回归分析的基本思想及初步应用说课稿

第1篇：回归分析的基本思想及初步应用说课稿

回归分析的基本思想及初步应用说课稿

一、教材分析

1、 教材的地位和作用

在《数学③（必修）》之后，学生已经学习了两个变量之间的相关关系，包括画散点图，最小二乘法求回归直线方程等内容.在人教A版选修1-2第一章第一节“回归分析的基本思想及其初步应用”这一节中进一步介绍回归分析的基本思想及其初步应用.这部分内容《教师用书》共计4课时，第一课时：介绍线性回归模型的数学表达式，解释随机误差项产生的原因，使学生能正确理解回归方程的预报结果，并能从残差分析角度讨论回归模型的拟合效果；第二课时：从相关系数、相关指数角度探讨回归模型的拟合效果，以及建立回归模型的基本步骤；第三课时：介绍两个变量非线性相关关系；第四课时：回归分析的应用. 本节课是第一课时的内容.

2、 教学目标

知识和技能：认识随机误差，认识残差以及相关指数

根据散点分布特点，建立线性回归模型

了解模型拟合效果的分析工具——残差分析

过程与方法：经历数据处理全过程，培养对数据的直观感觉，体会统计方法的应用。

通过一次函数模型和线性回归模型的比较，使学生体会函数思想。

情感、态度与价值观：

通过案例分析，了解回归分析的实际应用，感受数学“源于生活，用于生活” ，提高学习兴趣

教学中适当地利用学生合作与交流，使学生在学习的同时，体会与他人合作的重要性.

3、 教学重难点

重点：1、了解回归模型与函数模型的区别

2、了解任何模型只能近似描述实际问题

3、了解模型拟合效果的分析工具——残差分析和相关指数r方

难点：理解相关指数r方的含义

二、教学过程

1、创设情境

通过学生感兴趣的篮球明星的身高体重表格，引出两个问题。身高和体重之间有怎样的关系？如何来研究他们之间这种关系？通过这两个问题的提出，自然而然的把学生的注意力转移到回顾必修三学过的相关知识上，然后师生一起对已经学过的知识进行回顾。必修3是高二上学期学的，而选修1-2是高二下学期学的，之间相隔时间太久，所以先由师生共同进行篮球明星的身高预测体重的回归分析的操作。

2、问题呈现

提出问题，能否用篮球明星身高预测体重的回归方程来预测一名高三女生的身高体重？目的是让学生讨论得出回归方程只适用于我们所研究的样本的总体的结论，同时也为后面给出例1做出铺垫。

教材上的例1是给出七名女大学生的身高和体重数据进行回归分析，在这里对这道例题改为现场让学生代表用抽样调查的方法统计10名女生的身高体重数据来进行线性回归分析。这样做，数据来源于学生自己，可以极大的提高学生的兴趣和求知欲。同时，也对必修3学过的抽样调查进行了潜移默化的学习，学生在采集的时候，教师做必要的引导。数据采集完成以后，由学生自己画出散点图并进行线性回归分析。然后让学生计算一名身高为168cm的高三女生的预测体重。

提出探究1，身高为168cm的高三女生，体重一定是预测体重吗？如果不是，你能解释一下原因吗？

对于探究1，先让学生思考，并小组讨论，最后由学生讨论得到正确答案，实际上61.65是身高为175cm的高三男生的平均体重的估计值，而不一定是某位身高为175cm的男生的真实体重。也就是说，用这个回归方程不能给出每个身高175cm的高三男生的体重的预测值，只能给出他们平均体重的预测值。这也是教学重点之一。

在探究1的基础上，教师进一步的提出身高体重散点图并不是在一条直线上，而是在一条直线附近，从而给出线性回归模型以及随机误差项e的概念。并提出探究2，有学生讨论随机误差项e产生的原因。

在学生理解随机误差项e以后，教师提出探究3.，在线性回归模型中，e是bx+a预报真实值y的随机误差，它是一个不可观测量，那么应该怎样研究随机误差呢？这个问题是本堂课的一个难点。由教师用动态图像演示并讲解残差概念。事实上，e不可观测的原因是因为，e=y-(bx+a),而我们不知道身高对体重的影响到底怎样，也就是bx+a的真实值我们无从得知，我们只能用y估来近似的估计它，从而e我们也可以用e估来估计它，这就是残差。

