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高中数学合集百度网盘下载
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一、本学期选修课课程安排建议
由于广东省新课程高考方案还未正式出台,因此对于选修课如何开,尤其是系列4的若干专题如何开课,是大家比较困惑的。根据中心组的建议,结合我校的一些做法,提出以下开课方案供各位老师参考:
1.文科:选修1-2系列以新增内容为主,相对比较简单,教学要求不宜拔高,因此大约用六周左右的时间完成选修1-2的学习;之后的时间,可以将必修的五个模块、系列1的两个模块中传统的重点主干内容重新整合为几个专题,结合教材,进行基础知识与方法的回顾与再现。对于系列4的一个专题,如果还没有开课,可以考虑留到6月底待07年数学高考考试大纲研制情况基本清楚后再做安排。
2.理科:本学期应该完成选修2-2、选修2-3。对于系列4的三个专题,如果还没有开课,可以考虑留到6月底待07年数学高考考试大纲研制情况基本清楚后再做安排。
二、选修1-2、选修2-2、选修2-3各章教材分析与教学建议
本学期(第7、8学段),对于必选内容,高二理科学生将完成选修2-2、选修2-3的学习,文科学生将完成选修1-2的学习。内容包括:
选修1-2:统计案例、推理与证明、数系扩充与复数的引入、框图。
选修2-2:导数及其应用、推理与证明、数系的扩充与复数的引入。
选修2-3:计数原理、统计案例、概率。
对以上选修1,选修2系列的这些课程,根据《普通高中数学课程标准》,统计案例、数系扩充与复数的内容及要求是相同的;导数及其应用、推理与证明内容基本相同,但要求不同;还有一些内容是不同的,即选修1系列中安排了框图,选修2系列安排了计数原理、随机变量及其分布。
为叙述方便,以下《普通高中数学课程标准》简称《标准》,普通高中课程标准实验教科书简称为新教材;《全日制普通高级中学数学教学大纲》简称《大纲》,全日制普通高级中学教科书(试验修订本)简称为旧教材。
下面将这些内容分为七个部分进行分析。
第一部分 导数及其应用
所处位置:选修2-2第一章
(一)《课程标准》要求(24课时)
(1)导数概念及其几何意义
① 通过对大量实例的分析,经历由平均变化率过渡到瞬时变化率的过程,了解导数概念的实际背景,知道瞬时变化率就是导数,体会导数的思想及其内涵。
② 通过函数图像直观地理解导数的几何意义。
(2)导数的运算
① 能根据导数定义求函数y=c,y=x,y=x2,y=x3,y=1/x, y=的导数。
② 能利用给出的基本初等函数的导数公式和导数的四则运算法则求简单函数的导数,能求简单的复合函数(仅限于形如f(ax+b))的导数。
③ 会使用导数公式表。
(3)导数在研究函数中的应用
① 结合实例,借助几何直观探索并了解函数的单调性与导数的关系;能利用导数研究函数的单调性,会求不超过三次的多项式函数的单调区间。
② 结合函数的图像,了解函数在某点取得极值的必要条件和充分条件;会用导数求不超过三次的多项式函数的极大值、极小值,以及闭区间上不超过三次的多项式函数最大值、最小值;体会导数方法在研究函数性质中的一般性和有效性。
(4)生活中的优化问题举例。
例如使利润最大、用料最省、效率最高等优化问题,体会导数在解决实际问题中的作用。
(5)定积分与微积分基本定理
① 通过实例(如求曲边梯形的面积、变力做功等),从问题情境中了解定积分的实际背景;借助几何直观体会定积分的基本思想,初步了解定积分的概念。
② 通过实例(如变速运动物体在某段时间内的速度与路程的关系),直观了解微积分基本定理的含义。
(6)数学文化
收集有关微积分创立的时代背景和有关人物的资料,并进行交流;体会微积分的建立在人类文化发展中的意义和价值。具体要求见本《标准》中“数学文化”的要求。
(二)教材分析与教学建议
1.《标准》与《大纲》的比较
这部分内容与《大纲》相比,《标准》在理念、编排、内容选择的处理上都有很大的变化,主要表现在:
(1)重视导数及积分概念的产生的实际背景,淡化利用极限的语言对导数概念进行形式化表述。旧教材是在学习了数列的极限、函数的极限、函数的连续性等知识的基础上,从切线的斜率和瞬时速度引入导数的概念;新教材没有给出极限的定义,而是按照:平均速度(平均变化率)-瞬时速度(瞬时变化率)-导数的概念—导数的几何意义这样的顺序来安排,用形象直观的“逼近”方法定义导数,这样引入导数的概念,可避开极限概念的难点,让学生有更充裕的时间学习导数的思想方法,体会导数概念产生的背景及其在现实生活中的应用。
(2)淡化计算,学导数不仅作为一种规则,更作为一种重要的思想、方法来学习;
(3)更加重视导数的几何意义,以及用导数的几何意义解决相关问题;
