性相关关系回归直线过样本点的中心𝑥,𝑦若该大学女生身高增加,则其体重约增加若该大学女生身高为,则可断定其体重必为答案解析选项中,若该大学女生身高为,则可女生体重单位与身高单位具有线性相关关系,根据组样本数据,用最小二乘法建立的回归方程为𝑦,则下列结论中不正确的是与具有正的线直线方程，从而确定与的回归方程解设，通过数据得到与的相应数据为于是与的回归方程为当公斤时，即估计生产该食品公斤时每公斤的生产成本是元设大学的有，求出关于的回归直线方程，并借此估计下生产该食品公斤时每公斤的生产成本是多少精确到分析本题显然是非线性回归问题，题意通过研究与的相关性，借助两者的线性相关关系得到关于的回归例种食品每公斤的生产成本元与该食品生产的重量公斤有关，经生产统计得到以下数据通过以上数据判断该食品的成本元与生产的重量公斤的倒数之间是否具有线性相关关系若则有,令，则有，令，则有,令，则有变量替换,将曲线改为直线下面是几种容易通过变量替换转化为直线的函数模型,令，则有，令，则有，令得非线性回归方程非线性相关问题中常见的几种线性变换在实际问题中,常常要根据批实验数据绘出曲线,当曲线类型不具备线性相关关系时,可以根据散点分布的形状与已知函数的图象进行比较,确定曲线的类型,再作的周围非线性回归方程的求法根据原始数据,作出散点图根据散点图,选择恰当的拟合函数作恰当的变换,将其转化成线性函数,求线性回归方程在的基础上通过相应的变换,即可能直接利用线性回归方程建立两个变量的关系,可以通过变换的方法转化为线性回归模型,如,我们可以通过对数变换把指数关系变为线性关系令,则变换后样本点应该分布在直线,ˆ,ˆˆ,ˆˆ,ˆˆ,ˆ,ˆˆ的好的效果不如反之的好的效果比则若非线性回归问题的处理方法两个变量不呈线性关系,不试建立与之间的回归,ˆ,ˆˆ,ˆˆˆˆˆ与分别计算两个回归方程的残差平方和说明两变量的相关性较强,当接近于时说明两变量的相关性较弱,而当接近于时,说明线性回归方程的拟合效果较好表个产卵数温度例只红铃虫产卵数和温度有关，现收集到的组数据如下表表，相关系数与是相关系数的平方,其变化范围为而相关系数的变化范围为,相关系数可较好地反映变量的相关性及正相关或负相关,而反映了回归模型拟合数据的效果当接近于时,其表达式为数据是否有误，或模型是否合适等参数与相关系数提示它们都是刻画两个变量之间的的相关关系的,区别是表示解释变量对预报变量变化的贡献率,其表达式为相关系数是检验两个变量相关性的强弱程度观察到数据呈线性关系，则选用线性回归方程按定规则如最小二乘法估计回归方程中的参数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，则检查数观察到数据呈线性关系，则选用线性回归方程按定规则如最小二乘法估计回归方程中的参数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，或模型是否合适等参数与相关系数提示它们都是刻画两个变量之间的的相关关系的,区别是表示解释变量对预报变量变化的贡献率,其表达式为相关系数是检验两个变量相关性的强弱程度,其表达式为相关系数与是相关系数的平方,其变化范围为而相关系数的变化范围为,相关系数可较好地反映变量的相关性及正相关或负相关,而反映了回归模型拟合数据的效果当接近于时说明两变量的相关性较强,当接近于时说明两变量的相关性较弱,而当接近于时,说明线性回归方程的拟合效果较好表个产卵数温度例只红铃虫产卵数和温度有关，现收集到的组数据如下表表，试建立与之间的回归,ˆ,ˆˆ,ˆˆˆˆˆ与分别计算两个回归方程的残差平方和ˆ,ˆˆ,ˆˆ,ˆˆ,ˆ,ˆˆ的好的效果不如反之的好的效果比则若非线性回归问题的处理方法两个变量不呈线性关系,不能直接利用线性回归方程建立两个变量的关系,可以通过变换的方法转化为线性回归模型,如,我们可以通过对数变换把指数关系变为线性关系令,则变换后样本点应该分布在直线,的周围非线性回归方程的求法根据原始数据,作出散点图根据散点图,选择恰当的拟合函数作恰当的变换,将其转化成线性函数,求线性回归方程在的基础上通过相应的变换,即可得非线性回归方程非线性相关问题中常见的几种线性变换在实际问题中,常常要根据批实验数据绘出曲线,当曲线类型不具备线性相关关系时,可以根据散点分布的形状与已知函数的图象进行比较,确定曲线的类型,再作变量替换,将曲线改为直线下面是几种容易通过变量替换转化为直线的函数模型,令，则有，令，则有，令则有,令，则有，令，则有,令，则有例种食品每公斤的生产