过：“学习者在一定的问题情境中，经历对学习材料的亲身体验和发展过程，才是学习者最有价值的东西。”在创设情境时要注意情境问题的呈现方式，用故事、小品、现场模拟等轻松活泼的形式展现，可以引发学生的感官愉悦，激发起情绪兴奋，达到以趣引趣、以趣激趣的效果。例如，在上《经济生活》“新时代的劳动者”一课时，有老师设计了一个名叫“阿傍”的“啃老族”的求职经历故事，并设计了如下几个问题：1、如何看待‘啃老族’”？2、“阿傍”为什么要求职？3、为什么“阿傍”求职难？4、“阿傍”求职时要注意些什么？5、“阿傍”就业后在职场受欺，他的哪些权利被侵犯？6、“阿傍”要向企业“讨说法”，他该如何维护自己的权利？这样的情境设计中，既出现了“傍”、“啃老族”、“职场受欺”等流行语，又紧密切合实际，故事情节鲜明，学生通过“阿傍”认识的转变、求职的经历、职场的磨练，很好地把握了教材内容。同时，要营造有趣味的课堂，还需要教师幽默的语言、机智的应对。林语堂先生说“幽默是人类心灵的花朵”。在课堂中，教师幽默的语言、对突发情况的机智应对能拉
近师生的距离，能令学生对所学知识加深印象，能使学生受到耳濡目染的熏陶和感染，使学生形成幽默品质，养成乐观豁达的气度和积极进取的精神，能促进师生间和谐平等关系的建立。 第二味，政治课堂要有好品味。中学政治课程的基本内容是马克思主义基本常识，它不同于一般的文化课程，除了进行基本理论的教学之外，还担负着对中学生进行专门的思想道德教育的重任。然而，传统的中学政治课程难以实现这样的课程目标，尤其在促进中学生思想道德发展方面存在不少失误，如：用知识教育代替思想道德教育、理论与实际脱节导致思想道德教育退变为说教、不顾学生年龄特征的思想道德教育错位。对此，教师首先要转变观念，把学生还原为人来看待，人是教育的出发点，人的发展、人的成长是教育的生长点，人的完善个性、丰富创造力是教育的归宿点，在教学中注重思想道德教育，在教学目标上注重知识、能力、情感态度价值观的统一。其次要调整教学内容，摒弃与学生年龄特征不符的“国家干部式”的思想道德教学模式，贴近学生，理论联系实际。第三，要改变教学方式，少一些说教，多一些身教，少一些灌输，多一些对话。在多姿多彩的社会生活中，学生所遇到的困惑、所提出的问题不仅远远不止教材中所涉及的内容，而且也有很多与教材相悖之处，我们既要承认这些问题的合理性，又要告诉学生该如何选择尤其是为什么这样选择。笔者曾经在上《经济生活》“征税与纳税”内容时，设置了这样一个情境：“小周叔叔和爸爸是多年的好朋友，负责爸爸公司所在区域的税收征管。受金融危机的影响，爸爸的公司经营很困难，每月只能给职工发点生活费。年终了，爸爸很想给职工发点奖金。可会计告诉他，除去交税和企业必留的
高中数学第2章统计2.4线性回归方程(2)教案苏教版必修3
2.4 线性回归方程 第2课时 导入新课 在上一节课中问题1：将汽油以均匀的速度注入桶里，注入的时间t与注入的油量y如下表： 从表里数据得出油量y与时间t之间的函数关系式为y=2x(x≥0).并且在直角坐标系里很容易作出它们的图象，我们知道各点在同一条直线上. 再看下面的问题（即上一节课的练习2）：某小卖部为了了解热茶销售量与气温之间的关系，随机统计并制作了某6天卖出热茶的杯数与当天气温的对比表： 请大家动手作出热茶销售量与气温的坐标图，说说它的特点，能得到什么规律？ 分析：该图中所有点不像第一个问题中函数关系的图象对应的点在同一条直线上，但是分布也是很有规律，它们散布在从左上角到右下角的区域，因此，可以得到规律是随着气温的增加，热茶卖出的杯数在减少.但究竟以什么样的方式在减少呢？这就是今天要继续学习的内容——线性回归方程. 推进新课 新知探究 以横坐标x表示气温，纵坐标y表示热茶销量，建立平面直角坐标系，将表中数据构成的6个数对所表示的点在坐标系内标出，得到上图，今后我们称这样的图为散点图. 1.散点图（scatterplot）：表示具有相关关系的两个变量的一组数据的图形叫做散点图.散点图形象地反映了各对数据的密切程度.粗略地看，散点分布具有一定的规律.在本图中这些点散布的位置也是值得注意的，它们散布在从左上角到右下角的区域，对于这种相关关系，我们称它为负相关.如果点散布在从左下角到右上角的区域.对于这种相关关系，我们称它为正相关. 请学生举例：两个变量之间是正相关的关系.例如：某小卖部卖的冷饮销售量与气温之间的关系. 再看上节课的练习 1.在一次对人体脂肪含量和年龄关系的研究中，研究人员获得了一组样本数据：
(实验2)多元回归分析实验报告