(4)强调导数在研究事物的变化率、变化的快慢,研究函数的基本性质和优化问题中的应用(极值、最值);并通过与初等方法比较,感受和体会导数在处理上述问题中的一般性和有效性;
(5)关注算法思想的渗透,以及与信息技术的整合(用切线法求方程的近似解)。
2.文科、理科的教学要求比较
按《标准》要求,《导数及其应用》在选修1-1中约为16课时,在选修1-2中约为24课时。理科比文科增加的地方主要有:在导数的运算中,能根据导数定义求函数y=x3和y= 的导数;能求简单的复合函数(仅限于形如f(ax+b))的导数;定积分的概念与微积分基本定理。
3.教学建议
(1)在引入导数概念时,不宜再补充极限的定义,而是应通过研究增长率、膨胀率、速度等反映导数应用的实例,引导学生经历由平均变化率到瞬时速率的过程,知道瞬时变化率就是导数,体会导数的思想及其内涵,帮助学生直观理解导数的背景、思想和作用。
(2)本章§1.1《变化率与导数》非常重视通过实际背景和具体应用的实例引入导数的概念,然而例题与练习偏少。建议§1.1.1适当补充一些求函数的平均变化率的例题与练习;§1.1.2补充一些简单的纯数学的求导数的例题及配套练习题;§1.1.3补充与曲线的切线有关的练习,这样有利于学生更好的体会导数的意义,促进学生基本运算技能的形成。
(3)导数的应用是这一章的重点内容,也是近几年高考的热点,教学时应给予足够的重视。应用包括两个部分:一是用导数的知识研究函数的极值、最值、单调性以及证明不等式,理科班可以适当补充一些导数与函数的综合题;二是利用导数解决生活中的优化问题,教科书的这一节选材阅读量比较大,教师可以选择其中的一、两个例子,或者补充一些背景教为简洁的典型例题,所选问题应该能体现导数方法的优越性。
(4)关于定积分的教学,把书上的东西讲清楚就可以了,应控制定积分计算的难度,严格控制定积分应用的广度和难度。
(5)选修2-2第6页倒数第6行分式的分子中“D x 2”应改为“(D x)2”;第8页第二行“过点P的切线”应描述为“在点P处的切线”更合理一些。
4.人教A版与人教B版的比较
两个版本对这一章内容的编排顺序基本是一致的。都是从实际背景引入导数的概念。相比较人教A版更加突出应用,“高台跳水”问题几乎贯穿始终,整章应用题的比例是相当高的;而人教B版叙述较为简洁,例题、习题中的纯数学题较多。
第二部分 统计案例
所处位置:选修1-2第一章、选修2-3第三章
(一)《课程标准》要求
通过典型案例,学习一些常见的统计方法,并能初步应用这些方法解决一些实际问题。
1.通过对典型案例(如“肺癌与吸烟有关吗”等)的探究,了解独立性检验(只要求2×2列联表)的基本思想、方法及初步应用。
2.通过对典型案例(如“人的体重与身高的关系”等)的探究,进一步了解回归的基本思想、方法及初步应用。
(二)教材分析与教学建议
统计案例是新增内容,是在必修3学习统计的基础上,通过对典型案例的讨论,了解和使用一些常用的统计方法,进一步体会运用统计方法解决实际问题的基本思想,认识统计方法在决策中的作用。
《标准》要求的有四个案例,但教材中只选择了其中两个案例,所以《标准》建议14课时,而人教A版教师用书建议约10课时。
1.教学重点与难点分析
本章教学重点是回归分析的基本思想和独立性检验的基本思想。
教学难点是:掌握建立回归模型的基本步骤;利用随机变量K2来确认“两个分类变量有关系”这一结论成立的可信程度(类似于反证法)。
2.文科、理科的教学要求比较
《标准》对选修1和选修2中统计案例的内容和要求是一样的,但人教A版的这两本教材对这一章的处理却不尽相同,理科要求要高一些。
(1)在第一节例1之前,理科教材增加了利用最小二乘法求a,b的详细推导过程。
(2)在学习随机误差e之后,理科教材给出了线性回归模型的完整表达式:
(3)在探究“如何衡量预报的精度”的问题中,文科教材是通过研究解释变量x和随机误差e对预报变量y的变化的效应,将总偏差平方和分解为残差平方和与回归平方和,进而转化为用相关指数R2来衡量回归模型的拟合效果;理科教材则是类比样本方差估计总体方差的思想,用 衡量回归方程的预报精度,没有出现偏差平方和与回归平方和的概念,而是在残差分析之后直接给出R2的计算公式。
(4)理科是在学习过“相互独立事件”的基础上学习独立性检验,因此在理科教材中,直接将“吸烟与患肺癌没有关系”等价为“吸烟与肺癌独立”。
(5)在独立性检验的例2中,理科教材增加了统计量K 2的推导过程。
3.教学建议
(1)建议在本章学习新课之前先回顾必修3的相关内容,可以通过具体问题让学生复习统计的有关概念与方法。要强调,统计学最关心的是:① 如何抽取数据;② 如何从数据中提取信息;③ 所得结论的可靠性。
(2)关于最小二乘法的教学,建议文科只要让学生了解最小二乘法的思想,即使样本数据点到回归直线的距离的平方和 达到最小值的直线y=bx+a就是要求的直线,具体过程不必介绍;而理科教学则应使学生了解推导的过程。
