教学方案
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课时
备课人
二次备课人
课题名称
统计案例的综合性应用（四）
三维目标
1、知识与技能
通过本章节的学习，了解回归分析的基本思想，会对两个变量进行回归分析，明确建立回归模型的基本步骤，并对具体问题进行回归分析，解决实际应用问题，会判断回归效果的好与否，会进行独立性检验。
2、过程与方法
本节的学习，应该让学生通过实际问题去理解回归分析的必要性，明确回归分析的基本思想，从散点图中点的分布上我们发现直接求回归直线方程存在明显的不足，从中引导学生去发现解决问题的新思路-进行回归分析，进而介绍残差分析的方法和利用R的平方来表示解释变量对于预报变量变化的贡献率，能够进行对实际问题进行独立性检验。从中选择较为合理的回归方程，最后是建立回归模型基本步骤。
3、情感、态度与价值观
通过本节课的学习，首先让显示了解回归分析的必要性和回归分析的基本思想，明确回归分析的基本方法和基本步骤，培养我们利用整体的观点和互相联系的观点，来分析问题，进一步加强数学的应用意识，培养学生学好数学、用好数学的信心。加强与现实生活的联系，以科学的态度评价两个变量的相关系。教学中适当地增加学生合作与交流的机会，多从实际生活中找出例子，使学生在学习的同时。体会与他人合作的重要性，理解处理问题的方法与结论的联系，形成实事求是的严谨的治学态度和锲而不舍的求学精神。培养学生运用所学知识，解决实际问题的能力。
重点目标
熟练掌握回归分析的步骤；各相关指数、建立回归模型的步骤；通过探究使学生体会有些非线性模型通过变换可以转化为线性回归模型，了解在解决实际问题的过程中寻找更好的模型的方法。
难点目标
求回归系数 a , b ；相关指数的计算、残差分析；了解常用函数的图象特点，选择不同的模型建模，并通过比较相关指数对不同的模型进行比较。
导入示标
复习：
回顾回归思想的方法与步骤，明确独立性检验的思想与核心，回归系数公式的准确记忆K2的准确计算，能够对回归方程拟合效果的判断。
目标三导
学做思一：知识点总结
独立性检验是统计分析中的一个非常最要部分，需要大家对原假设和备则假设的牢记，注意区分与反证法的联系和差异。
学做思二：讨论（师生互动）
例题示范：
例1通过随机询问110名性别不同的大学生是否爱好某项运动，得到如下列联表：
分类
男
女
总计
爱好
40
20
60
不爱好
20
30
50
总计
60
50
110
附表;
P(K2>k)
0.050
0.010
0.001
k
3.841
6.635
10.828
则正确的是（ ）
A有99%以上的把握认为“爱好运动与性别有关”
B有99%以上的把握认为“爱好运动与性别无关”
C在犯错误的概率不超过0.1%的前提下，认为“爱好运动与性别有关”
D在犯错误的概率不超过0.1%的前提下，认为“爱好运动与性别无关”
例2某高校为调查学生喜欢“应用统计课程”是否与性别有关，随机抽取了选修课程的55名学生，得到数据如下表：
分类
喜欢统计课程
不喜欢统计课程
总计
男生
20
5
25
女生
10
20
30
总计
30
25
55
（1） 判断是否有99.5%的把握认为喜欢“应用统计”课程与性别有关？
（2） 用分层抽样的方法从喜欢统计课程的学生中抽取6名学生作进一步的调查，将这6名学生作为一个样本，从中任选两人，求恰有一名男生和一名女生的概率
下表数据仅供参考
P(K2>k)
0.15
0.10
0.05
0.025
0.010
0.005
0.001
k
2.072
2.706
3.841
5.024
6.635
7.879
10.828
学做思三：归纳总结
将所学 所用 所见的题型及方法多熟悉
达标检测
反思总结
知识点归纳总结
课后练习
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