陕西科技大学实验报告 课 程： 数理金融 实验日期： 2014 年 5 月 22 日 班 级： 数学112 交报告日期： 2013 年 5 月 23 日 姓 名： 常海琴 报告退发： （订正、重做） 学 号： 201112010101 教 师： 刘利明 实验名称： 多元回归分析 一、实验预习： 1.多元回归模型。 2.多元回归模型参数的检验。 3.多元回归模型整体的检验。 二、实验的目的和要求： 通过案例分析掌握多元回归模型的建立方法和检验的标准；并掌握分析解决实际金融问题的能力。 三、实验过程：（实验步骤、原理和实验数据记录等） 软件：Eviews3.1 数据：给定美国机动车汽油消费量研究数据。 实验原理：最小二乘法拟合多元线性回归方程 数据记录： 实例中1950年到1987年机动汽车的消费量、汽车保有量、汽油价格、人口数、国民生产总值 图1各个量之间的关系
陕西科技大学理学院实验报告 - 2 - 1、录入数据 图2录入数据 2、回归分析 443322110X X X X Y βββββ++++= 图3运行结果 Y=24553723+1.418520x1-27995762x2-59.87480x3-30540.88x4 S (25079670) (0.266) (5027085) (198.5517) (9557.981) T (0.979) (5.314) (-5.568) (-0.301) (-3.195) 2R =0.966951 F=241.3764 - R =0.9629 dw=0.6265 四、实验总结：（实验数据处理和实验结果讨论等） 用残差和最小确定直线位置是一个途径。计算残差和有相互抵消的问题。用残差绝对值和最小确定直线位置也是一个途径绝对值计算起来比较麻烦。最小二乘法用绝对值平方和最小确定直线位置。0β、1β、2β、3β、4β具有线性特性，无偏特性，有效性。-R =0.9629基本上接近于1，拟合效果较好。
应用回归课程教学设计
应用回归分析 课程设计报告 课程：应用回归分析 题目：人均可支配收入的分析年级：11金统 专业：金融统计 学号： 姓名： 指导教师： 徐州师范大学 数学科学学院
基于多元线性回归模型对我国城镇居民家 庭人均可支配收入的分析 摘要：收入分配和消费结构都是国民经济的重要课题居民消费的主要来源 是居民收入而消费又是拉动经济增长的重要因素。本文将通过多远统计分析方法对我国各地区城镇居民收入的现状进行分析。通过分析找出我国城镇居民收入特点及其中存在的不足。城镇居民可支配收入是检验我国社会主义现代化进程的一个标准。本文根据我国城镇居民家庭人均可支配收入为研究对象，选取可能影响我国城镇居民家庭人均可支配收入的城乡居民储蓄存款年底余额、城乡居民储蓄存款年增加额、国民总收入、职工基本就业情况、城镇居民家庭恩格尔系数(%)5个因素，运用多元线性回归分析建立模型，先运用普通最小二乘估计求回归系数再对方程进行异方差、自相关、和多重共线性诊断，用迭代法消除了自变量之间的自相关。对于多重共线性问题，先是用逐步回归和剔除变量的方法，最终转变为用方差扩大因子法城乡居民储蓄存款年增加额剔除城镇居民家庭恩格尔系数(%) 解决多重共线性，建立最终回归方程 432108.0039.0012.0470.5305x x x y +++-=∧ 标准化回归方程 ** 3*24108.0863.0031.0x x x y ++=∧ 以其探究最后进入回归方程的几个变量在影响城镇居民收入孰轻孰重，达到学习与生活结合的效果。分析出影响城镇居民收入的主要原因，并对模型联系实际进行分析，以供国家进行决策做参考。 关键词：多元线性回归 异方差 自相关 多重共线性 逐步回归 方差扩 大因子 （一）引言： 改革开放以来我国的国民经济增长迅速居民的收入水平也大幅提高但居
《1.1回归分析的基本思想及其初步应用二》教学案
1.1回归分析的基本思想及其初步应用(二) 教学要求： 通过典型案例的探究，进一步了解回归分析的基本思想、方法及初步应用. 教学重点： 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. 教学难点： 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. 教学过程： 一、复习准备： 1．由例1知，预报变量(体重)的值受解释变量(身高)或随机误差的影响. 2．为了刻画预报变量(体重)的变化在多大程度上与解释变量(身高)有关？在多大程度上与随机误差有关？我们引入了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. 二、讲授新课： 1.教学总偏差平方和、残差平方和、回归平方和： (1)总偏差平方和：所有单个样本值与样本均值差的平方和，即. 残差平方和：回归值与样本值差的平方和，即. 回归平方和：相应回归值与样本均值差的平方和，即. (2)学习要领：①注意、、的区别；②预报变量的变化程度可以分解为由解释变量引起的变化程度与残差变量的变化程度之和，即 ；③当总偏差平方和相对固定时，残差平方和越小，则回归平方和越大，此时模型的拟合效果越好；④对于多个不同的模型，我们还可以 引入相关指数来刻画回归的效果，它表示解释变量对预报变量变化的 贡献率.的值越大，说明残差平方和越小，也就是说模型拟合的效果越好. 2.教学例题： 例2关于与有如下数据： 2 1 ()n i i SST y y ==-∑μ2 1 ()n i i i SSE y y ==-∑μ 21()n i i SSR y y ==-∑i y μ i y y μ μ2 221 1 1 ()()()n n n i i i i i i i y y y y y y ===-=-+-∑∑∑μ2 2 12 1 ()1() n i i i n i i y y R y y ==-=- -∑∑2R x Y
