3.1 回归分析的基本思想及其初步应用 比数学3中“回归”增加的内容数学统计1. 画散点图2. 了解最小二乘法的思想3. 求回归直线方程y bxa4. 用回归直线方程解决应用问题选修2-3统计案例5. 引入线性回归模型y bx a e6. 了解模型中随机误差项e产生的原因7. 了解残差图的作用8. 了解相关指数 R2 和模型拟合的效果之间的关系9. 利用线性回归模型解决一类非线性回归问题10. 正确理解分析方法与结果最小二乘法：称为样本点的中心。回归直线过样本点中心例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表1-1所示。编 号 1 2 3 4 5 6 7 8身高/cm165 165 157 170 175 165 155 170体重/kg 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。案例1：女大学生的身高与体重解：1、选取身高为自变量x，体重为因变量y，作散点图：2、由散点图知道身高和体重有比较好的线性相关关系，因此可以用线性回归方程刻画它们之间的关系。分析：由于问题中要求根据
