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    高中数学湘教版(2019)选择性必修 第二册第4章 统计4.2 一元线性回归模型学案设计

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    这是一份高中数学湘教版(2019)选择性必修 第二册第4章 统计4.2 一元线性回归模型学案设计,共6页。

    教 材 要 点
    要点一 运用一元线性回归模型思想解决实际问题的基本步骤
    1.确定研究对象,明确哪个变量是因变量,哪个变量是自变量;
    2.运用相关系数的计算公式,分析自变量与因变量之间的关系;
    3.运用最小二乘法原理估计一元线性回归方程的系数,建立一元线性回归方程;
    4.根据一元线性回归方程进行预测.
    要点二 非线性回归
    当样本点并没有分布在某条直线附近时,不能直接利用线性回归模型来刻画两个变量之间的关系,这就需要选择一个比较合适的代换变量,将原始数据进行代换,目的是把变量间的非线性关系转化为近似的线性关系,然后用建立线性回归方程的方法确定直线方程.
    基 础 自 测
    1.判断正误(正确的画“√”,错误的画“×”)
    (1)任何两个变量都可以用一元线性回归关系进行合理的描述.( )
    (2)对于一个样本,用最小二乘法估计得到的一元线性回归方程参数估计值是唯一的.( )
    (3)任何两个相关关系的变量经过变换后都可以化为一元线性回归关系.( )
    2.在某线性回归分析中,已知数据满足线性回归方程=x+,并且由观测数据算得=5,=56,=10.5,则当x=10时,预测数值为( )
    A.108.5 B.210
    C.140 D.210.5
    3.若某销售人员的提成y(元)关于销售业绩x(千元)的线性回归方程为=50+80x,则下列判断正确的是( )
    A.销售业绩为1 000元时,提成一定是130元
    B.销售业绩每提高1 000元,则提成约提高80元
    C.销售业绩每提高1 000元,则提成约提高130元
    D.当提成为120元时,销售业绩约为2 000元
    4.为了解某社区居民的家庭年收入x与年支出y的关系,随机调查了该社区5户家庭,依据统计数据得到回归直线方程=0.76x+0.4,据此估计,该社区一户收入为15万元家庭年支出为________万元.
    题型探究·课堂解透——强化创新性
    题型 1 线性回归方程的应用
    例1 某书店刚刚上市了《中国古代数学史》,销售前该书店拟定了5种单价进行试销,每种单价x(元)试销1天,得到如表单价x(元)与销量y(册)数据:
    (1)根据表中数据,请建立y关于x的回归直线方程;
    (2)预计今后的销售中,销量y(册)与单价x(元)服从(1)中的回归方程,已知每册书的成本是12元,书店为了获得最大利润,该册书的单价应定为多少元?
    方法归纳
    若已知y与x是线性相关关系,则可求出回归方程进行估计和预测.否则,若两个变量不具备相关关系或它们之间的相关关系不显著,即使求出回归方程也毫无意义.
    巩固训练1 某公司为提高市场销售业绩,促进某产品的销售,随机调查了该产品的月销售单价x(单位:元/件)及相应月销售量y(单位:万件),对近5个月的月销售单价xi和月销售量yi(i=1,2,3,4,5)的数据进行了统计,得到如下表数据:
    (1)求y关于x的回归直线方程;
    (2)利用(1)的回归方程,当该产品月销售单价为x=35元/件,月销售量y的预测值为多少?
    题型 2 非线性回归方程的应用
    例2 科研人员在研制新冠肺炎疫苗过程中,利用小白鼠进行接种实验,现收集了小白鼠接种时的用药量x(单位:毫克)和有效度y的7组数据,得到如下散点图及其统计量的值:
    (1)根据散点图判断,y=a+bx与y=c+dx2哪一个更适合作为有效度y与用药量x的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由)
    (2)根据(1)的判断结果及表中数据,建立y关于x的回归方程;
    (3)若要使有效度达到75,则用药量至少为多少毫克?
    方法归纳
    求非线性回归方程的步骤
    巩固训练2 在一次抽样调查中测得样本的5个样本点,数值如下表:
    试建立y与x之间的线性回归方程.
    4.2.2 一元线性回归模型的应用
    新知初探·课前预习
    [基础自测]
    1.(1)× (2)√ (3)×
    2.解析:线性回归方程=x+中,x=5,y=56,=10.5,
    ∴=y-x=56-10.5×5=3.5,
    ∴线性回归方程为=10.5x+3.5,
    当x=10时,预测数值=10.5×10+3.5=108.5.故选A.
