● 课程目标1 ．双基目标(1) 通过典型案例的探究，进一步了解回归分析的基本思想、方法及其初步应用．(2) 通过典型案例的探究，了解独立性检验 ( 只要求 2×2 列联表 ) 的基本思想、方法及其初步应用．2 ．情感目标本章提供了数据处理的方法，通过对数据的收集、整理和分析，使学生认识统计方法的直观特点、增强学生的社会实践能力，培养学生分析问题、解决问题的能力，养成科学严谨的良好品质．● 重点难点本章重点：回归分析、残差分析、相关指数的意义以及独立性检验中 K2的有关计算．本章难点：借助于回归分析的思想选择恰当的模型拟合变量间的相关关系 ( 尤其是非线性的 ) ，由于该部分内容的数据相对较复杂，故在高考中出现大题的可能性不是很大，应以选择、填空题为主，旨在考察对回归方程的求解及预测， K2的计算等．● 学法探究本章内容是统计案例中常见方法中的两种：回归分析和独立性的检验．通过对典型案例的学习，理解问题和方法的实质，进一步体会统计方法在解决实际问题中的基本思想．在学习过程中多与社会实践相结合，亲自动手实践，加深对知识的认识，巩固知识，不断创新，多寻找规律，形成方法．1 ． 1 回归分析的基本思想及其初步应用1 ．知识与技能通过收集现实问题中两个有关联变量的数据作出散点图，并利用散点图直观认识变量间的相关关系．2 ．过程与方法通过求线性回归方程，探究相关性检验的基本思想．通过对典型案例的探究，体会回归分析在生产实际和日常生活中的广泛应用．本节重点：了解线性回归模型与函数模型的差异，了解判断刻画模型拟合效果的方法——相关指数和残差分析．本节难点：解释残差变量的含义，了解偏差平方和分解的思想．1 ．通过复习线性回归方程，探究相关性检验的基本思想．2 ．培养类比、迁移、化归的能力．一、相关关系的概念当一个变量取值一定时，另一个变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关关系．二、回归分析的相关概念1 ．回归分析是处理两个变量之间的一种统计方法．若两个变量之间具有线性相关关系，则称相应的回归分析为 ．相关关系线性回归分析3 ．线性相关关系强与弱的判断：用 来描述线性相关关系的强弱．当 r>0 时，表明两个变量；当 r<0 时，表明两个变量． 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，表明两个变量之间线性相关关系．通常当 |r| 大于时，认为两个变量有很强的线性...
