比《数学(shùxué)3》中“回归”增加的内容最小二乘法(chéngfǎ)：探究：身高为172cm的女大学生的体重一定是60.316kg吗？如果不是，你能解析一下(yīxià)原因吗？我们可以用下面的线性回归模型来表示：y=bx+a+e，(3)其中a和b为模型的未知参数(cānshù)，e称为随机误差。思考:产生随机误差项e的原因(yuányīn)是什么？探究:e是用预报真实值Y的随机误差，它是一个不可观测的量，那么怎样研究随机误差呢？显然(xiǎnrán)，R2的值越大，说明残差平方和越小，也就是说模型拟合效果越好。1一般地，建立回归模型的基本(jīběn)步骤为：相关系数相关系数例2：一只红铃虫的产卵数y与温度x有关,现收集了7组观测数据,试建立y与x之间的回归方程解:令则z=bx+a,(a=lnc1,b=c2),列出变换(biànhuàn)后数据表并画出x与z的散点图2)用y=c3x2+c4模型,令,则y=c3t+c4,列出变换后数据表并画出t与y的散点图在此处可以引导学生体会应用统计方法解决实际问题需要注意的问题：对于同样的数据，有不同的统计方法进行分析(fēnxī)，我们要用最有效的方法分析(fēnxī)数据。对于给定的样本点感谢您的观看(guānkàn)。