利用EXCEL进行一元回归分析

回归分析法是研究相关关系的一种数量统计方法。它是通过一定的相关关系方程表达式来研究变量之间的密切程度，从而可从一个变量或几个变量的取值去预测另一个变量取值的一种定量预测方法。这是我们在定量预测时用得最多的一种方法，根据自变量的多少可分为一元回归分析、二顺归分析和多元回归分析。最常用的是一元回归分析。     

函数中考试题分析与精选

一、中考试题分析 1.函数这一部分考查的知识点主要有:函数的概念和表示方法,确定函数的自变量的取值范围,求具体的函数值,结合图象分析函数关系、预测变量的变化规律,一次函数、二次函数的基本性质,确定一次函数、反比例函数、二次函数的表达式,利用一次函数图象求一元一次方程、二元一次方程组的解,利用二次函数的图象估计一元二次方程的解的大致范围,利用三种函数探索并解决实际问题.     

函数·方程·不等式

[知识要点分析] 一次函数与一元一次方程的关系 一个一元一次方程一般都可以转化为ax＋b=0（a、b为常数，a≠0）的形式，所以解一元一次方程可以转化为：当一次函数y=ax＋b的值为0时，求相应自变量的值。从图象上看，相当于已知直线y=ax＋b，确定它与x轴的交点的横坐标的值。     

回归方程的简捷求法

一、回归分析 　　回归分析是在相关分析的基础上找出变量之间相互关系的合适的数学表达式，以便从已知变量的值推算出与之相对应的未知变量的值的一种统计方法。回归分析的重要性在于它有预测功能。 　　云南省中小学继续教育教材《中小学教育统计方法》 (李春山著学苑出版社出版 )一书回归方程部分主要介绍了一元线性回归。 　　当两个变量之间存在完全相关时，散点完全落在一条直线上 (这只是一种理想模型 )这条直线称为回归线，其数学表达式称为回归方程，这条直线的斜率称为回归系数。 　　当两个变量之间存在程度比较高的相关时，这些…     

多变量题的常见解法

换元法多变量题如果能利用题设的相关条件,应用整体思想换元,将多元问题转化成一元、二元问题,那么解题便可一气呵成.例1已知正数a,b,c满足:5c-3a≤b≤4c-a,clnb≥a+clnc,则b/a的取值范围是__.     

离散最值问题及其解法

离散最值问题指自变量为非连续性（如自变量在整数或自然数范围内取值）的条件最值问题。这类问题形式活泼、题型新颖、运用基础知识较少、蕴含着丰富的思想方法。本文拟结合有关数学竞赛试题,探讨解决这类问题的基本方法。 1.主元法 离散最值问题往往涉及几个变量,其中有一个变量条件最强,思考时紧紧抓住这个变量,将其它变量用它代换,这样,问题就转化为只含有一个元的表达式,从而易于求解,我们称这种方法为“主元法”。 例1 若a、b、c、d是整数,b是正整数且满足a b=c,b c=d,c d=a,那么a b c d的最大值是（ ） (A)-1;(B)-5;(C)0;(D)1。 （1991年全国初中数学联赛试题） 分析:a、b、c、d是整数,b是正整数,b的条件最强,以b为主元,将a、c、d分别用b表示,则有     

减元思想在多变量问题中的运用

<正>减元思想是指减少问题中变量的个数,将多元变量问题转化为一元变量问题,其实质是转化与回归思想.数学方法附属于数学思想,而数学思想又要通过数学方法来体现.本文通过具体的方法,结合实际教学中的典型例题,展现减元思想在多元变量问题中的运用.一、换元减元例1已知a,b是单位向量,a·b=0,若向量c满足|c-a-b|=1,则|c|的取值范围是.     

基于回归分析的安徽水泥市场预测模型

回归分析法、弹性系数法、时间序列法等是市场预测中常用的方法。本文介绍了其中的回归分析法,并就其在水泥市场预测中的具体应用进行探讨。选取了1995--2005年安徽省固定资产投资与水泥需求量作为两个变量,验证了这两个变量之间的相关关系及相关程度,在确立了因变量(Y)和自变量(X)之后,通过回归检验并建立回归模型来分析预测了安徽省2010年的水泥需求量。     

方程组的解与图象的交点坐标——数形结合思想的运用

二元一次方程一般式可表示为:ax by=c(a≠0,b≠0)方程变形→y a/bx=c/b→y=-a/bx c/b 令-a/b=k,c/b=h,则原方程变形为y=kx h(k≠0)的形式,即将方程转化为关于x的一次函数,其中x为自变量,函数y=kx h在直角坐标系中表示一条直线,k表示直线的倾斜程度,b表示直线与y轴交点的纵坐标. 方程组中任何一个方程的解都有无数多个,两个方程的公共解便是方程组的解,有时     