(3)本章的教学重点是让学生了解两种统计方法的基本思想及其初步应用,对于其理论基础不作要求,避免学生单纯记忆和机械套用公式;鼓励学生使用计算器、计算机等现代技术手段来处理数据,有条件的学校还可运用一些常见的统计软件解决实际问题。建议让学生学会使用计算器中的“回归计算”功能进行有关计算。
(4)尽量给学生提供一定的实践活动机会,让学生亲自实践,经历数据处理的过程,培养他们对数据的直观感觉,认识统计方法的特点(如统计推断可能犯错误,估计结果的随机性),体会统计方法应用的广泛性。
(5)A版在“回归分析”这一节的选材相当完整,从收集两个变量的数据开始,先画散点图,进而直观判断它们是否线性相关,然后在相关前提下尝试用线性回归模型来拟合,最后还通过相关指数和残差分析来判断拟合效果。教学时应让学生结合例1体会这一完整的过程。
4.人教A版与人教B版的比较
两个版本对统计案例的处理差异是比较大的。
(1)人教A版是先讲回归分析,再讲独立性检验,人教B版两小节顺序则相反。因此B版的回归分析是用假设检验思想来进行的,而没有讲述残差分析内容。
(2)人教B版的选修1-2教材,在第一节独立性检验中,一开始就介绍了“事件A与B相互独立”的定义及有关结论,A版则没有。
(3)人教A版的每一节总是以某个具体问题为线索贯彻始终,详细阐述统计方法的基本思想和实施步骤,而B版则设计了较多的例题。
(4)人教A版给出一个K 2临界值表,B版只给出两个K 2临界值:3.841与6.635。
第三部分 推理与证明
所处位置:选修1-2第二章、选修2-2第二章
(一)《课程标准》要求
(1)合情推理与演绎推理
① 结合已学过的数学实例和生活中的实例,了解合情推理的含义,能利用归纳和类比等进行简单的推理,体会并认识合情推理在数学发现中的作用。
② 结合已学过的数学实例和生活中的实例,体会演绎推理的重要性,掌握演绎推理的基本方法,并能运用它们进行一些简单推理。
③ 通过具体实例,了解合情推理和演绎推理之间的联系和差异。
(2)直接证明与间接证明
① 结合已经学过的数学实例,了解直接证明的两种基本方法:分析法和综合法;了解分析法和综合法的思考过程、特点。
② 结合已经学过的数学实例,了解间接证明的一种基本方法——反证法;了解反证法的思考过程、特点。
(3)数学归纳法(仅理科版)
- 小菜G的建站之路
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我们重点高中是这样安排的:
高一上学期:必修1,必修2
下学期:必修4,必修5
高二:必修3(将概率的,相对不重要放在后面)、选修2-1、选修2-2、选修2-3
然后就总复习啦。
高二数学解释变量和预报变量
选B,高中的话如果你读完大学,选C高中强调自变量是x,就是这里的解释变量,只是一种约定俗成,不知道你理解不2023-06-10 02:04:553
预报变量是真实值yi吗?
预报变量是真实值,姨妈那个流量是不是真是之一,你可以上百度或者是嗯个各大网站就可以去查就知道了。2023-06-10 02:05:0714
解释变量和预报变量是什么关系
回归模型中,预报变量与解释变量呈相关关系, 故预报变量的值与解释变量有关,故B错误; 而回归模型中,回归系数的求解,受到随机误差的总效应的影响, 故预报变量的值与随机误差也有关2023-06-10 02:05:321
预报变量由什么决定
由回归分析可知,在进行回归分析时,预报变量的变化由解释变量与残差变量决定. 故选:C2023-06-10 02:05:391
解释变量和预报变量是什么
1、在回归分析中,自变量x称为解释变量,因变量y称为预报变量。影响研究对象的变量。2、它解释了研究对象的变动,表现为方程所描述因果关系中的因(即回归分析中的自变量)。回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。2023-06-10 02:05:491
预报变量是响应变量吗
不是。随机变量称为因变量或响应变量,只能观测但不能控制。普通变量称为自变量或解释变量或预报变量或设计变量,是可控变量,根据需要预先确定,所以说预报变量并不是响应变量。预报变量的变化能波及另一些变量,这样的变量称为因变量,或响应变量。2023-06-10 02:05:581
预报变量是响应变量吗
是。预报响应值预报响应值predictedresponse简称预报值。是根据所建立的回归方程由自变量值二来预估因变量y的值。2023-06-10 02:06:051
什么是解释变量和预报变量
在回归分析中,自变量x称为解释变量,因变量y称为预报变量.2023-06-10 02:06:121
预报变量y怎么读?