掌握了残差概念以后，教师提出探究4,：如何发现数据中的错误？如何衡量模型的拟合效果？这个问题由教师引导学生，师生共同来完成。事实上，残差的.绝对值特别大的点，很可能是错误数据。同时，如果模型选用合适，残差点应该比较均匀的分布在一条水平带状区域内。但由于我们采集的数据只有10组，所以水平带状区域不明显，正因为这样，我后面提出了例2来帮助学生理解。

掌握了以上知识以后，我设计了例2，选用我校期中考试426名理科学生的语数外成绩为背景，创设了这个情景。这个设计的好处是，第一、数据来自于我们身边，能充分调动学生积极性，并且能更深刻的体现本章的题目统计案例。第二、我们说残差点如果比较均匀的分布在一条水平带状区域内，那么模型选取较为合适，数据量太少，6、7个点，显然不明显。第三、大数据量的处理，更能体现计算机的优越性。

本节内容是新课标教材的新增内容，目的是通过案例介绍一些统计方法，让学生体会运用统计方法解决实际问题的基本思想，因此本节更看重的是回归的统计思想，考虑到是新增内容，在高考中可能有所体现，但所涉及的数据计算应该不会很繁琐，以选择、填空的形式出题的可能性较大。所以在此处设计了4道选择、填空的练习题。

最后小结部分由教师引导学生一起进行。通过对一次函数模型和线性回归模型的比较，教师点出回归分析的基本思想就是对于生活中大量存在的不确定现象，是可以通过具有确定性的函数模型来近似的刻画的。然后由学生来回顾进行线性回归分析的一般步骤。最后布置作业。本节课结束。

三、教法学法分析

通过 创设情境——运用已有知识——发现新问题——启发引导——合作交流——得到新知识。整个活动过程，学生始终是学习活动的主体，教师是组织者、引导者、合作者。

四、课后反思

1、本节课的两个例题中的数据都来自于学生自己的真实生活，这样的案例真实可靠，更具有说服力。

2、教学中没有以练习为主，而是定位在知识形成过程的探索，引导学生体验数学中的理性精神。

第2篇：回归分析的基本思想及初步应用说课稿

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篇1：回归分析的基本思想及初步应用说课稿

回归分析的基本思想及初步应用说课稿

一、教材分析

1、 教材的地位和作用

在《数学③（必修）》之后，学生已经学习了两个变量之间的相关关系，包括画散点图，最小二乘法求回归直线方程等内容.在人教A版选修1-2第一章第一节“回归分析的基本思想及其初步应用”这一节中进一步介绍回归分析的基本思想及其初步应用.这部分内容《教师用书》共计4课时，第一课时：介绍线性回归模型的数学表达式，解释随机误差项产生的原因，使学生能正确理解回归方程的预报结果，并能从残差分析角度讨论回归模型的拟合效果；第二课时：从相关系数、相关指数角度探讨回归模型的拟合效果，以及建立回归模型的基本步骤；第三课时：介绍两个变量非线性相关关系；第四课时：回归分析的应用. 本节课是第一课时的内容.

2、 教学目标

知识和技能：认识随机误差，认识残差以及相关指数

根据散点分布特点，建立线性回归模型

了解模型拟合效果的分析工具——残差分析

过程与方法：经历数据处理全过程，培养对数据的直观感觉，体会统计方法的应用。

通过一次函数模型和线性回归模型的比较，使学生体会函数思想。

情感、态度与价值观：

通过案例分析，了解回归分析的实际应用，感受数学“源于生活，用于生活” ，提高学习兴趣

教学中适当地利用学生合作与交流，使学生在学习的同时，体会与他人合作的重要性.

3、 教学重难点

重点：1、了解回归模型与函数模型的区别

2、了解任何模型只能近似描述实际问题

3、了解模型拟合效果的分析工具——残差分析和相关指数r方

难点：理解相关指数r方的含义

二、教学过程

1、创设情境

通过学生感兴趣的篮球明星的身高体重表格，引出两个问题。身高和体重之间有怎样的关系？如何来研究他们之间这种关系？通过这两个问题的提出，自然而然的把学生的注意力转移到回顾必修三学过的相关知识上，然后师生一起对已经学过的知识进行回顾。必修3是高二上学期学的，而选修1-2是高二下学期学的，之间相隔时间太久，所以先由师生共同进行篮球明星的身高预测体重的回归分析的操作。

