高中数学人教课标版必修三《变量间的相关关系》参考课件

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高中数学必修三课件-2.3变量间的相关关系 (共28张PPT)

高中数学必修三课件-2.3变量间的相关关系 (共28张PPT)

不是相关关系
不是函数关系, 也不是相关关系 相关关系
(2)下表是某地的年降雨量与年平均气温,判断两者是相关关系 吗?求回归直线方程有意义吗? 年平均气温(℃) 12.51 12.74 12.74 13.69 13.33 12.84 13.05 年降雨量(mm) 748 542 507 813 574 701 432
^ i=1 b=
- - ∑(x i- x )( yi- y ) - 2 ∑(x i- x )
i=1 n

i
i
i =1 = n

2 - x- n x 2 i
i=1 ^ - ^ - ^ 斜率 ,^ a = y - b x 其中, b 是回归方程的______ a 是回归方程在 y 轴 截距 . 上的_______
前面我们学习了两个量之间的关系有哪些? 相等关系、不等关系; 两个量之间的函数关系;
思考:在学校里,老师对学生经常这样说:“如果你的数学 成绩好,那么你的物理学习就不会有什么大问题”.按照 这种说法,似乎学生的物理成绩与数学成绩之间存在着 一种相关关系,这种说法有没有根据?
教材导航?
1.问题导航 (1)什么叫散点图? (2)相关关系分为哪两种? (3)什么叫回归直线?求回归直线的方法及 步骤是什么?
1.两个变量之间的关系与其对应的散点图特征: (1)两个变量间的关系是函数关系时,数据点位于某曲线上. (2)两个变量间的关系是相关关系时, 数据点位于某曲线附近. (3)两个变量间的关系是线性相关时,数据点位于某直线附近. 2.对回归直线与回归方程的理解 (1)回归方程被样本数据唯一确定,各样本点大致分布在回归直 线附近.对同一个总体,不同的样本数据对应不同的回归直线, 所以回归直线也具有随机性. (2)对于任意一组样本数据,利用最小二乘法公式都可以求得 “回归方程”,如果这组数据不具有线性相关关系,即不存在 回归直线,那么所得的“回归方程”是没有实际意义的. 因此,对一组样本数据,应先作散点图,在具有线性相关关系 的前提下再求回归方程.

2019年最新-人教版高中数学必修三第二章-统计-3.1《变量之间的相关关系》ppt课件

2019年最新-人教版高中数学必修三第二章-统计-3.1《变量之间的相关关系》ppt课件
1.球的体积与该球的半径; 2.粮食的产量与施肥量; 3.小麦的亩产量与光照; 4.匀速行驶车辆的行驶距离与时间; 5.角α与它的正切值
2.相关关系的概念
自变量取值一定时,因变量的取值带有一定的随机性的两个变量之间的 关系叫相关关系.
(1)相关关系与函数关系的异同点: 相同点:均是指两个变量的关系 不同点:函数关系是一种确定的关系; 而相关关系是一种非确定关系;
谢谢!
墨子,(约前468~前376)名翟,鲁人 ,一说 宋人, 战国初 期思想 家,政 治家, 教育家 ,先秦 堵子散 文代表 作家。 曾为宋 国大夫 。早年 接受儒 家教育 ,后聚 徒讲学 ,创立 与儒家 相对立 的墨家 学派。 主张•兼 爱”“ 非攻“ 尚贤” “节用 ”,反 映了小 生产者 反对兼 并战争 ,要求 改善经 济地位 和社会 地A 完整地聆听歌曲。
点散布在从左下角 到右上角的区域
称它们成 正相关。
脂肪含量
40
35
如图: 30
25
20
15
10
5
年龄
O
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65
下列关系属于负相关关系的是( )
C
A.父母的身高与子女的身高
B.农作物产量与施肥的关系
C.吸烟与健康的关系
D.数学成绩与物理成绩的关系
我们再观察它的图像发现这些点大致分布在一条直线附近,像这样,如果 散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近,我们就称这两个变量之间具 有线性相关关系;
2.3 变量间的相关关系
2.3.1 变量之间的相关关系
本课主要学习变量间的相关关系与散点图的相关内容,具体包括相关关系的 定义以及通过散点图如何判断变量间的关系。