一元线性回归分析实验报告
一元线性回归在公司加班 制度中的应用 院(系): 专业班级: 学号姓名: 指导老师: 成 绩: 完成时间 :
一元线性回归在公司加班制度中的应用 一、实验目的 掌握一元线性回归分析的基本思想与操作,可以读懂分析结果,并写出回归方程,对回归方程进行方差分析、显著性检验等的各种统计检验 二、实验环境 SPSS21、0 windows10、0 三、实验题目 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度,决定认真调查一下现状。经10周时间,收集了每周加班数据与签发的新保单数目,x 为每周签发的新保单数目,y 为每周加班时间(小时),数据如表所示 y 3、5 1、0 4、0 2、0 1、0 3、0 4、5 1、5 3、0 5、0 1. 画散点图。 2. x 与y 之间大致呈线性关系？ 3. 用最小二乘法估计求出回归方程。 4. 求出回归标准误差σ∧ 。 5. 给出0 β∧ 与1 β∧ 的置信度95%的区间估计。 6. 计算x 与y 的决定系数。 7. 对回归方程作方差分析。 8. 作回归系数1 β∧ 的显著性检验。 9. 作回归系数的显著性检验。 10. 对回归方程做残差图并作相应的分析。 11. 该公司预测下一周签发新保单01000x =张,需要的加班时间就是多少？
12.给出0y的置信度为95%的精确预测区间。 13.给出 () E y的置信度为95%的区间估计。 四、实验过程及分析 1、画散点图 如图就是以每周加班时间为纵坐标,每周签发的新保单为横坐标绘制的散点图,从图中可以瞧出,数据均匀分布在对角线的两侧,说明x与y之间线性关系良好。 2、最小二乘估计求回归方程 系数a 模型非标准化系数标准系数t Sig、 B 的 95、0% 置信区间 B 标准误差试用版下限上限
应用回归分析电子教案
应用回归分析论文
贵州民族大学 实用回归分析论文 (GuizhouMinzu University) 论文题目：影响谷物的因素分析 年级：2014级 班级：应用统计班 小组成员： 姓名：黄邦秀学号：201410100318 序号：4 姓名：王远学号：201410100314 序号：26 姓名：陈江倩学号：201410100326 序号：11 姓名：吴堂礼学号： 时间：2016.12.06
目录 摘要：在实际问题的研究中，经常需要研究某一些现象与影响它的某一最主要因素的关系，如影响谷物产量的因素非常多。本文采用多元线性回归分析方法,以1994—2014年中国谷物产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影响中国谷物生产的多种因素进行了分析。分析结果表明,近年来我国谷物生产主要受到单产提高缓慢、播种面积波动大、农业基础设施投入不足、自然灾害频繁等重要因素的影响。为提高谷物产量、促进谷物生产,首先应该提供一套促进谷物生产的政策措施,提高谷物种植效益,增加谷物收入是根本。在这个前提下,才有可能提高单产、稳定面积、加强基础设施建设、提高抗灾能力,增强我国谷物生产能力和生产稳定性。 (4) 关键词：谷物产量影响因素多元线性回归分析 (4) 一、问题的提出 (5) 二、多元线性回归模型的基假设 (5) 三、收集整理统计数据 (6) 3.1数据的收集 (6) 3.2确定理论回归模型的数学形式 (7) 四、模型参数的估计、模型的检验与修改 (8) 4.1 SPSS软件运用 (8) 4.2 用SPSS软件，得到相关系数矩阵表 (10) 4.3 回归方程的显著性检验 (11) 4.4利用逐步回归法进行修正 (12) 4.5 DW检验法 (13) 五、结果分析 (14) 六、建议 (14) 七、参考文献 (15)
线性回归分析教案
