第三章 统计案例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回归分析的内容： 数学3中，已对具有相关关系的变量利用回归分析的方法进行了研究，其步骤为画散点图，求回归直线方程，并用回归直线方程进行预报。 回归分析对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用的方法，也就是通过一个变量或一些变量的变化解释另一变量的变化。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
