最新四年级下册轴对称图形教学讲义ppt课件.ppt

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1、四年级下册轴对称图形课件PPT1、经历长方形、正方形等轴对成图形各有几条对称轴的探索过程。2、会画简单的几何图形的对称轴，加深对轴对称图形特征的认识。学习目标有趣的昆虫探究新知大家认真自学书上第5页的例4和第6页的例5并思考下面的问题。（5分钟）导学问题：1、长方形、正方形和平行四边形，哪些是轴对称图形？2、动手折一折，长方形有几种不同的折法？3、什么样的图形是轴对称图形？4、如何补全一个轴对称图形，关键先要找出什么？从第113页剪下长方形、正方形和平行四边形，折一折，哪些是轴对称图形？把长方形对折，使折痕两边完全重合，有几种不同的折法？对称轴是点划线，画对称轴时要超过原

2、图。折一折，正方形有几条对称轴？像这样对折，折痕所在的这条直线叫作轴对称图形的对称轴。把下面的图形补全，使它成为一个轴对称图形。你是怎样画的？与同学交流。在轴对称图形中，对称轴两侧相对的点到对称轴的距离相等。课件PPT轴对称图形对折后能完全重合的图形是轴对称图形。在轴对称图形中,折痕所在的直线就是这个图形的对称轴对称轴在轴对称图形中，对称轴两侧相对的点到对称轴的距离相等。课件PPT等腰三角形等边三角形一条三条×√√等腰梯形一条×√×菱形两条√×画出下列图形的对称轴。4条1条无数条2条画出下面图形的另一半,使它成为一个轴对称图形。画出下面图形的另一半,使它成为一个轴对称图形

3、。画出下面每组图形的对称轴。各能画几条？下面展示的图形都是轴对称图形的一半，你能画出图形的另一半吗？试试看！课件PPT对称轴是点划线，画对称轴时要超过原图。在轴对称图形中，对称轴两侧相对的点到对称轴的距离相等。课件PPT谢谢Logistic回归分析公共卫生学院一、前言应变量为分类指标的资料线性回归分析：应变量为连续计量资料二、Logistic回归模型Logistic回归的分类二分类多分类条件Logistic回归非条件Logistic回归Logit变换也称对数单位转换logitP=流行病学概念：设P表示暴露因素X时个体发病的概率，则发病的概率P与未发病的概率1-P之比为优势

4、（odds），logitP就是odds的对数值。Logistic回归模型Logistic回归的logit模型Logistic回归模型三、参数估计最大似然估计法（Maximumlikehoodestimate）似然函数：L=∏Pi对数似然函数：lnL=∑(lnP)=lnP1+lnP2+…+lnPn非线性迭代方法——Newton-Raphson法四、参数检验似然比检验（likehoodratiotest）通过比较包含与不包含某一个或几个待检验观察因素的两个模型的对数似然函数变化来进行，其统计量为G（又称Deviance）。G=-2(lnLp-lnLk)样本量较大时，G近似服从

5、自由度为待检验因素个数的２分布。比分检验（scoretest）以未包含某个或几个变量的模型为基础，保留模型中参数的估计值，并假设新增加的参数为零，计算似然函数的一价偏导数（又称有效比分）及信息距阵，两者相乘便得比分检验的统计量S。样本量较大时，S近似服从自由度为待检验因素个数的２分布。Wald检验（waldtest）即广义的t检验，统计量为uu服从正态分布，即为标准正态离差。Logistic回归系数的区间估计上述三种方法中，似然比检验最可靠，比分检验一般与它相一致，但两者均要求较大的计算量；而Wald检验未考虑各因素间的综合作用，在因素间有共线性时结果不如其它两者可靠

6、。五、回归系数的意义单纯从数学上讲，与多元线性回归分析中回归系数的解释并无不同，亦即bi表示xi改变一个单位时，logitP的平均变化量。流行病学中的一些基本概念：相对危险度（relativerisk）:RR=P1/P2比数Odds=P/(1-P)比数比OR=[P１/(1-P１)]/[P２/(1-P２)]在患病率较小情况下，OR≈RRLogistic回归中的常数项（b0）表示，在不接触任何潜在危险／保护因素条件下，效应指标发生与不发生事件的概率之比的对数值。Logistic回归中的回归系数（bi）表示，某一因素改变一个单位时，效应指标发生与不发生事件的概率之比的对数变化值

7、，即OR的对数值。Logistic回归系数的意义分析因素xi为二分类变量时，存在（暴露）xi＝１，不存在（未暴露）xi＝０，则Logistic回归中xi的系数bi就是暴露与非暴露优势比的对数值．即OR=exp(bi)=e(bi)分析因素xi为多分类变量时，为方便起见，常用1，2，…，k分别表示k个不同的类别。进行Logistic回归分析前需将该变量转换成k-1个指示变量或哑变量（design/dummyvariable），这样指示变量都是一个二分变量，每一个指示变量均有一个估计系数，即回归系数，其解释同前。分析因素xi为等级变