2、问题呈现

提出问题，能否用篮球明星身高预测体重的'回归方程来预测一名高三女生的身高体重？目的是让学生讨论得出回归方程只适用于我们所研究的样本的总体的结论，同时也为后面给出例1做出铺垫。

教材上的例1是给出七名女大学生的身高和体重数据进行回归分析，在这里对这道例题改为现场让学生代表用抽样调查的方法统计10名女生的身高体重数据来进行线性回归分析。这样做，数据来源于学生自己，可以极大的提高学生的兴趣和求知欲。同时，也对必修3学过的抽样调查进行了潜移默化的学习，学生在采集的时候，教师做必要的引导。数据采集完成以后，由学生自己画出散点图并进行线性回归分析。然后让学生计算一名身高为168cm的高三女生的预测体重。

提出探究1，身高为168cm的高三女生，体重一定是预测体重吗？如果不是，你能解释一下原因吗？

对于探究1，先让学生思考，并小组讨论，最后由学生讨论得到正确答案，实际上61.65是身高为175cm的高三男生的平均体重的估计值，而不一定是某位身高为175cm的男生的真实体重。也就是说，用这个回归方程不能给出每个身高175cm的高三男生的体重的预测值，只能给出他们平均体重的预测值。这也是教学重点之一。

在探究1的基础上，教师进一步的提出身高体重散点图并不是在一条直线上，而是在一条直线附近，从而给出线性回归模型以及随机误差项e的概念。并提出探究2，有学生讨论随机误差项e产生的原因。

在学生理解随机误差项e以后，教师提出探究3.，在线性回归模型中，e是bx+a预报真实值y的随机误差，它是一个不可观测量，那么应该怎样研究随机误差呢？这个问题是本堂课的一个难点。由教师用动态图像演示并讲解残差概念。事实上，e不可观测的原因是因为，e=y-(bx+a),而我们不知道身高对体重的影响到底怎样，也就是bx+a的真实值我们无从得知，我们只能用y估来近似的估计它，从而e我们也可以用e估来估计它，这就是残差。

掌握了残差概念以后，教师提出探究4,：如何发现数据中的错误？如何衡量模型的拟合效果？这个问题由教师引导学生，师生共同来完成。事实上，残差的绝对值特别大的点，很可能是错误数据。同时，如果模型选用合适，残差点应该比较均匀的分布在一条水平带状区域内。但由于我们采集的数据只有10组，所以水平带状区域不明显，正因为这样，我后面提出了例2来帮助学生理解。

掌握了以上知识以后，我设计了例2，选用我校期中考试426名理科学生的语数外成绩为背景，创设了这个情景。这个设计的好处是，第一、数据来自于我们身边，能充分调动学生积极性，并且能更深刻的体现本章的题目统计案例。第二、我们说残差点如果比较均匀的分布在一条水平带状区域内，那么模型选取较为合适，数据量太少，6、7个点，显然不明显。第三、大数据量的处理，更能体现计算机的优越性。

本节内容是新课标教材的新增内容，目的是通过案例介绍一些统计方法，让学生体会运用统计方法解决实际问题的基本思想，因此本节更看重的是回归的统计思想，考虑到是新增内容，在高考中可能有所体现，但所涉及的数据计算应该不会很繁琐，以选择、填空的形式出题的可能性较大。所以在此处设计了4道选择、填空的练习题。

最后小结部分由教师引导学生一起进行。通过对一次函数模型和线性回归模型的比较，教师点出回归分析的基本思想就是对于生活中大量存在的不确定现象，是可以通过具有确定性的函数模型来近似的刻画的。然后由学生来回顾进行线性回归分析的一般步骤。最后布置作业。本节课结束。

三、教法学法分析

通过 创设情境——运用已有知识——发现新问题——启发引导——合作交流——得到新知识。整个活动过程，学生始终是学习活动的主体，教师是组织者、引导者、合作者。

四、课后反思

1、本节课的两个例题中的数据都来自于学生自己的真实生活，这样的案例真实可靠，更具有说服力。

2、教学中没有以练习为主，而是定位在知识形成过程的探索，引导学生体验数学中的理性精神。

篇2：应用回归分析教学课件

一、教学目标

a) 知识与技能

能根据散点分布特点，建立不同的回归模型。

知道有些非线性模型通过变换可以转化为线性回归模型。

通过散点图及相关指数比较体验不同模型的拟合效果。

b) 过程与方法

通过将非线性模型转化为线性回归模型，使学生体会“转化”的思想。

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，利用计算器求相关指数，使学生体会使用计算器处理数据的方法。

c) 情感、态度与价值观

从实际问题中发现已有知识不足，激发好奇心、求知欲。

通过寻求有效的数据处理方法，开阔学生的思路，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生活实际中的应用，增强数学“取之生活，用于生活”的意识，提高学习兴趣。

二．教学重点、难点

重点：通过探究使学生体会有些非线性模型运用等量变换、对数变换可以转化为线性回归模型。

难点：如何启发学生“对变量作适当的变换（等量变换、对数变换）”，变非线性为线性，建立线性回归模型。

篇3：应用回归分析教学课件

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.