线性回归分析 管理中经常要研究变量与变量之间的关系，并据以做出决策。前面介绍的检验可以确定两个变量之间是否存在着某种统计关系，但是如果检验说明两个变量之间存在着某种关系，我们还是不能说明它们之间究竟存在什么样的关系。 本章介绍的回归分析能够确定两个变量之间的具体关系和这种关系的强度。回归分析以对一种变量同其他变量相互关系的过去的观察值为基础，并在某种精确度下，预测未知变量的值。 社会经济现象中的许多变量之间存在着因果关系。这些变量之间的关系一般可以分为两类：一类是变量之间存在着完全确定的关系，即一个变量能被一个或若干个其他变量按某种规律唯一地确定，例如，在价格P确定的条件下，销售收入Y与所销售的产品数量之间的关系就是一种确定性的关系：Y＝P·X。另一类是变量之间存在着某种程度的不确定关系。例如，粮食产量与施肥量之间的关系就属于这种关系。一般地说，施肥多产量就高，但是，即使是在相邻的地块，采用同样的种子，施相同的肥料，粮食产量仍会有所差异。统计上我们把这种不确定关系称为相关关系。 确定性关系和相关关系之间往往没有严格的界限。由于测量误差等原因，确定性关系在实际中往往通过相关关系表现出来；另一方面，通过对事物内部发展变化规律的更深刻的认识，相关关系又可能转化为确定性关系。 两个相关的变量之间的相关关系尽管是不确定的，但是我们可以通过对现象的不断观察，探索出它们之间的统计规律性。对这类统计规律性的研究就称为回归分析。回归分析研究的主要内容有：确定变量之间的相关关系和相关程度，建立回归模型，检验变量之间的相关程度，应用回归模型进行估计和预测等。 第一节一元线性回归分析 一、问题的由来和一元线性回归模型 例7-1。某地区的人均月收入与同期某种耐用消费品的销售额之间的统计资料如表7-1所示。现要求确定两者之间是否存在相关关系。 表7-1 年份1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 人均收入 1.6 1.8 2.3 3.0 3.4 3.8 4.5 4.8 5.2 5.4 销售额(百万元) 4.7 5.9 7.0 8.2 10.5 12 13 13.5 14 15 如果作一直角坐标系，以人均收入x i为横轴，销售额y i为纵轴，把表7-1中的数据画在这个坐标系上， 我们可以看出两者的变化有近似于直线的关系，因此，可以用一元线性回归方程，以人均收入为自变量，以销售额为因变量来描述它们之间的关系。即： y i =a+b x i+e i() i n =12,,,
回归分析实验报告
实验报告 实验课程：[信息分析] 专业：[信息管理与信息系统] 班级：[ ] 学生姓名：[ ] 指导教师：[请输入姓名] 完成时间：2013年6月28日
一．实验目的 多元线性回归简单地说是涉及多个自变量的回归分析，主要功能是处理两个变量之间的线性关系，建立线性数学模型并进行评价预测。本实验要求掌握附带残差分析的多元线性回归理论与方法。 二．实验环境 实验室308教室 三．实验步骤与内容 1打开应用统计学实验指导书，新建excel表 2．打开SPSS，将数据输入。 3．调用SPSS主菜单的分析——>回归——>线性命令，打开线性回归对话框，指定因变量（工业GDP比重）和自变量（工业劳动者比重、固定资产比重、定额资金流动比重），以及回归方式；逐步回归（图1）
图1 线性对话框 4.在统计栏中，选择估计以输出回归系数B的估计值、t统计量等，选择Duribin-watson以进行DW检验；选择模型拟合度输出拟合优度统计量值，如R^2、F统计量值等（图2）。 图2 统计量栏
5．在线性回归栏中选择直方图和正态概率图以绘制标准化残差的直方图和残差分析与正态概率比较图，以标准化预测值为纵坐标，标准化残差值为横坐标，绘制残差与Y的预测值的散点图，检验误差变量的方差是否为常数（图3）。 图3 绘制栏 6.提交分析，并在输出窗口中查看结果，以及对结果进行分析。 系统在进行逐步分析的过程中产生了两个回归模型，模型1先将与因变量（销售收入）线性关系的自变量地区人口引入模型，建立他们之间的一元线性关系。而后逐步引入其他变量，表1中模型2表明将自变量人均收入引入，建立二元线性回归模型，可见地区人口和人均收入对销售收入的影响同等重要。
一元回归分析实验报告
实验报告 实验目的： 1.构建一元及多元回归模型，并作出估计 2.熟练掌握假设检验 3.对构建的模型进行回归预测 实验内容： 对1970——1982年某国实际通货膨胀率、失业率和预期通货膨胀率进行分析，根据下表（表一）提供的数据进行模型设定，假设检验及回归预测。 表一 年份Y X2 X3 1970 5.92 4.90 4.78 1971 4.30 5.90 3.84 1972 3.30 5.60 3.31 1973 6.23 4.90 3.44 1974 10.97 5.60 6.84 1975 9.14 8.50 9.47 1976 5.77 7.70 6.51 1977 6.45 7.10 5.92 1978 7.60 6.10 6.08 1979 11.47 5.80 8.09 1980 13.46 7.10 10.01 1981 10.24 7.60 10.81 1982 5.99 9.70 8.00 实验步骤： 1.模型设定： 为分析实际通货膨胀率（Y）分别和失业率（X2）、预期通货膨胀率（X3）之间的关系，作出如下图所示的散点图。 图一