外(wai四声)2023-06-10 02:06:191
高二数学解释变量和预报变量
ewe2023-06-10 02:06:413
在线性回归模型中,预报变量y与解释变量x唯一确定吗?
这是由你自己选的啊,你需要根据自己想要研究的问题挑选y和x,没有说你一定要挑某些变量,往往在一个问题中,y是确定的,x可能有很多选择的可能,我们都可以一一尝试。2023-06-10 02:06:501
样本都在一条直线上,请问:请解释变量和预报变量之
(1)解释变量和预报变量是一次函数关系;残差平方和是0; (2)相关指数是1.2023-06-10 02:06:581
若对于预报变量y与解释变量x的10组统计数据的回归模型中,计算R 2 =0.95,又知残差平方和为120.55,那么
C. 试题分析:设 ,根据条件残差平方和为 ,即 由公式 ,可得 .2023-06-10 02:07:101
如果散点图中所有的样本点都在一条直线上,则解释变量和预报变量之间的相关系数是?
相关系数的绝对值越接近1,即1或-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2023-06-10 02:07:521
如果散点图中的所有样本都在一条直线上,解释变量和预报变量是什么关系?
线性相关关系。2023-06-10 02:08:001
给出以下四个命题:①在回归直线方程 y =0.2x+12中,当解释变量x每增加一个单位时,预报变
在回归直线方程 y =0.2x+12中,当解释变量x每增加一个单位时,预报变量 y 平均增加0.2个单位,故①错误;根据残差的定义,在回归分析中,残差平方和越小,则相关关系越强,拟合效果越好,故②正确;在回归分析中,回归直线过样本点中心( . x , . y )点,故③正确;对分类变量X与Y,它们的随机变量K 2 (χ 2 )的观测值k来说,k越小,“X与Y有关系”的把握程度越小,k越大,“X与Y有关系”的把握程度越大.故④错误,故答案为:②③2023-06-10 02:08:081
如果所有样本点都落在一条直线上, 残差平方和以及解释变量和预报变量间的相关系数分别为 [ ]
1、相关系数:,当r>0时,表明两个变量正相关;当r<0时,表明两个变量负相关;|r|≤1,且|r|越接近于1,相关程度越大;|r|越接近于0,相关程度越小。2、残差:相关指数r2用来刻画回归的效果,其计算公式是,在含有一个解释变量的线性模型中,r2恰好等于相关系数r的平方。显然,r2取值越大,意味着残差平方和越小,也就是模型的拟合效果越好。2023-06-10 02:08:161
给出以下四个说法:①残差点分布的带状区域的宽度越窄相关指数越小②在刻画回归模型的拟合效果时,相关指
在做回归分析时,残差图中残差点分布的带状区域的宽度越窄,说明拟合精度越高,相关指数的绝对值越接近1,而不是越小,故①错误;②相关指数R2来刻画回归的效果,R2值越大,说明模型的拟合效果越好,因此②正确.③在回归直线方程y=0.2x+12中,当解释变量x每增加一个单位时,预报变量平均增加0.2个单位,故正确;④对分类变量X与Y,它们的随机变量K2的观测值k来说,k越小,“X与Y有关系”的把握程度越小,k越大,“X与Y有关系”的把握程度越大.故④错误2023-06-10 02:08:231
若散点图中所有样本点都在一条直线上,解释变量与预报变量的相关系数为( )
D2023-06-10 02:08:412
给出下列四个命题,其中正确的一个是( )A.在线性回归模型中,相关指数R2=0.80,说明预报变量对解释
用相关系数r可以衡量两个变量之间的相关关系的强弱,根据“相关指数R2=0.80”并不能说明预报变量对解释变量的贡献率是80%,故A错;对于B:由独立性检验知识知两个变量的2×2列联表中对角线上数据的乘积相差越大,说明这两个变量有关系成立的可能性就越大,故B错;对于C:用相关指数R2来刻画回归效果,R2越小,则残差平方和越大,模型的拟合效果越好,故其不正确;对于D:随机误差e是衡量预报精确度的一个量,它满足E(e)=0是正确的.综上可知D正确,故选D.2023-06-10 02:08:591
关于高中数学中的统计学!