探索“一次型”函数的图象

我们知道,一次函数y=kx＋b（k≠0）的自变量z是全体实数,它的图象是一条直线．但在具体的问题中,往往因自变量的取值范围不同,而函数Y=kx＋b的图象也不同,可能是直线,也可能是点：射线、线段,还可能是折线．这些图象我们称其为“一次型”函数图象．本文对其作初步探索如下：     

生活中的一次函数图象

我们知道,一次函数y=kx+6(k、b是常数,k≠0)的图象是经过点(0,6)和点(-b/k,0)的一条直线,也可以说,其图象是经过点(0,6)且平行于直线y=kx的一条直线.但在实际生活中,一次函数的图象就不一定是直线了.这是因为在实际生活中,函数自变量的取值范围改变了,缩小了.另外在一些问题中,由于自变量所取的不同数值,使得表达变量关系     

关于教材中二个问题的探讨

<正>一、对一个公式的推导中学物理中常讲控制变量法,一般是一个因变量两个自变量问题。先保持一个自变量a不变,研究因变量与另一自变量b的关系,然后在保持自变量b不变,再来研究因变量与自变量a的关系,在此基础上得到应变量与两个自变量的关系式。比如研究电流I与电压U、电阻R的定量关系。保持电阻R不变,通过实验研究得到I∝U①,保持电压U不变,通过实验研究得到I∝1/R②,于是得到I∝U/R③,然     

回归分析在生产实践中的应用

回归分析法(Regressionanalysis)是处理变量之间的相关关系的一种数理统计的方法。这种方法是先从变量的统计资料中找出其内在联系,建立变量之间的经验公式——回归方程式,再用自变量的数值变化去预测因变量的数值。它不仅反应了一个经济变量的变化过程和趋势,而且也考察了与其他变量的联系,及其存在的规律性,从而为企业经营决策提供了科学的依据。下面就是应用回归分析法对鞍钢某厂产量及年资金总成本作出预测的一个典型应用。     

回归直线的拟合效果探究

回归分析是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.对于两个具有线性相关关系的变量,我们常常画出其散点图,求出它们的回归直线方程,并利用回归方程进行预报.但是对于回归直线方程的预报精度是否准确,也就是说回归     

含有绝对值的二次函数

1．Y=ax^2＋b│x│＋c（ab≠0）的图象 以a〉0为例,利用自变量x的取值范同进行分类讨论：     

数学竞赛中的离散型最值问题

变量在整数范围内取值的最值问题,称为离散型最值问题,本文介绍几种解决这类问题的方法。 一 化归法 这里介绍的是把多变量变为一个变量,即通过消元达到化归目的。 例1.若a、c、d是整数,b是正整数,且满足a b=d,b c=d,c d=a,那么a b c d的最大值是:(A)-1 (B)-5 (C)0 (D)1     

回归直线的拟合效果探究

回归分析是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．对于两个具有线性相关关系的变量,我们常常画出其散点图,求出它们的回归直线方程,并利用回归方程进行预报．但是对于回归直线方程的预报精度是否准确,也就是说回归直线的拟合效果如何,则是我们应该探究的问题．     

一元线性回归分析在处理实验数据中的应用

“回归分析（regression analysis）是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法．在《数学3〉中,我们对两个具有线性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．”（引自：人民教育出版社《普通高中课程标准实验教科书数学选修2—3》第80页）     

利用图像(形)求解数学问题方略探究

正一、利用函数图象解题例1(2013年山东济宁中考)已知ab=4,若-2≤b≤-1,则a的取值范围是()A.a≥-4 B.a≥-2C.-4≤a≤-1 D.-4≤a≤-2解析:由ab=4可得a=4,即a与b成反比例b函数关系,画出反比例函数图象,由自变量b的取值范围,探求函数a的取值范围.评析:上述方法虽然叙述复杂了点,但一眼就能看出结果,从"形"的角度直观地发现了范围,降低了运算量,这种数形结合的分析策略显然对于选择题的求解速度大有好处,值得同学们积累.     

实际问题中的一次函数图像

众所周知，一次函数y=kx b(k≠0)的自变量x的取值范围是全体实数，图象是一条直线，但在实际问题中，由于自变量取值受到限制，它的图象也并非直线，而许多同学往往忽视了这一点，导致画图象出错，下面举例说明实际问题中一次函数图象的几种情形．