1、以下数据通过以上数据判断该食品的成本元与生产的重量公斤的倒数之间是否具有线性相关关系若则有,令，则有，令，则有,令，则有变量替换,将曲线改为直线下面是几种容易通过变量替换转化为直线的函数模型,令，则有，令，则有，令得非线性回归方程非线性相关问题中常见的几种线性变换在实际问题中,常常要根据批实验数据绘出曲线,当曲线类型不具备线性相关关系时,可以根据散点分布的形状与已知函数的图象进行比较,确定曲线的类型,再作的周围非线性回归方程的求法根据原始数据,作出散点图根据散点图,选择恰当的拟合函数作恰当的变换,将其转化成线性函数,求线性回归方程在的基础上通过相应的变换,即可能直接利用线性回归方程建立两个变量的关系,可以通过变换的方法转化为线性回归模型,如,我们可以通过对数变换把指数关系变为线性关系令,则变换后样本点应该分布在直线,。

2、机的规律性等若存在异常，则检查数观察到数据呈线性关系，则选用线性回归方程按定规则如最小二乘法估计回归方程中的参数得出结果后分析残差图是否有异常如个别数据对应残差过大，或残差呈现不随机的规律性等若存在异常，则检查数据是否有误，或模型是否合适等参数与相关系数提示它们都是刻画两个变量之间的的相关关系的,区别是表示解释变量对预报变量变化的贡献率,其表达式为相关系数是检验两个变量相关性的强弱程度,其表达式为相关系数与是相关系数的平方,其变化范围为而相关系数的变化范围为,相区别是表示解释变量对预报变量变化的贡献率,其表达式为相关系数是检验两个变量相关性的强弱程度观察到数据呈线性关系，则选用线性回归方程按定规则如最小二乘法估计回归方程中的参数得。

3、加若该大学女生身高为,则可断定其体重必为答案解析选项中,若该大学女生身高为,则可性相关关系回归直线过样本点的中心𝑥,𝑦若该大学女生身高增加,则其体重约增加若该大学女生身高为,则可断定其体重必为答案解析选项中,若该大学女生身高为,则可女生体重单位与身高单位具有线性相关关系,根据组样本数据,用最小二乘法建立的回归方程为𝑦,则下列结论中不正确的是与具有正的线直线方程，从而确定与的回归方程解设，通过数据得到与的相应数据为于是与的回归方程为当公斤时，即估计生产该食品公斤时每公斤的生产成本是元设大学的有，求出关于的回归直线方程，并借此估计下生产该食品公斤时每公斤的生产成本是多少精确到分析本题显然是非线性回归问题，题意通过研究与的相关性，借助两者的线性相关关系得到关于的回归例种食品每公斤的生产成本元与该食品生产的重量公斤有关，经生产统计得。

4、，令，则有，令得非线性回归方程非线性相关问题中常见的几种线性变换在实际问题中,常常要根据批实验数据绘出曲线,当曲线类型不具备线性相关关系时,可以根据散点分布的形状与已知函数的图象进行比较,确定曲线的类型,再作的周围非线性回归方程的求法根据原始数据,作出散点图根据散点图,选择恰当的拟合函数作恰当的变换,将其转化成线性函数,求线性回归方程在的基础上通过相应的变换,即可能直接利用线性回归方程建立两个变量的关系,可以通过变换的方法转化为线性回归模型,如,我们可以通过对数变换把指数关系变为线性关系令,则变换后样本点应该分布在直线,ˆ,ˆˆ,ˆˆ,ˆˆ,ˆ,ˆˆ的好的效果不如反之的好学年高中数学第章统计案例回归分析课时课件新人教版选修.文档免费在线阅读出结果后分析残差图是否有异常如个别数据对应残差过大，或残差呈现不随。

5、的倒数之间是否具有线性相关关系若则有,令，则有，令，则有,令，则有变量替换,将曲线改为直线下面是几种容易通过变量替换转化为直线的函数模型,令，则有，令，则有，令得非线性回归方程非线性相关问题中常见的几种线性变换在实际问题中,常常要根据批实验数据绘出曲线,当曲线类型不具备线性相关关系时,可以根据散点分布的形状与已知函数的图象进行比较,确定曲线的类型,再作的周围非线性回归方程的求法根据原始数据,作出散点图根据散点图,选择恰当的拟合函数作恰当的变换,将其转化成线性函数,求线性回归方程在的基础上通过相应的变换,即性相关关系回归直线过样本点的中心𝑥,𝑦若该大学女生身高增加,则其体重约增加若该大学女生身高为,则可断定其体重必为答案解析选项中,若该大学女生身高为,则可性相关关系回归直线过样本点的中心𝑥,𝑦若该大学女生身高增加,则其体重约。

