1、3.1 回归分析的基本思想及其初步应用(1)（总第30课时）【典型范例】例1课本P81例1例2某厂的生产原料耗费x与销售额y(单位：百万元)之间有如下的对应关系：x2468y30405070（1）x与y之间是否具有线性相关关系？若有，求其回归方程；（2）若实际销售额不少于50百万元，则原料耗费应该不少于多少？【课堂检测】1设有一个回归直线方程为y=3-5x，若变量x增加一个单位，则( )Ay平均增加了3个单位 By平均减少了5个单位Cy平均增加了5个单位 Dy平均减少了3个单位2一位母亲记录了儿子39岁时的身高，数据如下表所示：年龄/周岁3456789身高/cm94.8104.2108.711
2、7.8124.3130.8139.0由此建立的身高与年龄的回归模型为y=7.19x+73.93，若用这个模型预测这个孩子10岁时的身高，则正确的说法是（ ）A身高一定是145.83cm B身高在145.83cm以上 C身高在145.83cm左右 D身高在145.83cm以下3.1 回归分析的基本思想及其初步应用(2)（总第31课时）【典型范例】（以下内容不要求学生预习时完成）例某10名同学的数学、物理、语文成绩如下表：数学13612512287108113111709474物理107919276938582787873语文861141041091001061121049599试分别研究他们的数
3、学成绩与物理成绩的关系、数学成绩与语文成绩的关系，你能发现什么规律？参考数据：物理成绩与数学成绩的相关系数R0.87语文成绩与数学成绩的相关系数|R|=0.092【课堂检测】1已知三点(3,10)，(7,20)，(11,24)的横坐标x与纵坐标y具有线性相关关系，则其回归直线方程是_2甲、乙、丙、丁四位同学各自对A、B两变量的线性相关性作试验，并用回归分析方法分别求得相关系数r与残差平方和m如下表：（ ）甲乙丙丁r0.820.780.690.85m106115124103则哪位同学的试验结果体现A、B两变量有更强的线性相关性？A甲B乙C丙D丁3.1 回归分析的基本思想及其初步应用(3)（总第3
4、2课时）【典型范例】（以下内容不要求学生预习时完成）例1课本P86例2 例2在一化学反应过程中，某化学物质的反应速度y(g/分)与一种催化剂的量x(g)有关，现收集了8组数据列于表中催化剂的量x/g1518212427303336化学物质反应速度y/(g/f分)6830277020565350(1)作散点图并观察x与y是否线性相关；(2)若不存在线性关系，请选择合适的函数模型拟合x与y之间的相关关系；(3)将你选择的函数模型转化为线性函数模型，并写出变换关系【课堂检测】1若y与x之间的一组数据为：x01234y13556 则拟合这5对数据的回归直线一定经过的点是 2已知某地的财政收入x与支出y满足线性回归方程=a+bx+e(单位：108元)，其中b=0.8，a=2，|e|0.5，若今年该地区财政收入10亿元，则年支出预计不会超过( )A10亿 B9亿 C10.5亿 D9.5亿