高中数学必修三有详细说明,可以自学2023-06-10 02:09:064
最小二乘法求线性回归方程
“最小二乘法主要用来求解两个具有线性相关关系的变量的回归方程。该方法适用于求解不线性回归方程相关的问题,如求解回归直线方程,并应用其分析预报变量的取值 等。破解此类问题的关键点如下: 析数据,分析相关数据,求得相关系数r,或利用散点图判断两变量之间是 否存在线性相关关系,若呈非线性相关关系,则需要通过变量的变换转化构造 线性相关关系. 建模型.根据题意确定两个变量,结合数据分析的结果建立回归模型.具体求法:第一步:求出变量x的平均值 第二步:求出变量y的平均值 第三步:求出系数b 第四步:求出截距a回顾UI直线方程如下图:2023-06-10 02:09:151
独立性检验,适用于检查 变量之间的关系( ) A.线性 B.非线性 C.解释与预报 D.分
D 试题分析:根据实际问题中情况,那么独立性检验,适用于检查分类变量之间的关系,而不是线性变量和解释与预报变量之间的关系故选D.点评:考查了独立性检验的思想的运用,属于基础题。2023-06-10 02:09:391
样本适用范围及时限
①回归方程只适用于我们所研究的样本的总体,并非适用于一切样本和总体;①错. ②回归方程一般都有时间性,例如不能用20世纪80年代的身高、体重数据所建立的回归方程,描述现在的身高和体重的关系.②对 ③样本取值的范围会影响回归方程的适用范围;例如我们的回归方程是由大人身高、体重数据所建立的,用它来描述一个人幼儿时期的身高与体重的关系就不恰当.③对 ④回归方程得到的预报值是预报变量的可能取值的平均值.④错 综上所述,②③ 故选B2023-06-10 02:09:461
在回归分析中,下列关于R2的描述不正确的是( )A.R2越大,意味着模型拟合的效果越好B.R2表示解释变
A、相关指数R2可以刻画回归模型的拟合效果,R2越接近于1,说明模型的拟合效果越好;故A正确.B、在线性回归模型中,R2表示解释变量对预报变量的贡献率;故B正确.C、R2越接近于1,表示解释变量和预报变量的线性相关关系越强;故C正确.D、若残差图中个别点的残差比较大,则应确认在采集样本点的过程中是否有人为的错误或模型是否恰当,故R2越接近于1,表明残差平方和越小,故D不正确.故选:D2023-06-10 02:09:551
以下四个命题中错误的是( )A.已知随机变量X~N(2,9)P(X>c+1)=P(X<c+1),则c=1B.两个随机
∵正态曲线关于x=2对称,且P(X>c+1)=P(X<c+1),∴c+1+c+1=2×2,解得c=1,故A正确;两个随机变量相关性越强,则相关系数r的绝对值越接近于1,故B正确;在回归直线方程∧y=0.2x+12中,当解释变量x每增加一个单位时,预报变量∧y平均增加0.2个单位,故C正确;对分类变量X与Y的随机变量K2的观测值k,k越大,“X与Y有关系”的把握程度越大,故D错误;故选:D2023-06-10 02:10:061
比较两个模型的拟和效果,可以比较残差平方和的大小,残差平方和越小的模型,拟
比较两个模型的拟合效果,可以通过比较它们的残差平方和的大小来确定,残差平方和越小的模型,拟合效果越好,故A错误; 在残差图中,残差点所在的带状区域的宽度越窄,拟合效果越好,故B正确;C错误; 通过回归方程得到的预报值就是预报变量的估计值,故C错误; 故选:B2023-06-10 02:10:371
解释变量增加一个单位
x变为x+1,则y由0.2x+16变为0.2(x+1)+16=0.2x+16.2,所以y增加了0.2个单位. 你的y-0.引起变化的是x,所以应该从改变x入手2023-06-10 02:10:451
以下五个命题:①标准差越小,则反映样本数据的离散程度越大; ②两个随机变量相关性越强,则相关系数越
根据标准差越大,则反映样本数据的离散程度越大,∴①错误;根据两个随机变量相关性越强,则相关系数的绝对值越接近1,∴②错误;根据回归直线方程的系数,判断③正确;∵随机变量K2的观测值k越大,“X与Y有关系”的把握程度越大,∴④错误;根据回归分析基本思想,残差平方和越小,拟合效果越好,∴⑤正确.故答案是③⑤2023-06-10 02:10:561
天气预报解说员所说的“百帕”如什么800百帕 700百帕 这个 百帕 是什么意思
帕是个物理上面关于压强的单位,我们常用的是千帕,比如说描述一种气体的时候说,标况下或者一个标准大气压下就指压强为101千帕时,百帕只是比千帕更小一级的单位,看看初中物理(九年级上册)书就可以知道了2023-06-10 02:11:052
以下关于回归分析的说法中不正确的是( )A、越大,模型的拟合效果越好B...