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 4 5 6 8

30 40 605070

为了对两个变量进行统计分析，现有以下两种线性模型：试比较哪一个模型拟合的效果更好.

篇4：MATLAB回归分析在测绘数据处理中应用

MATLAB回归分析在测绘数据处理中应用

介绍了科学与工程计算软件MATLAB,并将其应用到测绘数据处理中,给出了MATLAB一元线性回归的`分析计算程序及使用方法,得出用MATLAB软件建立一元回归模型的优越性.

作 者：高彩云 高宁 GAO Cai-yun GAO Ning  作者单位：河南城建学院测绘与城市空间信息系,河南平项山,467044 刊 名：河南城建学院学报 英文刊名：JOURNAL OF PINGDINGSHAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY 年，卷(期)： 18(3) 分类号：P209 关键词：MATLAB   回归模型   测绘数据处理  

篇5：水体光谱测量应用光纤的优选及其影响因素初步分析

水体光谱测量应用光纤的优选及其影响因素初步分析

比较了两种石英光纤以及不同芯径的光纤对水体光谱测量的影响.通过对水体光谱的实地测量,发现芯径为0.6 mm、数值孔径(NA)为0.37的PCS光纤,在波长为350～550 nm之间透光量的GER信号损耗较小,与镜头测量值曲线的相似性较好,光纤接入光谱仪的.实测值达到原配4度视场角镜头测量值的20%,而0.4 mm的PCS光纤以及大芯径光纤,分别只能达到镜头测量值的15%和5%.10 m长的芯径为0.6 mm的PCS光纤弯折(半径为30 cm)后其GER信号仍能达到镜头信号的15%,符合光谱测量的要求.

作 者：马晓鑫 商少凌 胡传民 商少平MA Xiao-xin SHANG Shao-ling HU Chuan-ming SHANG Shao-ping  作者单位：马晓鑫,商少平,MA Xiao-xin,SHANG Shao-ping(近海海洋环境科学国家重点实验室,福建,厦门,361005;厦门大学,海洋学系,福建,厦门,361005)

商少凌,SHANG Shao-ling(近海海洋环境科学国家重点实验室,福建,厦门,361005)

胡传民,HU Chuan-ming(College of Marine Sciences,University of South Florida,St.Petersberg FL 33701,USA)

刊 名：海洋学研究  ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF MARINE SCIENCES 年，卷(期)： 26(2) 分类号：O433.5 关键词：光纤   水色   衰减   高光谱  

篇6：回归分析方法在环境领域中的应用评述

回归分析方法在环境领域中的应用评述

摘要：回归分析是一种处理变量间相关关系的有效数理统计方法,回归分析模型目前已应用于环境领域的多个方面,并在实际应用中证实了其准确性和可行性.基本回归分析方法有一元线性回归、多元线性回归和逐步回归等,通过概述了这几种基本回归分析方法的原理及其在环境领域中的`应用现状,评述了其应用效果,并预测了回归分析技术在环境领域中应用的发展方向;对在众多环境科学与工程研究领域中,更好地发挥回归分析的作用具有很好的参考价值.作 者：张菁    马民涛    王江萍    ZHANG Jing    MA Min-tao    WANG Jiang-ping  作者单位：北京工业大学,环境与能源工程学院,北京,100022 期 刊：环境科技  ISTIC  Journal：ENVIRONMENTAL SCIENCE AND TECHNOLOGY 年，卷(期)：2008, 21(z2) 分类号：X1 关键词：回归分析    线性回归    环境预测    环境评价    地理信息系统   

篇7：SPSS相关分析与线性回归分析在英语考试成绩分析中的应用

SPSS相关分析与线性回归分析在英语考试成绩分析中的应用

本文介绍了SPSS统计软件的相关分析与线性回归分析功能在英语考试成绩分析中的应用,以及建立英语成绩分析模型的方法,并给出了对学生考试成绩进行分析的'SPSS的操作方法.运用此方法,可以直观、高效、科学地对学生英语考试成绩进行分析.

