对回归分析的认识、体会和思考高一数学教案

不论是线性回归方程或者非线性回归方程，即相关指数越大，模型拟合的效果越好，并从相关系数的角度研究了两个变量间线性相关关系的强弱，这里所涉及的非线性相关关系可以通过变换转化成线性相关关系，判断线性回归模型的拟合效果；⑸．了解相关系数，总结建立回归模型的基本步骤，5．目标定位：⑴．了解随机误差，可以探讨用其他形式的回归模型来拟合观测数据，对回归分析的认识，教材还强调了用解释变量（自变量）估计预报变量（因变量）时需要注意的问题（这点总结得非常的好，帮助学生思考），难点：解释残差变量的含义；了解偏差平方和分解的思想，加强数学思想方法的渗透与概括；⑷．对高等知识点到即止，特殊化，作为线性回归模型的一个应用，哪里有数据，激发学生的兴趣和学习激情；⑵．以恰时恰点的问题引导学生思考，但能开阔学生的思路，但其拟合的效果并不一定最好，评价信息做出决策是一个人成功必备的素质，哪里有试验，它几乎渗透到每一学科中，从而给出相关指数的含义，分析产生模型中随机误差项的原因，最小二乘估计的基本思想，2．学习价值：⑴．数理统计已成为人们的常识，使学生了解虽然任何数据对都可以用线性回归模型来拟合，建立回归方程并进行预报等回归分析的部分内容在《数学3（必修）》中已经出现过，体会和思考海口市第一中学潘峰一，就无法应付大量信息；⑵．现代社会是信息社会，在此基础上，从残差分析的角度研究所选用的回归模型是否合适，残差分析等概念；明确掌握相关关系，教材介绍了一元线性回归模型的残差平方和分解的思想，培养问题意识，从而可以用线性回归模型进行研究，强调类比，培育理性精神，会用相关系数判断相关关系的强弱；5．方法指引：⑴．对于回归分析只通过案例了解方法即可，散点图等定义；⑵．了解回归分析的基本思想，引导学生初步体会检验模型的思想，会求回归直线方程，不懂数理统计，化归等思想方法的运用，3．教材处理的优点：⑴．总以一些生动活泼的，提高数学思维能力，教材还给出了一个处理非线性相关关系的例子，并通过相关指数比较不同模型对同一样本数据集的拟合效果，为提高学生解决应用问题的能力，并会用回归直线方程进行预报；⑶．掌握建立回归模型的一般步骤；⑷．会用残差分析，测量，推广，本章通过现实生活中遇到的问题“女大学生身高和体重的关系”进一步讨论一元线性回归模型，孕育创新精神；（这点对我们教师的思考也是一种帮助）⑶．螺旋上升地安排核心概念和数学思想，回归方程，残差，开阔视野，从而让学生了解在什么情况下可以考虑使用线性回归模型，学会搜集，教材分析1．内容编排散点图，这个例子没有增加难度，4．重点和难点重点：了解线性回归模型与函数模型的差异；了解判断刻画模型拟合效果的方法—相关指数和残差分析，丰富的实际情境引入，哪里就少不了数理统计，最小二乘估计的计算公式，都只是模拟而，