对用来衡量模拟效果好坏的几个量,即相关指数,残差平方和,相关系数及残差图中带状区域的宽窄进行分析,残差平方和越小越好.回归方程得到的预报值是预报变量的可能取值的平均值;以及回归方程的局限性.判断即可.解:,相关指数可以刻画回归模型的拟合效果,越接近于,说明模型的拟合效果越好;故正确.,可用残差平方和判断模型的拟合效果,残差平方和越小,模型的拟合效果越差,故正确;,回归方程一般都有时间性,例如不能用世纪年代的身高,体重数据所建立的回归方程,描述现在的身高和体重的关系.正确.,回归方程得到的预报值是预报变量的可能取值的平均值,不是精确值,不正确.故选:.本题考查回归分析,本题解题的关键是理解对于拟合效果好坏的几个量的大小反映的拟合效果的好坏,是对回归分析的思想,方法小结.要结合实例进行掌握.本题是一个基础题.2023-06-10 02:11:221
hpa是什么意思
high-power amplifier 高功率放大器2023-06-10 02:11:306
spss做相关分析和回归分析
1)准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中,创建变量,并输入数据。再创建分级变量逗x1地、逗x2地、逗x3地、逗x4地和逗y地,它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。2)启动线性回归过程单击SPSS主菜单的逗Analyze地下的逗Regression地中逗Linear地项,将打开线性回归过程窗口。3) 设置分析变量设置因变量:用鼠标选中左边变量列表中的逗[y]地变量,然后点击逗Dependent地栏左边的向右拉按钮,该变量就移到逗Dependent地因变量显示栏里。设置自变量:将左边变量列表中的逗 [x1]地、逗 [x2]地、逗 [x3]地、逗[x4]地变量,选移到逗Independent(S)地自变量显示栏里。设置控制变量:不使用控制变量,可不选择任何变量。选择标签变量: 选择为标签变量。选择加权变量:没有加权变量,可不作任何设置。4)回归方式预报因子变量是经过相关系数法选取出来的,在回归分析时不做筛选。因此在逗Method地框中选中逗Enter地选项,建立全回归模型。5)设置输出统计量单击逗Statistics地按钮,将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为:①逗Regression Coefficients地回归系数选项:逗Estimates地输出回归系数和相关统计量。逗Confidence interval地回归系数的95%置信区间。逗Covariance matrix地回归系数的方差-协方差矩阵。选择逗Estimates地输出回归系数和相关统计量。②逗Residuals地残差选项:逗Durbin-Watson地Durbin-Watson检验。逗Casewise diagnostic地输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项,下面两项处于可选状态:逗Outliers outside standard deviations地选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量;逗All cases地选择所有观测量。提交执行在主对话框里单击逗OK地,提交执行,结果将显示在输出窗口回归模型统计量:R 是相关系数;R Square 相关系数的平方,又称判定系数,判定线性回归的拟合程度:用来说明用自变量解释因变量变异的程度(所占比例);Adjusted R Square 调整后的判定系数;Std. Error of the Estimate 估计标准误差。2023-06-10 02:12:231
气象是如何预报的?
你好!气象是由气象站采集的数据进行预报。气象站主要由气象传感器、集热器和传输模块、太阳能供电系统、气象站支架等组成,为提高气象管理水平提供技术支撑。气象站是衡量某一地区气象变化的一个指标。 用于收集一些气象信息,包括风速、风向、温度、相对湿度、二氧化碳浓度、光照强度等气象信息。 气象站不能直接预测天气状况。 ,但依靠气象站采集的数据进行天气预报预警,气象站的使用为天气预报提供了参考。2023-06-10 02:12:3212
什么是解释变量和预报变量
在回归分析中,自变量x称为解释变量,因变量y称为预报变量.2023-06-10 02:13:091
预报变量和随机误差
回归模型中,预报变量与解释变量呈相关关系,故预报变量的值与解释变量有关. 而回归模型中,回归系数的求解,受到随机误差的总效应的影响, 故预报变量的值与随机误差也有关, 故预报变量y是由解释变量x和随机误差共同确定的, 故选:C.2023-06-10 02:13:171
解释变量和预报变量是什么关系
回归模型中,预报变量与解释变量呈相关关系,故预报变量的值与解释变量有关,故B错误;而回归模型中,回归系数的求解,受到随机误差的总效应的影响,故预报变量的值与随机误差也有关2023-06-10 02:13:241
在画两个变量的散点图时,下面哪个叙述是正确的( ) A.预报变量在x轴上,解释变量在y轴上 B.解释
∵通常把自变量称为解析变量,因变量称为预报变量,∴故解释变量为自变量,预报变量为因变量.故选b.2023-06-10 02:13:312
在画两个变量的散点图时,下面哪个叙述是正确的( ) A.预报变量在x轴上,解释变量在y轴上 B.解释
B 试题分析:因为回归分析的目的是研究解释变量对预报变量影响的大小和关系的,故解释变量为自变量,预报变量为因变量. 解:∵通常把自变量称为解析变量,因变量称为预报变量,∴故解释变量为自变量,预报变量为因变量.故选B点评:本题主要考查散点图,考查回归分析的目的是研究解释变量对预报变量影响的大小和关系的.2023-06-10 02:13:441
如果散点图中所有的样本点都在一条直线上,则解释变量和预报变量之间的相关系数是?