作 者：皇甫伟  作者单位：华北电力大学外国语学院,北京,102206 刊 名：中国电力教育 英文刊名：CHINA ELECTRIC POWER EDUCATION 年，卷(期)： “”(10) 分类号：H3 关键词：相关分析   线性回归分析   英语考试成绩  

篇8：位涡分析在新疆暴雨研究中的初步应用

位涡分析在新疆暴雨研究中的初步应用

新疆是全国有名的干旱、半干旱地区, 年平均降水量约147 mm, 不到全国平均值的1/4, 但暴雨造成的洪水却是新疆的主要灾害之一.随着新疆气候由“暖干”向“暖湿”型的转变, 暴雨出现的频率可能会增加, 暴雨带来的洪涝也有可能比以往更加严重, 因此有必要加强对新疆暴雨天气的分析研究.本文根据位涡理论, 选取7月18日～20日的一次由中亚低涡造成的盛夏暴雨过程做个例分析, 对位涡与新疆地区降水和暴雨的`关系进行了初步研究.结果表明: 对流层高层干位涡能较好地反映冷暖空气的活动及天气系统的演变特征, 位涡场比温度场、高度场能更清楚地示踪冷空气,这为研究冷空气的活动,特别是冷空气在触发暴雨中的作用提供了新的思路; 对流层低层湿位涡与降水的强弱有良好的对应关系, 当θe线陡立时, 易导致倾斜涡度发展,出现降水; 当湿位涡MPV<0时, 在θe线陡峭密集区内易出现暴雨.

作 者：黄海波 郑永光 陶祖钰 HUANGHai-bo ZHANGYong-guang TAOZu-yu  作者单位：黄海波,HUANGHai-bo(北京大学物理学院大气科学系,北京,100871;民航新疆空中交通管理局气象中心,新疆,乌鲁木齐,830016)

郑永光,陶祖钰,ZHANGYong-guang,TAOZu-yu(北京大学暴雨与旱涝灾害教育部重点实验室,北京,100871)

刊 名：干旱区地理  ISTIC PKU英文刊名：ARID LAND GEOGRAPHY 年，卷(期)： 28(6) 分类号：X171 关键词：新疆   暴雨   位涡分析  

篇9：回归分析在地源热泵系统地温场研究中的应用

回归分析在地源热泵系统地温场研究中的应用

利用地下水地源热泵系统运行期间监测到的地温数据,通过多元回归分析方法拟合出取水井附近、回灌井附近、中间过渡区域平均地温变化曲线,初步查明该系统冷热源在制冷期、采暖期及运行停歇期的地温变化特征,并对地温场年度热平衡情况进行了初步分析,为系统节能运行和改进提供了理论根据.

作 者：刘红卫 徐贵来 张晴 胡元平杨柳 Liu Hongwei Xu Guilai Zhang Qing Hu Yuanping Yang Liu  作者单位：刘红卫,徐贵来,张晴,杨柳,Liu Hongwei,Xu Guilai,Zhang Qing,Yang Liu(武汉地质工程勘察院,武汉,430051)

胡元平,Hu Yuanping(湖北洁能工程技术开发公司,武汉,430034)

刊 名：工程地球物理学报 英文刊名：CHINESE JOURNAL OF ENGINEERING GEOPHYSICS 年，卷(期)： 6(4) 分类号：P628 关键词：地下温度场   回归分析   热平衡  

篇10：部分线性自回归模型的偏核光滑估计及应用分析

部分线性自回归模型的偏核光滑估计及应用分析

给出了部分线性自回归模型的偏核光滑估计及模型参数的估计偏差,并通过构造广义的.交叉核实函数对模型中的带宽进行选择,然后利用所得结果建立了煤油电企业商品价格指数的部分线性自回归模型.模拟计算结果表明,该模型模拟效果较好,是有效估计.

