应用回归分析教学课件一：

一、教学目标

知识与技能：

学生能够根据散点分布特点，建立不同的回归模型。

理解非线性模型如何通过适当的变换转化为线性回归模型。

通过散点图及相关指数比较，体验不同模型的拟合效果。

过程与方法：

学生在将非线性模型转化为线性回归模型的过程中，体会“转化”的思想。

培养学生数据处理的过程，增强对数据的直观感觉，认识统计方法的特点和应用。

通过使用计算器求相关指数，学生可以掌握使用计算器处理数据的方法。

情感、态度与价值观：

通过实际问题的解决，激发学生的好奇心和求知欲。

提高学生探索精神和转化能力，通过寻求有效的数据处理方法，开阔思路。

通过案例分析，增强学生数学“取之生活，用于生活”的意识，提高学习兴趣。

二、教学重点与难点

重点：通过探究使学生体会非线性模型如何运用等量变换、对数变换转化为线性回归模型。

难点：启发学生“对变量作适当的变换（等量变换、对数变换）”，将非线性问题转化为线性问题，建立线性回归模型。

应用回归分析教学课件二：

一、复习准备与讲授新课

由例1我们知道，预报变量（体重）受解释变量（身高）或随机误差的影响。为了更好地研究这种关系，我们需要引入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。

讲解总偏差平方和、残差平方和、回归平方和的概念及意义。让学生理解预报变量的变化是如何由解释变量和随机误差共同影响的。同时，引入相关指数 ，用于描述模型的拟合效果。的值越大，模型的拟合效果越好。