相关系数的绝对值越接近1,即1或-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2023-06-10 02:13:541
如果散点图中所有的样本点都在一条直线上,则解释变量和预报变量之间的相关系数是?
相关系数的绝对值越接近1,即1或-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2023-06-10 02:14:021
给出以下四个命题:①在回归直线方程y=0.2x+12中,当解释变量x每增加一个单位时,预报变量y平均减少0.2个
在回归直线方程y=0.2x+12中,当解释变量x每增加一个单位时,预报变量y平均增加0.2个单位,故①错误;根据残差的定义,在回归分析中,残差平方和越小,则相关关系越强,拟合效果越好,故②正确;在回归分析中,回归直线过样本点中心(.x,.y)点,故③正确;对分类变量X与Y,它们的随机变量K2(χ2)的观测值k来说,k越小,“X与Y有关系”的把握程度越小,k越大,“X与Y有关系”的把握程度越大.故④错误,故答案为:②③2023-06-10 02:14:091
变量a对b的散点图哪个是横坐标
试题分析:因为回归分析的目的是研究解释变量对预报变量影响的大小和关系的,故解释变量为自变量,预报变量为因变量.解:∵通常把自变量称为解析变量,因变量称为预报变量,∴故解释变量为自变量,预报变量为因变量.故选B点评2023-06-10 02:14:321
在画两个变量的散点图时,下面哪个叙述是正确的
答案B分析:因为回归分析的目的是研究解释变量对预报变量影响的大小和关系的,故解释变量为自变量,预报变量为因变量.解答:∵通常把自变量称为解析变量,因变量称为预报变量,∴故解释变量为自变量,预报变量为因变量.故选B.点评:本题主要考查散点图,考查回归分析的目的是研究解释变量对预报变量影响的大小和关系的.参考:http://www.zuoyebao.com/q/190002023-06-10 02:14:391
变量a对b的散点图哪个是横坐标
试题分析:因为回归分析的目的是研究解释变量对预报变量影响的大小和关系的,故解释变量为自变量,预报变量为因变量. 解:∵通常把自变量称为解析变量,因变量称为预报变量,∴故解释变量为自变量,预报变量为因变量.故选B点评2023-06-10 02:15:061
给出以下四个命题:①在回归直线方程 =0.2 x +12中,当解释变量 x 每增加一个单位时,预报变量 平均
②③ ①错,应该是增加0.2个单位; ②正确;③正确;④错.应该是k越大,“ X 与 Y 有关系”的把握程度越大.2023-06-10 02:15:131
回归分析中相关指数和相关系数有什么联系与区别?
在线性回归有,有上述关系.即:r^2=r^2在其实回归模型中不一定适用.r^2表达的是解释变量对总偏差平方和的贡献度,强调的是“几个模型”之间的拟合度的好与坏.r表示解释变量与预报变量之间线性相关性的强弱程度,用来判断是否具有线性相关性.2023-06-10 02:15:232
回归分析中相关指数和相关系数有什么联系与区别?