作 者：王淑霞 张德生 武新乾 WANG Shu-xia ZHANG De-sheng WU Xin-qian  作者单位：王淑霞,张德生,WANG Shu-xia,ZHANG De-sheng(西安理工大学理学院,陕西,西安,710054)

武新乾,WU Xin-qian(西北工业大学理学院,陕西,西安,710072)

刊 名：西安理工大学学报  ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF XI'AN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 年，卷(期)： 24(2) 分类号：O29 关键词：部分线性自回归   核光滑   广义交叉核实   企业商品价格指数  

篇11：用sPn震相计算震源深度的初步分析与应用

用sPn震相计算震源深度的初步分析与应用

用近震震相sPn与Pn波的到时差测定壳内近震深度的方法简捷准确.本文对3月24日内蒙古东乌珠穆沁旗5.9级地震震中1 000 km范围内不同台站记录的sPn震相进行了初步分析,计算了该次地震的`震源深度.还讨论了用sPn测定震源深度的可能性及该方法在日常工作中的应用问题.

作 者：高立新 刘芳 赵蒙生 于红梅 GAO Li-xin LIU Fang ZHAO Meng-sheng YU Hong-mei  作者单位：高立新,刘芳,赵蒙生,GAO Li-xin,LIU Fang,ZHAO Meng-sheng(内蒙古自治区地震局,内蒙古自治区,呼和浩特,010051)

于红梅,YU Hong-mei(赤峰市地震局,内蒙古自治区,赤峰,024000)

刊 名：西北地震学报  ISTIC PKU英文刊名：NORTHWESTERN SEISMOLOGICAL JOURNAL 年，卷(期)： 29(3) 分类号：P315.6 关键词：sPn震相   壳内地震   震源深度   东乌珠穆沁旗5.9级地震  

篇12：回归型支持向量机在发动机参数测量分析中的应用

回归型支持向量机在发动机参数测量分析中的应用

发动机参数的.测量与分析处理是发现发动机故障隐患的重要方法.记述了回归型支持向量机的原理和基于回归型支持向量机的诊断方法,实现了传感器故障隔离与信号重构,利用发动机参数测量的实验数据对支持向量机进行训练,并进行了仿真验证.结果表明:基于回归型支持向量机的传感器故障诊断具有很高的预测精度.

作 者：王永华 孙涛 蒋科艺 王秀霞  作者单位：海军航空工程学院,飞行器工程系,山东,烟台,264001 刊 名：实验技术与管理  ISTIC PKU英文刊名：EXPERIMENTAL TECHNOLOGY AND MANAGEMENT 年，卷(期)： 27(7) 分类号：V231.3 关键词：发动机   传感器   故障诊断   回归型支持向量机  

篇13：基于灰关联分析的多元线性回归模型在中长期水文预报中的应用

基于灰关联分析的多元线性回归模型在中长期水文预报中的应用

采用灰色系统理论中的关联分析方法,对影响径流的各个因素进行分析,挑选出影响径流的主要因子,建立径流与主要影响因子之间的.多元线性回归预测模型.通过实例证明,该方法简单可行,预测精度较高.

作 者：谢敏萍 王志良 王得利 XIE Min-ping WANG Zhi-liang WANG De-li  作者单位：华北水利水电学院,郑州,450008 刊 名：重庆科技学院学报（自然科学版） 英文刊名：JOURNAL OF CHONGQING UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCES EDITION) 年，卷(期)：2007 9(2) 分类号：N941 关键词：中长期水文预报   灰色关联分析   多元线性回归   径流序列  

第3篇：1．1回归分析的基本思想及其初步应用 教学设计 教案

教学准备

1.教学目标

1、能根据散点分布特点，建立不同的回归模型；了解有些非线性模型通过转化可以转化为线性回归模型

2、了解回归模型的选择，体会不同模型拟合数据的效果

2.教学重点/难点

教学重点：通过探究使学生体会有些非线性模型通过等量变换、对数变换可以转化为线性回归模型

教学难点：如何启发学生“对变量作适当的变换”（等量变换、对数变换），变非线性为线性，建立线性回归模型

3.教学用具

多媒体

4.标签

教学过程

一、复习引入

【师】问题1：你能回忆一下建立回归模型的基本步骤？

【师】提出问题，引导学生回忆建立回归模型的基本步骤（选变量、画散点图、选模型、估计参数、分析与预测）

【生】回忆、叙述建立回归模型的基本步骤 【板演/PPT】

【师】问题2.能刻画回归模型效果的类别有哪些？它们各有什么特点？ 【生】回忆思考 【板演/PPT】 刻画回归效果的方式（1）残差图法

作图时纵坐标为残差，横坐标可以选为的样本编号，或身高数据，或体重的估计值等，这样作出的图形称为残差图．在残差图中，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，

