高中数学 第一章 统计案例 一道回归分析题的思维拓展与延伸素材 北师大版选修1-2 课件VIP免费

一道回归分析题的思维拓展与延伸一、回归分析的基本步骤：(1)画出两个变量的散点图.(2)求回归直线方程.(3)用回归直线方程进行预报.下面我们通过案例，进一步学习、拓展与延伸回归分析的基本思想及其应用．二、举例：例1.从某大学中随机选取8名女大学生，其身高和体重数据如表编号12345678身高/cm165165157170175165155170体重/kg4857505464614359求根据女大学生的身高预报体重的回归方程，并预报一名身高为172cm的女大学生的体重．解：由于问题中要求根据身高预报体重，因此选取身高为自变量x，体重为因变量y.作散点图，如下图从图中可以看出，样本点呈条状分布，身高和体重有比较好的线性相关关系，因此可以用线性回归方程来近似刻画它们之间的关系．根据公式：（1）（2）其中，（）成为样本点的中心.可以得到.于是得到回归方程.因此，对于身高172cm的女大学生，由回归方程可以预报其体重为(kg).是斜率的估计值，说明身高x每增加1个单位时，体重y就增加0.849位，这表明体重与身高具有正的线性相关关系．三．思维拓展与延伸1.如何描述它们之间线性相关关系的强弱？在必修3中，我们介绍了用相关系数；来衡量两个变量之间线性相关关系的方法．本相关系数的具体计算公式为.当r>0时，表明两个变量正相关；当r<0时，表明两个变量负相关．r的绝对值越接近1，表明两个变量的线性相关性越强；r的绝对值接近于0时，表明两个变量之间几乎不存在线性相关关系．通常，当r的绝对值大于0.75时认为两个变量有很强的线性相关关系．在本例中，可以计算出r=0.798．这表明体重与身高有很强的线性相关关系，从而也表明我们建立的回归模型是有意义的．2.如何理解与间的误差显然，身高172cm的女大学生的体重不一定是60.316kg，但一般可以认为她的体重接近于60.316kg.如下图中的样本点和回归直线的相互位置说明了这一点．由于所有的样本点不共线，而只是散布在某一条直线的附近，所以身高和体重的关系可用下面的线性回归模型来表示：这里a和b为模型的未知参数，e是y与之间的误差．通常e为随机变量，称为随机误差，它的均值E(e）=0，方差D（e）=＞0．这样线性回归模型的完整表达式为：(3)在线性回归模型（3）中，随机误差e的方差护越小，通过回归直线预报真实值y的精度越高．随机误差是引起预报值与真实值y之间的误差的原因之一，大小取决于随机误差的方差.另一方面，由于公式（1）和（2）中和为截距和斜率的估计值，它们与真实值a和b之间也存在误差，这种误差是引起预报值与真实值y之间误差的另一个原因．3.产生随机误差项e的原因是什么?一个人的体重值除了受身高的影响外，还受许多其他因素的影响．例如饮食习惯、是否喜欢运动、度量误差等．事实上，我们无法知道身高和体重之间的确切关系是什么，这里只是利用线性回归方程来近似这种关系．这种近似以及上面提到的影响因素都是产生随机误差e的原因．因为随机误差是随机变量，所以可以通过这个随机变量的数字特征来刻画它的一些总体特征．均值是反映随机变量取值平均水平的数字特征，方差是反映随机变量集中于均值程度的数字特征，而随机误差的均值为0，因此可以用方差来衡量随机误差的大小．4.用身高预报体重时，需要注意哪些问题？需要注意下列问题：（1）．回归方程只适用于我们所研究的样本的总体．例如，不能用女大学生的身高和体重之间的回归方程，描述女运动员的身高和体重之间的关系．同样，不能用生长在南方多雨地区的树木的高与直径之间的回归方程，描述北方干旱地区的树木的高与直径之间的关系．（2）．我们所建立的回归方程一般都有时间性．例如，不能用20世纪80年代的身高体重数据所建立的回归方程，描述现在的身高和体重之间的关系．（3）．样本取值的范围会影响回归方程的适用范围．例如，我们的回归方程是由女大学生身高和体重数据建立的，那么用它来描述一个人幼儿时期的身高和体重之间的关系就不恰当（即在回归方程中，解释变量x的样本的取值范围为［155cm,170cm〕，而用这个方程计算x-70cm时的y值，显然不合适．)（4）．不能期望回归方程得到的预报值就是预报变量的精确值．事实上，它是预报变量的可能取值的平均值．