成本元与该食品生产的重量公斤有关，经生产统计得到以下数据通过以上数据判断该食品的成本元与生产的重量公斤的倒数之间是否具有线性相关关系若有，求出关于的回归直线方程，并借此估计下生产该食品公斤时每公斤的生产成本是多少精确到分析本题显然是非线性回归问题，题意通过研究与的相关性，借助两者的线性相关关系得到关于的回归直线方程，从而确定与的回归方程解设，通过数据得到与的相应数据为于是与的回归方程为当公斤时，即估计生产该食品公斤时每公斤的生产成本是元设大学的女生体重单位与身高单位具有线性相关关系,根据组样本数据,用最小二乘法建立的回归方程为𝑦,则下列结论中不正确的是与具有正的线性相关关系回归直线过样本点的中心𝑥,𝑦若该大学女生身高增加,则其体重约增加若该大学女生身高为,则可断定其体重必为答案解析选项中,若该大学女生身高为,则可断定其体重约为故不正确回归分析的基本思想及其初步应用第二课时通过典型案例的探究，进步了解回归分析的基本思想方法及其初步应用让学生经历数据处理的过程，培养他们对数据的直观感觉，体会统计方法的特点，认识统计方法的应用，通过使用转化后的数据，求相关指数，运用相关指数进行数据分析处理的方法从实际问题中发现已有知识的不足，激发好奇心，求知欲，通过寻求有效的数据处理方法，开拓学生的思路，培养学生的探索精神和转化能力，通过案例的分析使学生了解回归分析在实际生活中的应用，增强数学取之生活，用于生活的意识，提高学习兴趣本节课通过例题线性相关关系知识，通过实际问题中发现已有知识的不足，引导学生寻找解决非线性回归问题思想与方法，培养学生化归数学思想。通过知识的整理，通过例题讲解掌握解决非线性回归问题。本节内容学生内容不易掌握，通过知识整理与比较引导学生进行区分理解。通过对典型案例的探究，练习进行巩固解决非线性回归基本思想方法及初步应用建立回归模型的基本步骤确定研究对象，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按定规则如最小二乘法估计回归方程中的参数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，或模型是否合适等参数与相关系数提示它们都是刻画两个变量之间的的相关关系的,区别是表示解释变量对预报变量变化的贡献率,其表达式为相关系数是检验两个变量相关性的强弱程度,其表达式为相关系数与是相关系数的平方,其变化范围为而相关系数的变化范围为,相关系数可较好地反映变量的相关性及正相关或负相关,而反映了回归模型拟合数据的效果当接近于时说明两变量的相关性较强,当接近于时说明两变量的相关性较弱,而当接近于时,说明线性回归方程的拟合效果较好表个产卵数温度例只红铃虫产卵数和温度有关，现收集到的组数据如下表表，试建立与之间的回归方程。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是否存在线性关系散点图具有哪种函数特征以指数函数模型为例，如何设模型函数非线性关系指数函数二次函数三次函数图温度产卵数,线性回归方程我们称之为非时当回归方程不是形如设指数函数曲线其中和是待定参数。我们可以通过对数变换把指数关系变为线性关系这样就可以利用线性数据是否有误，或模型是否合适等参数与相关系数提示它们都是刻画两个变量之间的的相关关系的,区别是表示解释变量对预报变量变化的贡献率,其表达式为相关系数是检验两个变量相关性的强弱程度相关系数与是相关系数的平方,其变化范围为而相关系数的变化范围为,相关系数可较好地反映变量的相关性及正相关或负相关,而反映了回归模型拟合数据的效果当接近于时试建立与之间的回归,ˆ,ˆˆ,ˆˆˆˆˆ与分别计算两个回归方程的残差平方和能直接利用线性回归方程建立两个变量的关系,可以通过变换的方法转化为线性回归模型,如,我们可以通过对数变换把指数关系变为线性关系令,则变换后样本点应该分布在直线,得非线性回归方程非线性相关问题中常见的几种线性变换在实际问题中,常常要根据批实验数据绘出曲线,当曲线类型不具备线性相关关系时,可以根据散点分布的形状与已知函数的图象进行比较,确定曲线的类型,再作则有,令，则有，令，则有,令，则有有，求出关于的回归直线方程，并借此估计下生产该食品公斤时每公斤的生产成本是多少精确到分析本题显然是非线性回归问题，题意通过研究与的相关性，借助两者的线性相关关系得到关于的回归女生体重单位与身高单位具有线性相关关系,根据组样本数据,用最小二乘法建立的回归方程为𝑦,则下列结论中不正确的是与具有正的线