从上示散点图可以看出实际通货膨胀率（Y）分别和失业率（X2）不呈线性关系，与预期通货膨胀率（X3）大体呈现为线性关系，为分析实际通货膨胀率（Y）分别和失业率（X2）、预期通货膨胀率（X3）之间的数量关系，可以建立单线性回归模型和多元线性回归模型：
1231 Y X ββμ=++ 123322Y X X βββμ=+++ 2．估计参数 在Eviews 命令框中输入 “ls y c x2”，按回车，对所给数据做简单的一元线性回归分析。分析结果见表二。 表二 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/09/11 Time: 17:23 Sample: 1970 1982 Included observations: 13 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.323831 1.626284 0.814022 0.4329 X3 0.960163 0.228633 4.199588 0.0015 R-squared 0.615875 Mean dependent var 7.756923 Adjusted R-squared 0.580955 S.D. dependent var 3.041892 S.E. of regression 1.969129 Akaike info criterion 4.333698 Sum squared resid 42.65216 Schwarz criterion 4.420613 Log likelihood -26.16904 F-statistic 17.63654 Durbin-Watson stat 1.282331 Prob(F-statistic) 0.001487 由回归分析结果可估计出参数1β、2β 即^ 31.3238310.960163Y X =+ （1.626284）（0.228633） ()()0.814022 4.199588 t = 2 0.615875R = F=17.63654 n=13
回归分析教学设计
3.2回归分析教学设计 引言：新一轮课程改革要求我们在教育教学的过程当中要着力落实“以生为本”的教学理念。所谓“以生为本”就是以学生的发展为本，关注学生的思维能力的发展，动手能力的发展及应用意识的发展。为此，讲授本节课之前，我做了如下的准备： 一、教学内容分析及学情分析： （一）教学内容分析： 《回归分析》是高中数学人教B版选修2—3第三章《统计案例》的第二节内容，本节是中学阶段统计学的完结篇。其内容与第一节《独立性检验》及必修3中的统计知识均有着密切的联系。它是必修3中回归直线方程知识的加深和升华，也是对第一节《独立性检验》中统计方法的补充。其实，统计学发展到今天已经有许多较成熟的统计方法，独立性检验和回归分析只是其中的两种方法。教材把一个个的案例直接呈现在学生面前，通过探究案例，解决问题，使学生们了解这两种统计方法的基本思想、解题步骤及其初步应用。 在统计案例的教学中，应培养学生对数据的直观感觉，认识统计方法的特点（如估计结果的随机性、统计推断可能犯错误等），体会统计方法应用的广泛性，理解其方法中蕴涵的思想。避免学生单纯记忆和机械套用公式进行计算。教学中应鼓励学生使用计算机及统计软件等现代技术手段来处理数据，解决实际问题。应尽量给学生提供充分的实践活动机会，要求学生在实践中体会统计思想。学习本节课后高中阶段的统计学知识全部学完，学生应该能够独立地分析简单的统计数据，能够独立完成简单的统计分析问题。这种能力既是到高校继续深造的需要，更是作为新时代合格公民的必备素质。 （二）学情分析 1、在学习本节课之前，学生已经在初中及高中数学人教B版必修3第二章中初步掌握了统计学的相关知识，特别是已经掌握了线性相关的回归直线方程的求法，能够通过对散点图的观察发现较直观的线性相关关系并求出其回归直线方程。 2、高二学生的自主学习能力和探究能力都很强，特别在学习了本章《统计案例》第一节的独立性检验的统计思想之后，初步掌握了统计分析的思想方法，这都为本节课教学奠定了坚实的基础。 3、学生学习本节内容可能遇到的困难：（1）求回归直线方程时计算量大。（2）对相关系数的理解。（3）对转化与化归的思想方法的运用。（4）对统计学应用背景的了解程度不深。 4、根据学生乐于亲身参与教学的特点本节课我采用了设疑探究教学模式：引入情境-启发质疑-互动探究-应用评价。让学生充分参与课堂活动，在实践中体会统计思想，充分体
回归分析实验报告(含程序及答案)
实验报告三课程应用回归分析 学生姓名陆莹 学号20121315021 学院数学与统计学院 专业统计学 任课教师宋凤丽 二Ｏ一四年四月十七日
