1、1.1回归分析的基本思想及其初步应用（二）教学目标：1、知识与技能：会建立回归模型，进而学习相关指数（相关系数r、总偏差平方和、随机误差的效应即残差、残差平方和、回归平方和、相关指数R2、残差分析）2、过程与方法：通过学习会求上述的相关指数3、情感态度价值观：从实际问题发现已有知识不足，激发好奇心、求知欲。培养勇于求知的良好个性品质。教学重点：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
2、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：来源:学.科.网Z.X.X.K1. 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，即错误！未找到引用源。.残差平方和：回归值与样本值差的平方和，即错误！未找到引用源。.回归平方和：相应回归值与样本均值差的平方和，即错误！未找到引用源。.（2）学习要领：注意错误！未找到引用源。、错误！未找到引用源。、错误！未找到引用源。的区别；预报变量的变化程度可以分解为由解释变量引起的变化
3、程度与残差变量的变化程度之和，即错误！未找到引用源。；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；对于多个不同的模型，我们还可以引入相关指数错误！未找到引用源。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. 错误！未找到引用源。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 关于错误！未找到引用源。与错误！未找到引用源。有如下数据：错误！未找到引用源。2456来源:学科网ZXXK8错误！未找到引用源。30406050来源:Zxxk.Com70来源:学,科,网为了对错误！未找到引用源。、错误！未找到引用源。两个变量进行统计分析，现有以下两种线性模型：错误！未找到引用源。，错误！未找到引用源。，试比较哪一个模型拟合的效果更好.分析：既可分别求出两种模型下的总偏差平方和、残差平方和、回归平方和，也可分别求出两种模型下的相关指数，然后再进行比较，从而得出结论.来源:Z#xx#k.Com（答案：错误！未找到引用源。，错误！未找到引用源。错误！未找到引用源。，84.5%82%，所以甲选用的模型拟合效果较好.）3. 小结：分清总偏差平方和、残差平方和、回归平方和，初步了解如何评价两个不同模型拟合效果的好坏.三、作业：
