1、1回归分析 1.1回归分析 1.2相关系数 1.3可线性化的回归分析 1.了解回归分析的基本思想、方法2.了解利用样本相关系数判断两个变量是否具有线性相关关系的方法3.了解常见的非线性回归转化为线性回归的方法.1.求线性回归方程的步骤(重点)2.相关关系以及相关系数r的性质(重点)3.非线性回归转化为线性回归求解(难点)1数学必修3主要研究两个变量的 相关性，并建立了 2线性回归方程yabx的求法(1)平均值的表示线性回归直线方程1相关关系的概念两个变量间的关系可分为确定性关系和 关系，前者又称为 关系，后者又称为相关关系(1)相关系数r的计算假设两个随机变量的数据分别为(x1，y1)，(x2
2、，y2)，(xn，yn)，则变量间的线性相关系数非确定性函数(2)相关系数r的性质r的取值范围为 ；|r|值越大，误差Q越小，变量之间的线性相关程度越 ；|r|值越接近0，Q越大，变量之间的线性相关程度越 (3)相关性的分类当 时，两个变量正相关；当 时，两个变量负相关；当 时，两个变量不相关1,1高低r0r0时，自变量和因变量按同向变化；b0，c0，a，c为常数)化为线性函数将ycax两边取常用对数，则有lg yxlg alg c，令lg y，blg c，dlg a，代入上式得dxb(d，b是常数)，它的图像是一条直线特别提醒注意线性回归方程中的一次项系数为b，常数项为a，这与一次函数的表示
3、习惯不同在一次抽样调查中测得样本的5个样本点，数值如下表：试建立y与x之间的回归方程x0.250.5124y1612521试建立y与x之间的回归方程序号xiyixiyixi2yi210.251640.062 525620.51260.25144315512542244454141617.75362321.312 5430t4210.50.25y1612521由散点图可以看出y与t呈近似的线性相关关系列表如下：序号tiyitiyiti2yi2141664162562212244144315512540.5210.25450.2510.250.062 517.753694.2521.312 5430练考题、验能力、轻巧夺冠