（1） shuju<-read.table("E:/4.14.txt") namesdata<-c("y",paste("x",1:2,sep="")) colnames(shuju)<-namesdata lm.shuju<-lm(y~.,data=shuju) summary(lm.shuju) Call: lm(formula = y ~ ., data = shuju) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -747.71 -229.80 -2.15 267.23 547.68 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -574.0624 349.2707 -1.644 0.1067 x1 191.0985 73.3092 2.607 0.0121 * x2 2.0451 0.9107 2.246 0.0293 * --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘’ 1 Residual standard error: 329.7 on 49 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.2928, Adjusted R-squared: 0.264 F-statistic: 10.15 on 2 and 49 DF, p-value: 0.0002057 >plot(lm.shuju,2) 由上图可知，残差通过正态性检验，原假设成立。
回归分析教学设计.doc
回归分析教学设计 引言：新一轮课程改革要求我们在教育教学的过程当中要着力落实“以生为本”的教学理念。所谓“以生为本”就是以学生的发展为本，关注学生的思维能力的发展，动手能力的发展及应用意识的发展。为此，讲授本节课之前，我做了如下的准备： 一、教学内容分析及学情分析： （一）教学内容分析： 《回归分析》是高中数学人教B版选修2—3第三章《统计案例》的第二节内容，本节是中学阶段统计学的完结篇。其内容与第一节《独立性检验》及必修3中的统计知识均有着密切的联系。它是必修3中回归直线方程知识的加深和升华，也是对第一节《独立性检验》中统计方法的补充c其实，统计学发展到今天己经有许多较成熟的统计方法，独立性检验和回归分析只是其中的两种方法。教材把一个个的案例直接呈现在学生面前，通过探究案例，解决问题，使学生们了解这两种统计方法的基本思想、解题步骤及其初步应用。 在统计案例的教学中，应培养学生对数据的直观感觉，认识统计方法的特点（如估计结果的随机性、统计推断可能犯错误等），体会统计方法应用的广泛性，理解其方法中蕴涵的思想。避免学生单纯记忆和机械套用公式进行计算。教学中应鼓励学生使用计算机及统计软件等现代技术手段来处理数据，解决实际问题。应尽量给学生提供充分的实践活动机会，要求学生在实践中体会统计思想。学习本节课后高中阶段的统计学知识全部学完，学生应该能够独立地分析简单的统计数据，能够独立完成简单的统计分析问题。这种能力既是到高校继续深造的需要，更是作为新时代合格公民的必备素质。 （二）学情分析 1、在学习本节课之前，学生已经在初中及高中数学人教B版必修3第二章中初步掌握了统计学的相关知识，特别是已经掌握了线性相关的回归直线方程的求法，能够通过对散点图的观察发现较直观的线性相关关系并求出其回归直线方程。 2、高二学生的自主学习能力和探究能力都很强，特别在学习了本章《统计案例》第一节的独立性检验的统计思想之后，初步掌握了统计分析的思想方法，这都为本节课教学奠定了坚实的基础° 3、学生学习本节内容可能遇到的困难：（1）求回归直线方程时计算量大。（2）对相关系数的理解。（3）对转化与化归的思想方法的运用。（4）对统计学应用背景的了解程度不深。 4、根据学生乐于亲身参与教学的特点本节课我采用了设疑探窕教学模式：引入情境- 启发质疑-互动探究-应用评价。让学生充分参与课堂活动，在实践中体会统计思想，充分体现出学生的主体地位。 二、教学目标： 依据新课程标准和学生的知识结构与认知水平，确定本节课的教学目标为:
一元线性回归分析实验报告
一元线性回归在公司加班制度中的应用 院（系）： 专业班级： 学号姓名： 指导老师： 成绩： 完成时间：
