北师大2003课标版《1.1回归分析》公开课PPT课件优质课下载

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复习回顾

若有n个样本点：（x1，y1）,… ,（xn，yn），可以用下面的表达式来刻画这些点与直线

y＝a+bx的接近程度:

使上式达到最小值的直线y=a+bx就是所求的直线，

这种方法称为最小二乘法。

这样得到的直线方程称为线性回归方程，a,b为其系数。

求线性回归方程的步骤

（1）做散点图，判断关系

（2）列表：

(3) 计算：

（4）代入公式，求线性 回归方程的系数a,b

（5）写出线性回方程。

思考交流：

1.有时散点图的各点并不集中在一条直线的附近，仍然可以按照求回归直线方程的步骤求回归直线，这样的回归直线有没有实际意义？

2.在怎样的情况下求得回归直线方程才有实际意义？

3.如何对一组数据之间的线性相关程度作出定量分析？

散点图只是形象地描述点的分布情况，它的“线性”是否

明显只能通过观察，要想把握其特征，必须进行定量的研究

例2.在对变量y和x进行线性相关检验时,已知n是观测值组数,r是相关系数,且已知:

①n=7,r=0.9533;②n=15,r=0.3012;

③n=17,r=0.4991;④n=3,r=0.9950.

则变量y和x具有较高线性相关程度的是　(　　)

A.①和②　　B.①和④

C.②和④　　D.③和④

反馈练习：