6、ˆ,ˆˆ,ˆˆ,ˆˆ,ˆ,ˆˆ的好的效果不如反之的好的效果比则若非线性回归问题的处理方法两个变量不呈线性关系,不试建立与之间的回归,ˆ,ˆˆ,ˆˆˆˆˆ与分别计算两个回归方程的残差平方和说明两变量的相关性较强,当接近于时说明两变量的相关性较弱,而当接近于时,说明线性回归方程的拟合效果较好表个产卵数温度例只红铃虫产卵数和温度有关，现收集到的组数据如下表表，相关系数与是相关系数的平方,其变化范围为而相关系数的变化范围为,相关系数可较好地反映变量的相关性及正相关或负相关,而反映了回归模型拟合数据的效果当接近于时,其表达式为数据是否有误，或模型是否合适等参数与相关系数提。

7、相关系数可较好地反映变量的相关性及正相关或负相关,而反映了回归模型拟合数据的效果当接近于时,其表达式为拟合效果较好表个产卵数温度例只红铃虫产卵数和温度有关，现收集到的组数据如下表表ˆˆ与分别计算两个回归方程的残差平方和说明两变量的相关性较强,当接近于时说明两变量的相关性较弱,而当接近于时,说明线性回归方程的好的效果不如反之的好的效果比则若非线性回归问题的处理方法两个变量不呈线性关系,过对数变换把指数关系变为线性关系令,则变换后样本点应该分布在直线,ˆ,ˆˆ,ˆˆ,ˆˆ,ˆ,ˆˆ的相关系数可较好地反映变量的相关性及正相关或负相关,而反映了回归模型拟合数据的效果当接近于时,其表达式为。

8、关系变为线性关系令,则变换后样本点应该分布在直线,的周围非线性回归方程的求法根据原始数据,作出散点图根据散点图,选择恰当的拟合函数作恰当的变换,将其转化成线性函数,求线性回归方程在的基础上通过相应的变换,即可得非线性回归方程非线性相关问题中常见的几种线性变换在实际问题中,常常要根据批实验数据绘出曲线,当曲线类型不具备线性相关关系时,可以根据散点分布的形状与已知函数的图象进行比较,确定曲线的类型,再作变量替换,将曲线改为直线下面是几种容易通过变量替换转化为直线的函数模型,令，则有，令，则有，令则有,令，则有，令，则有,令，则有例种食品每公斤的生产成本元与该食品生产的重量公斤有关，经生产统计得到以下数据通过以上数据判断该食品的成本元与生产的重量公斤的倒数之间是否具有线性相关关系若有，求出关于的回归直线方程，并借此估计下生产该食品公斤时。

9、别是表示解释变量对预报变量变化的贡献率,其表达式为相关系数是检验两个变量相关性的强弱程度，令，则有,令，则有变量替换,将曲线改为直线下面是几种容易通过变量替换转化为直线的函数模型,令，则有，令，则有，令分析本题显然是非线性回归问题，题意通过研究与的相关性，借助两者的线性相关关系得到关于的回归例种食品每公斤的生产成本元与该食品生产的重量公斤有关，经生产统计得到以下数据的回归方程为当公斤时，即估计生产该食品公斤时每公斤的生产成本是元设大学的有，求出关于的回归直线方程，并借此估计下生产该食品公斤时每公斤的生产成本是多少精确到分析本题显然是非线性回归问题，题意通过研究与的相关性，借助两者的线性相关关系得到关于的回归例种食品每公斤的生产成本元与该食品生产的重量公斤有关，经生产统计得到以下数据通过以上数据判断该食品的成本元与生产的重量公。

10、相关系数与是相关系数的平方,其变化范围为而相关系数的变化范围为,相关系数可较好地反映变量的相关性及正相关或负相关,而反映了回归模型拟合数据的效果当接近于时说明两变量的相关性较强,当接近于时说明两变量的相关性较弱,而当接近于时,说明线性回归方程的拟合效果较好表个产卵数温度例只红铃虫产卵数和温度有关，现收集到的组数据如下表表，试建立与之间的回归,ˆ,ˆˆ,ˆˆˆˆˆ与分别计算两个回归方程的残差平方和ˆ,ˆˆ,ˆˆ,ˆˆ,ˆ,ˆˆ的好的效果不如反之的好的效果比则若非线性回归问题的处理方法两个变量不呈线性关系,不能直接利用线性回归方程建立两个变量的关系,可以通过变换的方法转化为线性回归模型,如,我们可以通过对数变换把指。

11、公斤的生产成本是多少精确到分析本题显然是非线性回归问题，题意通过研究与的相关性，借助两者的线性相关关系得到关于的回归直线方程，从而确定与的回归方程解设，通过数据得到与的相应数据为于是与的回归方程为当公斤时，即估计生产该食品公斤时每公斤的生产成本是元设大学的女生体重单位与身高单位具有线性相关关系,根据组样本数据,用最小二乘法建立的回归方程为𝑦,则下列结论中不正确的是与具有正的线性相关关系回归直线过样本点的中心𝑥,𝑦若该大学女生身高增加,则其体重约增加若该大学女生身高为,则可断定其体重必为答案解析选项中,若该大学女生身高为,则可断定其体重约为故不正确回归分析的基本思想及其初步应用第二课时通过典型案例的探究，进步了解回归分析的基本思想方法及其初步应用让学生经历数据处理的过程，培养他们对数据的直观感觉，体会统计方法的特点，认识统计方。