一元线性回归在公司加班制度中的应用 一、实验目的 掌握一元线性回归分析的基本思想和操作，可以读懂分析结果，并写出回归方程，对回归方程进行方差分析、显著性检验等的各种统计检验 二、实验环境 SPSS21.0 windows10.0 三、实验题目 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度，决定认真调查一下现状。经10周时间，收集了每周加班数据和签发的新保单数目，x 为每周签发的新保单数目，y 为每周加班时间（小时），数据如表所示 y 3.5 1.0 4.0 2.0 1.0 3.0 4.5 1.5 3.0 5.0 2. x 与y 之间大致呈线性关系？ 3. 用最小二乘法估计求出回归方程。 4. 求出回归标准误差σ∧ 。 5. 给出0 β∧与1 β∧ 的置信度95%的区间估计。 6. 计算x 与y 的决定系数。 7. 对回归方程作方差分析。 8. 作回归系数1 β∧ 的显著性检验。 9. 作回归系数的显著性检验。 10.对回归方程做残差图并作相应的分析。
11.该公司预测下一周签发新保单01000 x=张，需要的加班时间是多少？ 12.给出0y的置信度为95%的精确预测区间。 13.给出 () E y的置信度为95%的区间估计。 四、实验过程及分析 1.画散点图 如图是以每周加班时间为纵坐标，每周签发的新保单为横坐标绘制的散点图，从图中可以看出，数据均匀分布在对角线的两侧，说明x和y之间线性关系良好。 2.最小二乘估计求回归方程
用SPSS 求得回归方程的系数01,ββ分别为0.118,0.004，故我们可以写出其回归方程如下： 0.1180.004y x =+ 3.求回归标准误差σ∧ 由方差分析表可以得到回归标准误差：SSE=1.843 故回归标准误差： 2= 2SSE n σ∧-，2σ∧=0.48。 4.给出回归系数的置信度为95%的置信区间估计。 由回归系数显著性检验表可以看出，当置信度为95%时：
北师大版选修1-2：1.1.1回归分析--教学设计一、二、三
1.1.1回归分析 教学目标 （1）通过实例引入线性回归模型，感受产生随机误差的原因； （2）通过对回归模型的合理性等问题的研究，渗透线性回归分析的思想和方法； （3）能求出简单实际问题的线性回归方程． 教学重点，难点 线性回归模型的建立和线性回归系数的最佳估计值的探求方法． 教学过程 一．问题情境 1． 情境：对一作直线运动的质点的运动过程观测了8次，得到如下表所示的数据，试估计 当x=９时的位置y 的值． 根据《数学3（必修）》中的有关内容，解决这个问题的方法是： 先作散点图，如下图所示： 从散点图中可以看出，样本点呈直线趋势，时间x 与位置观测值y 之间有着较好的线性关系．因此可以用线性回归方程来刻画它们之间的关系．根据线性回归的系数公式， 1 221()n i i i n i i x y nx y b x n x a y bx ==? -? ?=??-??=-??∑∑
可以得到线性回归方为 3.5361 2.1214y x =+，所以当9x =时，由线性回归方程可以估计其位置值为 22.6287y = 2．问题：在时刻9x =时，质点的运动位置一定是22.6287cm 吗？ 二．学生活动 思考，讨论：这些点并不都在同一条直线上，上述直线并不能精确地反映x 与y 之间的关系，y 的值不能由x 完全确定，它们之间是统计相关关系，y 的实际值与估计值之间存在着误差． 三．建构数学 1．线性回归模型的定义： 我们将用于估计y 值的线性函数a bx +作为确定性函数； y 的实际值与估计值之间的误差记为ε，称之为随机误差； 将y a bx ε=++称为线性回归模型． 说明：（1）产生随机误差的主要原因有： ①所用的确定性函数不恰当引起的误差； ②忽略了某些因素的影响； ③存在观测误差． （2）对于线性回归模型，我们应该考虑下面两个问题： ①模型是否合理； ②在模型合理的情况下，如何估计a ，b ？ 2．探求线性回归系数的最佳估计值： 对于问题②，设有n 对观测数据(,)i i x y (1,2,3,,)i n = ，根据线性回归模型，对于每一个i x ，对应的随机误差项()i i i y a bx ε=-+，我们希望总误差越小越好，即要使 2 1 n i i ε =∑越小越好．所以，只要求出使2 1 (,)() n i i i Q y x αββα== --∑取得最小值时的α， β值作为a ，b 的估计值，记为 a ，b ． 注：这里的 i ε就是拟合直线上的点(),i i x a bx +到点(),i i i P x y 的距离． 用什么方法求 a ，b ？
SPSS实验报告 线性回归 曲线估计
《数据分析实务与案例实验报告》 曲线估计 学号： 204 班级： 2013 应用统计 姓名： 日期： 2 0 1 4 – 12 – 7 数学与统计学学院
