2019-2020学年高中数学 第1章 统计 8 最小二乘估计学案 北师大版必修3

-1-§8最小二乘估计学习目标核心素养1.了解最小二乘法的思想及意义．(重点)2．会求线性回归方程并进行简单应用．(难点)1.通过了解最小二乘法的思想及意义，培养数学抽象素养．2．通过求线性回归方程并进行简单的应用，提升数据分析素养.1．最小二乘法利用最小二乘法估计时，要先做出数据的散点图．如果散点图呈现一定的规律性，我们再根据这个规律进行拟合．如果散点图呈现出线性关系，我们可以用最小二乘法估计出线性回归方程；如果散点图呈现出其他的曲线关系，我们就要利用其他的工具进行拟合．2．线性回归方程用x表示x1＋x2＋…＋xnn，用y表示y1＋y2＋…＋ynn，由最小二乘法可以求得b＝x1－xy1－y＋x2－xy2－y＋…＋xn－xyn－yx1－x2＋x2－x2＋…＋xn－x2＝x1y1＋x2y2＋…＋xnyn－nxyx21＋x22＋…＋x2n－nx2，a＝y－bx.这样得到的直线方程y＝a＋bx称为线性回归方程，a、b是线性回归方程的系数．思考：任何一组数据都可以由最小二乘法得出回归方程吗？[提示]用最小二乘法求回归方程的前提是先判断所给数据具有线性相关关系(可利用散点图来判断)，否则求出的回归方程是无意义的．1．变量y对x的回归方程的意义是()A．表示y与x之间的函数关系B．表示y与x之间的线性关系-2-C．反映y与x之间的真实关系D．反映y与x之间的真实关系达到最大限度的吻合D[线性回归直线方程最能代表观测值x、y之间的线性相关关系，反映y与x之间的真实关系达到最大限度的吻合．]2．下表是x与y之间的一组数据，则y关于x的线性回归方程y＝bx＋a必过()x0123y1357A.点(2,2)B．点(1.5,2)C．点(1,2)D．点(1.5,4)D[回归方程必过样本点(x，y)，经计算得(1.5,4)．]3．对有线性相关关系的两个变量建立的回归直线方程y＝a＋bx中，回归系数b()A．不能小于0B．不能大于0C．不能等于0D．只能小于0C[当b＝0时，不具有相关关系，b可以大于0，也可以小于0.]4．正常情况下，年龄在18岁到38岁的人，体重y(kg)对身高x(cm)的回归方程为y＝0.72x－58.2，张明同学(20岁)身高178cm，他的体重应该在________kg左右．69．96[用回归方程对身高为178cm的人的体重进行预测，当x＝178时，y＝0.72×178－58.2＝69.96(kg)．]线性回归方程的应用【例1】某地区2012年至2018年农村居民家庭人均纯收入y(单位：千元)的数据如下表：年份2012201320142015201620172018年份代号t1234567人均纯收入y2.93.33.64.44.85.25.9(1)求y关于t的线性回归方程；(2)利用(1)中的回归方程，分析2012年至2018年该地区农村居民家庭人均纯收入的变化情况，并预测该地区2020年农村居民家庭人均纯收入．-3-附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：b＝∑ni＝1ti－tyi－y∑ni＝1ti－t2＝4－0.7×9＝－2.3.则所求的线性回归方程为y＝0.7x－2.3.