重點(diǎn)：了解評價(jià)回歸效果的三個(gè)統(tǒng)計(jì)量：總偏差平方和、殘差平方和、回歸平方和.
教學(xué)難點(diǎn)：了解評價(jià)回歸效果的三個(gè)統(tǒng)計(jì)量：總偏差平方和、殘差平方和、回歸平方和.
教學(xué)過程：
一、復(fù)習(xí)準(zhǔn)備：
1．由例1知，預(yù)報(bào)變量（體重）的值受解釋變量（身高）或隨機(jī)誤差的影響.
2．為了刻畫預(yù)報(bào)變量（體重）的變化在多大程度上與解釋變量（身高）有關(guān)？在多大程度上與隨機(jī)誤差有關(guān)？我們引入了評價(jià)回歸效果的三個(gè)統(tǒng)計(jì)量：總偏差平方和、殘差平方和、回歸平方和.
二、講授新課：
1. 教學(xué)總偏差平方和、殘差平方和、回歸平方和：
（1）總偏差平方和：所有單個(gè)樣本值與樣本均值差的平方和，即 .
殘差平方和：回歸值與樣本值差的平方和，即 .
回歸平方和：相應(yīng)回歸值與樣本均值差的平方和，即 .
（2）學(xué)習(xí)要領(lǐng)：①注意 、 、 的區(qū)別；②預(yù)報(bào)變量的變化程度可以分解為由解釋變量引起的變化程度與殘差變量的變化程度之和，即 ；③當(dāng)總偏差平方和相對固定時(shí)，殘差平方和越小，則回歸平方和越大，此時(shí)模型的擬合效果越好；④對于多個(gè)不同的模型，我們還可以引入相關(guān)指數(shù) 來刻畫回歸的效果，它表示解釋變量對預(yù)報(bào)變量變化的貢獻(xiàn)率. 的值越大，說明殘差平方和越小，也就是說模型擬合的效果越好.
2. 教學(xué)例題：
例2 關(guān)于 與 有如下數(shù)據(jù)：
2 4 5 6 8
30 40 605070
為了對 、 兩個(gè)變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，現(xiàn)有以下兩種線性模型： ， ，試比較哪一個(gè)模型擬合的效果更好.
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