    答案:A
    3.解析:由线性回归方程=50+80x,可知销售业绩每提高1 000元,则提成约提高80元.故选B.
    答案:B
    4.解析:令x=15,所以=0.76×15+0.4=11.8.
    答案:11.8
    题型探究·课堂解透
    例1 解析:(1)由表格数据知:x= eq \f(18+19+20+21+22,5)=20,y= eq \f(61+56+50+48+45,5)=52,
    ∴ eq \(b,\s\up6(^))= eq \f(\i\su(i=1,5,x)iyi-5\a\vs4\al(x) y,\i\su(i=1,5,x) eq \\al(\s\up1(2),\s\d1(i)) -5x2)= eq \f(5 160-5×20×52,2 010-5×202) =-4,=52+4×20=132,
    ∴y关于x的回归直线方程为=-4x+132.
    (2)设获得的利润为W,则W=(x-12)y=(x-12)(-4x+132)=-4x2+180x-1 584,
    ∴当x=- eq \f(180,-8) =22.5(元)时,W取得最大值,
    即为了获得最大利润,该册书的单价应定为22.5元.
    巩固训练1 解析:(1)x= eq \f(10+15+20+25+30,5) =20,y= eq \f(11+10+8+6+5,5) =8,
    eq \(b,\s\up6(^)) = eq \f(\(∑,\s\up6(5),\s\d4(i=1)) (xi-x)(yi-y),\(∑,\s\up6(5),\s\d4(i=1))(xi-x)2)= eq \f(-10×3-5×2+0-5×2-10×3,100+25+0+25+100) =- eq \f(8,25) ,
    =8+ eq \f(8,25) ×20= eq \f(72,5) ,
    所以y关于x的回归直线方程为y=- eq \f(8,25) x+ eq \f(72,5) .
    (2)当x=35时,y=- eq \f(8,25) ×35+ eq \f(72,5) = eq \f(16,5) ,
    所以当该产品月销售单价为x=35元/件,月销售量y的预测值为 eq \f(16,5) 万件.
    例2 解析:(1)由散点图知,y与x是非线性相关关系,所以y=c+dx2更适合作为有效度y与用药量x的回归方程类型.
    (2)令ωi=x eq \\al(\s\up1(2),\s\d1(i)) ,则y=c+dω,
    ∴ eq \(d,\s\up6(^)) = eq \f(\i\su(i=1,7, )(ωi-ω)(yi-y),\i\su(i=1,7,)(ωi-ω)2)= eq \f(86.4,54) =1.6,
    eq \(c,\s\up6(^)) =y- eq \(d,\s\up6(^)) ω=13.4-1.6×10.5=-3.4,
    ∴=-3.4+1.6ω,
    故y关于x的回归方程为=-3.4+1.6x2.
    (3)当=75时,有75=-3.4+1.6x2,解得x=7,
    故要使有效度达到75,则用药量至少为7毫克.
    巩固训练2 解析:作出变量y与x之间的散点图,如图所示.
    由图可知变量y与x近似地呈反比例函数关系.
    设y= eq \f(k,x) ,令t= eq \f(1,x) ,则y=kt.
    由y与x的数据表可得y与t的数据表:
    作出y与t的散点图,如图所示:
    由图可知y与t近似地呈线性相关关系.
    又t=1.55,y=7.2,=94.25,=21.312 5,
    eq \(b,\s\up6(^)) = eq \f(\i\su(i=1,5,t)iyi-5\a\vs4\al(t) y,\i\su(i=1,5,t) eq \\al(\s\up1(2),\s\d1(i)) -5t2)= eq \f(94.25-5×1.55×7.2,21.312 5-5×1.552) ≈4.134 4,
    eq \(a,\s\up6(^)) =y- eq \(b,\s\up6(^)) t=7.2-4.134 4×1.55≈0.8,∴=4.134 4t+0.8.
    所以y与x的线性回归方程是= eq \f(4.134 4,x) +0.8.单价x(元)
    18
    19
    20
    21
    22
    销量y(册)
    61
    56
    50
    48
    45
    月销售单价xi(元/件)
    10
    15
    20
    25
    30
    月销售量为yi(万件)
    11
    10
    8
    6
    5
    x
    0.25
    0.5
    1
    2
    4
    y
    16
    12
    5
    2
    1
    t
    4
    2
    1
    0.5
    0.25
    y
    16
    12
    5
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