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第4篇：高中数学第一章统计案例1.1回归分析的基本思想及初步应用教学反思

回归分析的基本思想及初步应用

本单元内容是普通高中课程标准实验教科书《数学（选修1-2）》第一章统计案例1.1回归分析的基本思想及其初步应用。考虑到在《数学（必修3）》的“统计”一章中，学生已经学习了两个变量之间的相关关系，本单元在此基础上进一步介绍回归模型的基本思想及其初步应用，因此根据教材，我在教学中设计如下主要流程进行：

一、让学生回忆建立线性回归模型的基本步骤。

二、写出教材第二页的例1，和学生一起手工制作身高与体重的散点图，并引导学生讨论后猜想回归模型y=^bx+^a。

三、介绍参数b、a及相关系数r的计算公式，并指导学生运用计算器进行计算。

四、介绍残差ê的计算公式并指导学生运用计算器计算、画残差图进行模型拟合效果分析。

五、引导学生探究如果不是线性回归模型如何估计参数，讲解教材中的例2并练习。

六、指导学生作业。

具体实施下来，在教师的指导下教学目标完成了，但通过课后的教学反馈，发现教学效果并不理想，学生仅限于记住了公式，会套用公式计算，极力寻找标准答案，并没有真正达到学以致用的目的。一直以

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第5篇：高中数学《回归分析的基本思想及其初步应用》教案1 新人教A版选修12

1、1回归分析的基本思想及其初步应用。

教学目标：通过典型案例，掌握回归分析的基本步骤。

教学重点：熟练掌握回归分析的步骤。

教学难点：求回归系数 a, b

教学方法：讲练。

教学过程：

一、复习引入：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。

二、新课:

1、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。

2、举例：例

1、题（略）用小黑板给出。

解：(1)作散点图，由于问题是根据身高预报体重，因此要求身高与体重的回归直线方程，取身高为自变量x。体重为因变量 y，作散点图（如图）

（2）列表求 ,ˆ0.849 b

ˆ85.712a

回归直线方程y=0.849x-85.712

对于身高172cm 女大学生，由回归方程可以预报体重为y=0.849*172-85.712=60.316(kg)预测身高为172cm 的女大学生的体重为约60。316kg

问题：身高为172cm 的女大学生的体重一定是60。316kg吗?（留下一节课学习）

例2：（提示后

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第6篇：应用回归分析证明题及答案

应用回归分析证明题及答案

n

n

一.证明残差满足的约束条件：ei0，xiei0。

i1

i1

证明：由偏导方程即得该结论：

Q2n

ˆ

0ˆ0

(yi1

i0ˆ1xi)0Q2n(yˆˆx)x11ˆ1

i1

i01ii0

证毕.二.证明平方和分解式：SSTSSRSSE。证明：

nSST(y2

n

(yˆ2i)iy

iyˆi)i1i1n

ˆ2n

n

(y

i)i1

(yiyˆi)22i1

(yiyˆi)(yˆi)i1

上式第三项2neiyˆnn

iei2ei(ˆ0ˆ1xi)0i1i1

i1n

2ˆ0eiˆn

1xei1iii1

0

nˆn

即SST(y

2i)i1

(yiyˆi)i1

SSRSSE

证毕.三.证明三种检验的关系：

（1）SSR/1ˆ2L；(2)F=

SSE/(n2)=1xxˆ2=t2证明：由于

r

L

ˆ

SSR 2r

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第7篇：应用回归分析教学课件

应用回归分析教学课件

通过将非线性模型转化为线性回归模型，使学生体会“转化”的思想。以下内容是小编为您精心整理的应用回归分析教学课件，欢迎参考！

应用回归分析教学课件一

一、教学目标

a) 知识与技能

能根据散点分布特点，建立不同的回归模型。

知道有些非线性模型通过变换可以转化为线性回归模型。

通过散点图及相关指数比较体验不同模型的拟合效果。

b) 过程与方法

通过将非线性模型转化为线性回归模型，使学生体会“转化”的思想。

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，利用计算器求相关指数，使学生体会使用计算器处理数据的方法。

c) 情感、态度与价值观

从实际问题中发现已有知识不足，激发好奇心、求知欲。

通过寻求有效的数据处理方法，开阔学生的思路，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生活实际中的应用，增强数学“取之生活，用于生活”的意识，提高学习兴趣。

二．教学重点、难点

重点：通过探究使学生体会有些非线性模型运用等量变换

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