在线性回归有,有上述关系.即:R^2=r^2在其实回归模型中不一定适用.R^2表达的是解释变量对总偏差平方和的贡献度,强调的是“几个模型”之间的拟合度的好与坏.r表示解释变量与预报变量之间线性相关性的强弱程度,用来判断是否具有线性相关性.2023-06-10 02:15:332
如何使用spss录入二元回归分析的数据
1)准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中,创建变量,并输入数据。再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”,它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。2)启动线性回归过程单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项,将打开线性回归过程窗口。3) 设置分析变量设置因变量:用鼠标选中左边变量列表中的“[y]”变量,然后点击“Dependent”栏左边的向右拉按钮,该变量就移到“Dependent”因变量显示栏里。设置自变量:将左边变量列表中的“ [x1]”、“ [x2]”、“ [x3]”、“[x4]”变量,选移到“Independent(S)”自变量显示栏里。设置控制变量:不使用控制变量,可不选择任何变量。选择标签变量: 选择为标签变量。选择加权变量:没有加权变量,可不作任何设置。4)回归方式预报因子变量是经过相关系数法选取出来的,在回归分析时不做筛选。因此在“Method”框中选中“Enter”选项,建立全回归模型。5)设置输出统计量单击“Statistics”按钮,将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为:①“Regression Coefficients”回归系数选项:“Estimates”输出回归系数和相关统计量。“Confidence interval”回归系数的95%置信区间。“Covariance matrix”回归系数的方差-协方差矩阵。选择“Estimates”输出回归系数和相关统计量。②“Residuals”残差选项:“Durbin-Watson”Durbin-Watson检验。“Casewise diagnostic”输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项,下面两项处于可选状态:“Outliers outside standard deviations”选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量;“All cases”选择所有观测量。提交执行在主对话框里单击“OK”,提交执行,结果将显示在输出窗口回归模型统计量:R 是相关系数;R Square 相关系数的平方,又称判定系数,判定线性回归的拟合程度:用来说明用自变量解释因变量变异的程度(所占比例);Adjusted R Square 调整后的判定系数;Std. Error of the Estimate 估计标准误差。2023-06-10 02:15:421
怎么根据天气资料制作一份天气预报
天气预报的一般过程是:气象资料的收集,对气象资料分析、计算,得到预报结论并对外发布三个步骤。 气象资料从何来 气象站观测的数据是天气预报的基础,气象站越多,预报越准确。为此,全世界建立了成千上万个气象站,配置了各种天气雷达,并在太空布设了多颗气象卫星,组成全球大气监测网。这个监测网每天在规定的时间里同时进行观测,从地面到高空,从陆地到海洋,全方位、多层次地观测大气变化,并将观测数据迅速汇集到各国国家气象中心,然后转发世界各地。气象台的计算机将收集到的数据进行处理和运算,得到天气图、数值预报图等,为预报员提供预报依据。 天气图:预报人员对当日各时次(一般地面图4次,高空图2次)天气图上的各种天气系统的高低空配置、发生发展和系统的移动方向、速度进行详细的分析,对未来本地将受哪个天气系统影响进行判断。 传真图:即中央气象台和国外有关气象台发布的数值预报图(一般每天2次),它描绘了北半球、亚欧和某些地区未来的高空、地面天气形势演变和降水、气温等气象要素的大致分布趋势,是各级气象台站制作本责任区天气预报的重要依据之一。 卫星云图:人造气象卫星在距地球几百到3万多公里的高空拍摄地球大气中的风云片,通过无线电波传送到地面,气象科技人员从卫星云图接收机的云图图像上,可分析出天气的各种变化情况。 雷达回波图:一般天气雷达可探测50-500公里半径范围内的降水、台风等天气回波的强度、范围、移向、移速等演变情况。 气象资料分析和计算 天气预报的方法有很多,最常用的有两种。一种是传统的天气学方法,就是将同一时刻同一层次的气象数据填绘在一张特制的图上,这张图称为天气图。经过对天气图上的各种气象要素进行分析,预报员就可以了解当前天气系统(台风、锋等)的分布和结构,判断天气系统与具体天气(雨、风、雾等)的联系及其未来演变情况,从而做出各地的天气预报。现在天气图的绘制和分析都由计算机来完成。 另一种是数值预报方法,它是随着计算机技术的进步而逐步发展起来的,它做出的天气预报是靠计算机“算出来”的。由于大气的运动遵循一些已知的物理定律,根据这些定律,可以将大气运动状态写成一组偏微分方程,只要给出初值(大气的当前状况),就可以求解出方程组随时间变化的变量值,据此得到大气的未来状况。求解方程的过程极其复杂,要求在规定的时间里处理大量的气象数据,即使最简化的大气方程也必须在高速计算机上进行运算。 天气预报需会商 无论是天气学方法,还是数值预报方法,或者是其他预报方法,都存在一定的局限性,这就需要预报员对各种预报结果进行综合分析判断。当天气情况比较复杂,或者灾害性天气来临前,预报专家们就要进行天气会商,甚至还与外地、外国的专家交换意见,在充分讨论的基础上,得出比较可靠的预报意见。预报员做出预报后,及时发布,这时,市民们看到、听到的就是最具权威的天气预报了。 预报也有不准时 经过如此繁杂的工程后得到的天气预报为何也偶尔不太准呢?气象专家称,不准确的预报不可避免。气象科学目前仍处于年轻、发展阶段,天气变化的客观规律还没有全部被认识。而大气运动的本身又是十分错综复杂,这是天气预报有时不准确的根本原因所在。2023-06-10 02:15:511