一、实验目的 1. 准确理解曲线回归分析的方法原理。 2. 了解如何将本质线性关系模型转化为线性关系模型进行回归分析。 3. 熟练掌握曲线估计的SPSS 操作。 4. 掌握建立合适曲线模型的判断依据。 5. 掌握如何利用曲线回归方程进行预测。 6. 培养运用多曲线估计解决身边实际问题的能力。 二、准备知识 1. 非线性模型的基本内容 变量之间的非线性关系可以划分为 本质线性关系和本质非线性关系。所谓本质线性关系是指变量关系形式上虽然呈非线性关系，但可以通过变量转化为线性关系，并可最终进行线性回归分析，建立线性模型。本质非线性关系是指变量之间不仅形式上呈现非线性关系，而且也无法通过变量转化为线性关系，最终无法进行线性回归分析，建立线性模型。本实验针对本质线性模型进行。 下面介绍本次实验涉及到的可线性化的非线性模型，所用的变换既有自变量的变换，也有因变量的变换。 乘法模型： 123y x x x βγδαε= 其中α，β，γ，δ 都是未知参数，ε是乘积随机误差。对上式两边取自然对数得到 123ln ln ln ln ln ln y x x x αβγδε=++++ 上式具有一般线性回归方程的形式，因而用多元线性回归的方法来处理。然而，必须强调指出的是，在求置信区间和做有关试验时，必须是2ln (0,)n N I εδ: ， 而不是2n N I εδ:（0，） ,因此检验之前，要先检验ln ε 是否满足这个假设。 三、实验内容 已有很多学者验证了能源消费与经济增长的因果关系，证明了能源消费是促进经济增长的原因之一。也有众多学者利用C-D 生产函数验证了劳动和资本对经
数理学院简介
2013年数理学院招生简章 数理学院以培养具有扎实数理基础、视野广泛、思维活跃的高素质统计应用人才、无损检测工程师为办学目标，采取“以学生为本，全员育人，全人教育，学以致用”的先进办学理念，坚持“厚基础、强专业、多技能”的复合型应用型人才培养特色，实施理论与实践并重的人才培养模式，紧跟时代和社会发展的步伐。 实力雄厚的师资队伍 学院现有教职员工50人，教授8人、副教授（高级工程师）8人，中青年教师均具有硕士研究生学历，他们有来自全国著名高校的教授和研究生导师，有获得国务院特殊津贴的行业专家，也有从海外留学归来的研究人员。结合学院办学目标和人才培养特色，还聘请来自北京理工大学的博士生导师作为学科带头人，曾在高校、企业、社会团体工作过的“双师型”教授作为专业责任教授。 先进齐全的实验条件 学院实验中心设有物理实验室、统计学实验室和无损检测实验室，物理实验室已具备力学、热学、光学、电磁学、近代物理学等多领域的实验教学条件；统计学实验室不仅拥有先进的实验机房，还有功能强大的服务器；无损检测实验室已具备超声检测、渗透检测、电磁检测、射线检测等多种技术的实验教学条件。 创新实践活动丰富 学院倡导学生学以致用，已成立旨在提高学生创新意识和实践能力的实践中心。建立起以问题驱动科学研究全过程的工作模式，通过学科竞赛、各类大学生创新创业训练项目、教师课题研究、学习兴趣小组、科技协会等平台开展活动。 近年来，已组织学生108人次参加全国大学生数学建模竞赛、美国大学生数学建模竞赛，取得国际二等奖1项，国际三等奖1项，国家二等奖2项，广东省一、二、三等奖13项的好成绩。 学院已成立学习兴趣小组多组，涉及软件兴趣小组、电子技术兴趣小组、数学建模协会等，学生作为项目负责人在广东省大学生创新创业训练项目中获资助4项，校级大学生创新创业训练项目多项。 全员育人、全人教育模式 学院实行本科生导师制，从新生入学开始为每位学生配备导师，这些导师作为学
高中数学选修23《回归分析的初步应用探究非线性回归模型》教案
回归分析的初步应用（教案） ——探究非线性回归模型 一、教材分析 1. 教材的地位与作用： “回归分析的初步应用”是人民教育出版社A版《数学选修2-3》统计案例一章的内容，是《必修3》“线性回归分析”的延伸。根据高中课程标准，这里准备安排4个课时，本次说课的内容为第3课时。 虽然线性回归分析具有广泛的应用，但是大量实际问题的两个变量不一定都呈线性相关关系，所以有必要探究如何建立非线性回归模型，进行更有效的数据处理。 2. 教学重点、难点： 教学重点：探究用线性回归模型研究非线性回归模型。 教学难点：如何选择不同的模型建模，以及如何将非线性回归模型转化为线性回归模型。 二、学情分析 教学对象是高二的学生，通过前面的学习，具有一定的线性回归分析、相关指数和残差分析的知识，这为探究非线性模型奠定了良好的基础，但由于学生较少接触数学建模的思想，思路不够开阔，为模型间的转化带来了一定的困难。 三、教学目标 知识与技能目标：能根据散点图的特点选择回归模型，通过函数变换，借助线性回归模型研究非线性回归模型。 过程与方法目标：经历非线性回归模型的探索过程，掌握建立非线性模型的基本步骤，体会统计方法的特点。 情感、态度与价值观：以探究问题为中心，感受研究非线性回归模型的必要意义，体验数学的文化内涵，形成学习数学的积极态度。 四、教学方法 1. 教法分析 主要采用“引导发现，合作探究”的教学方法，通过组织学生观察、分析、计算、交流、归纳，让学生在探究学习的过程中经历知识形成的全过程。 利用多媒体辅助教学，优化了教学过程，大大提高了课堂教学效率。 2.学法分析 重点指导学生通过观察思考、类比联想，形成“自主探究、合作交流”的学习形式，培养学生从“学会知识”到“会学知识”。