2017-2018学年人教版高中数学选修1-2全册教案

2017-2018 学年人教版高中数学 选修 1-2 讲全册教案 目录 1.1 回归分析的基本思想及其初步应用(1) ....................................... 1 1.1 回归分析的基本思想及其初步应用(2) ....................................... 4 1.1 回归分析的基本思想及其初步应用(3) ....................................... 7 1.2 独立性检验的基本思想及其初步应用(1) ................................ 12 1.2 独立性检验的基本思想及其初步应用(2) ................................ 15 2.1.1 合情推理 ............................................................................. 19 2.1.2 演绎推理 ............................................................................. 24 2.1.2 演绎推理 ............................................................................. 28 2.2.2 反证法 ................................................................................ 32 3.1.1 数系的扩充与复数的概念 .................................................... 35 3.1.2 复数的几何意义 .................................................................. 38 3.2.1 复数的代数形式的加减运算................................................. 42 3.2.2 掌握复数的代数形式的乘、除运算。.................................. 45 2017-2018 学年人教版高中数学选修 1-2 教案 2017-2018学年第二学期高二数学学科教案 项目 课题 教学 目标 教学 重、 难点 教学 直尺 准备 一、复习准备: 1. 提问:“名师出高徒”这句彦语的意思是什么?有名气的老师就 一定能教出厉害的学生吗?这两者之间是否有关? 2. 复习:函数关系是一种确定性关系,而相关关系是一种非确定性 关系. 回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种 常用方法, 其步骤: 收集数据 ? 作散点图 ? 求回归直线方程 ? 利用 教学 过程 方程进行预报. 二、讲授新课: 1. 教学例题: ① 例 1 从某大学中随机选取 8 名女大学生,其身高和体重数据如下 表所示: 编 号 1 内容 1.1 回归分析的基本思想及其初步应用(1) 1、 通过典型案例的探究,进一步了解回归分析的基本思想、方法 2、 巩固掌握回归分析的基本思想、方法初步应用. 3、 掌握函数模型拟合效果优劣判断方法。 重点:了解线性回归模型与函数模型的差异 难点:了解判断刻画模型拟合效果的方法-相关指数和残差分析. 修改与创新 1 2 3 4 5 6 7 8 2017-2018 学年人教版高中数学选修 1-2 教案 身高 /cm 体重 /kg 165 165 157 170 175 165 155 170 48 57 50 54 64 61 43 59 求根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程, 并预报一名身 高为 172cm 的女大学生的体重.(分析思路 ? 教师演示 ? 学生整理) 70 60 50 体重/kg 40 30 20 10 0 150 155 160 165 身高/cm 170 175 180 第一步:作散点图 第二步:求回归方程 第三步:代值计算 ② 提问:身高为 172cm 的女大学生的体重一定是 60.316kg 吗? 不一定,但一般可以认为她的体重在 60.316kg 左右. ③ 解释线性回归模型与一次函数的不同 事实上,观察上述散点图,我们可以发现女大学生的体重 y 和身高 x 之间的关系并不能用一次函数 y ? bx ? a 来严格刻画(因为所有的样 本点不共线, 所以线性模型只能近似地刻画身高和体重的关系) . 在 数据表中身高为 165cm 的 3 名女大学生的体重分别为 48kg、57kg 和 61kg ,如果能用一次函数来描述体重与身高的关系,那么身高为 165cm 的 3 名女在学生的体重应相同. 这就说明体重不仅受身高的影 响还受其他因素的影响,把这种影响的结果 e (即残差变量或随机变 量)引入到线性函数模型中,得到线性回归模型 y ? bx ? a ? e ,其中 2 2017-2018 学年人教版高中数学选修 1-2 教案 残差变量 e 中包含体重不能由身高的线性函数解释的所有部分 . 当 残差变量恒等于 0 时, 线性回归模型就变成一次函数模型. 因此, 一 次函数模型是线性回归模型的特殊形式, 线性回归模型是一次函数模 型的一般形式. 2. 相关系数:相关系数的绝对值越接近于 1,两个变量的线性相关 关系越强, 它们的散点图越接近一条直线, 这时用线性回归模型拟合 这组数据就越好,此时建立的线性回归模型是有意义. 3. 小结:求线性回归方程的步骤、线性回归模型与一次函数的不同. 1.1回归分析的基本思想及其初步应用(1) 1.相关关系 2.线性回归方程 3. y ?

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