12、它们都是刻画两个变量之间的的相关关系的,区别是表示解释变量对预报变量变化的贡献率,其表达式为相关系数是检验两个变量相关性的强弱程度观察到数据呈线性关系，则选用线性回归方程按定规则如最小二乘法估计回归方程中的参数得出结果后分析残差图是否有异常如个别数据对应残差过大，或残差呈现不随机的规律性等若存在异常，则检查数观察到数据呈线性关系，则选用线性回归方程按定规则如最小二乘法估计回归方程中的参数得出结果后分析残差图是否有异常如个别数据对应残差过大，或残差呈现不随机的规律性等若存在异常，则检查数据是否有误，或模型是否合适等参数与相关系数提示它们都是刻画两个变量之间的的相关关系的,区别是表示解释变量对预报变量变化的贡献率,其表达式为相关系数是检验两个变量相关性的强弱程度,其表达式为。

参考资料：

[1]（终稿）2015-2016学年高中数学第一章统计案例1回归分析（课时1）课件新人教B版选修1-2.ppt（OK版）（第29页，发表于2022-06-25）

[2]2015-2016学年高中数学第一章算法初步2.3循环语句课件新人教B版必修3（第21页，发表于2022-06-25）

[3]（终稿）2015-2016学年高中数学第一章算法初步1.3逻辑结构（2课时）课件新人教B版必修3.ppt（OK版）（第21页，发表于2022-06-25）

[4]2015-2016学年高中数学第一章算法初步1.1算法的概念课件新人教B版必修3（第22页，发表于2022-06-25）

[5]（终稿）【名师测控】2016春七年级数学下册第5章轴对称与旋转重难点突破课件（新版）湘教版.ppt（OK版）（第21页，发表于2022-06-25）

[6]（终稿）【名师测控】2016春七年级数学下册第5章轴对称与旋转达标测试题课件（新版）湘教版.ppt（OK版）（第25页，发表于2022-06-25）

[7]（终稿）【名师测控】2016春七年级数学下册第5章轴对称与旋转5.2旋转课件（新版）湘教版.ppt（OK版）（第22页，发表于2022-06-25）

[8]【名师测控】2016春七年级数学下册第4章相交线与平行线达标测试题课件（新版）湘教版（第21页，发表于2022-06-25）

[9]（终稿）【名师测控】2016春七年级数学下册第4章相交线与平行线4.6两条平行线间的距离课件（新版）湘教版.ppt（OK版）（第24页，发表于2022-06-25）

[10]（终稿）【名师测控】2016春七年级数学下册第4章相交线与平行线4.5点到直线的距离（第2课时）课件（新版）湘教版.ppt（OK版）（第24页，发表于2022-06-25）

[11]（终稿）【名师测控】2016春七年级数学下册第4章相交线与平行线4.5垂线（第1课时）课件（新版）湘教版.ppt（OK版）（第24页，发表于2022-06-25）

[12]（终稿）【名师测控】2016春七年级数学下册第4章相交线与平行线4.4平行线的性质（第1课时）课件（新版）湘教版.ppt（OK版）（第21页，发表于2022-06-25）

[13]（终稿）【名师测控】2016春七年级数学下册第4章相交线与平行线4.4平行线的判定（第2课时）课件（新版）湘教版.ppt（OK版）（第23页，发表于2022-06-25）

[14]（终稿）【名师测控】2016春七年级数学下册第4章相交线与平行线4.3平行线的性质课件（新版）湘教版.ppt（OK版）（第25页，发表于2022-06-25）

[15]（终稿）【名师测控】2016春七年级数学下册第4章相交线与平行线4.2平移课件（新版）湘教版.ppt（OK版）（第25页，发表于2022-06-25）

[16]（终稿）【名师测控】2016春七年级数学下册第4章相交线与平行线4.1.2相交直线所成的角课件（新版）湘教版.ppt（OK版）（第23页，发表于2022-06-25）

[17]（终稿）【名师测控】2016春七年级数学下册第4章相交线与平行线4.1.1相交与平行课件（新版）湘教版.ppt（OK版）（第25页，发表于2022-06-25）

[18]【名师测控】2016春七年级数学下册第3章因式分解重难点突破课件（新版）湘教版（第21页，发表于2022-06-25）

[19]（终稿）【名师测控】2016春七年级数学下册第3章因式分解3.3平方差公式（第1课时）课件（新版）湘教版.ppt（OK版）（第21页，发表于2022-06-25）

[20]【名师测控】2016春七年级数学下册第3章因式分解3.1多项式的因式分解课件（新版）湘教版（第21页，发表于2022-06-25）