人教版高中数学必修三2.3变量间的相关关系ppt课件

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1.社会上流传“喜鹊叫喜,乌鸦叫丧”,你认为二者是否具有相关性? 提示:“喜鹊叫喜,乌鸦叫丧”是封建迷信的说法,是人们夸大了两者之间的关系, 毫无科学道理,它们之间是不相关的. 2.散点图只描述具有相关关系的两变量所对应点的图形吗? 提示:不是.不论具备还是不具备相关关系,两个变量统计数据所对应的点表示的图 形都叫散点图.所以,可以利用散点图直观地判断两变量之间有无相关关系.
1.(5分)(2010·湖南高考)某商品销售量y(件)与销售价格x(元/件)负相关,则
其回归方程可能是( )
(A) =yˆ-10x+200
(B) =10x+200 yˆ
(C) =yˆ-10x-200
(D) =10x-200 yˆ
【解析】选A.∵商品销售量y(件)与销售价格x(元/件)负相关,∴a<0,排除B,D.
() (A)她儿子10岁时的身高一定是145.83 cm (B)她儿子10岁时的身高在145.83 cm以上 (C)她儿子10岁时的身高在145.83 cm左右 (D)她儿子10岁时的身高在145.83 cm以下
2.经调查知,某品牌汽车的销售量y(辆)与广告费用x(万元)之间的回归直线方程为 =250+4x,当广告费用为50万元yˆ 时,预计汽车销售量约为 ______辆.
根据统计资料,居民家庭年平均收入的中位数是 ______,家庭年平均收入与年平 均支出有 ______的线性相关关系.(填“正相关”、“负相关”)
【解题提示】按大小排列出收入数据的顺序,找出中间的那个数据. 【解析】收入数据按大小排列为:11.5、12.1、13、13.5、15,所以中位数为13. 答案:13 正相关
【解析】(1)画出散点图如图: 由图可见两者之间是线性相关的.

《变量间的相关关系》人教版高中数学必修三PPT课件(第2.3.1课时)

《变量间的相关关系》人教版高中数学必修三PPT课件(第2.3.1课时)
四、如何具体的求出这个回归方程呢? 方案:采用测量的方法:先画一条直线,测量出各点到它的距离,然后移动直线,到达一个使距 离之和最小的位置,测量出此时直线的斜率和截距,就得到回归方程。
脂肪含量
整体上最接近
40 35 30 25 20 15 10
5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
人教版高中数学必修3
第2章 统计
感谢你的聆听
MENTAL HEALTH COUNSELING PPT
讲解人:XX时间:20XX
新知探究
若某人65岁,可预测他体内脂肪含量在37.1%(0.577×65-0.448= 37.1%)附近的可能性比较 大。但不能说他体内脂肪含量一定是37.1% 原因:线性回归方程中的截距和斜率都是通过样本估计的,存在随机误差,这种误差可以导致预 测结果的偏差,即使截距斜率没有误差,也不可能百分百地保证对应于x,预报值Y能等于实际 值y
新知探究
即学即练:
1.下列关系中,是带有随机性相关关系的是 ②④ .
①正方形的边长与面积的关系;②水稻产量与施肥量之间的关系;③人的身高与年龄之间的关系;④降雪量与交
通事故发生之间的关系.
2. 下列两个变量之间的关系哪个不是函数关系( D )
A.角度和它的余弦值 B. 正方形边长和面积 C.正n边形的边数和它的内角和 D. 人的年龄和身高
新知探究
脂肪含量
40 35 30 25 20 15 10 5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
思考2:上图叫做散点图,你能描述一下散点图的含义吗? 在平面直角坐标系中,表示具有相关关系的两个变量的一组数据图形,称为散点图.

最新人教版高中数学必修3第二章《变量间的相关关系》课件

最新人教版高中数学必修3第二章《变量间的相关关系》课件
年龄 23 27 39 41 45 49 50 脂肪 9.5 17.8 21.2 25.9 27.5 26.3 28.2 年龄 53 54 56 57 58 60 61 脂肪 29.6 30.2 31.4 30.8 33.5 35.2 34.6
观察上表中的数据,大体上看,随着年龄的增 加,人体脂肪含量怎样变化?
• 利用计算机可求得年龄和人体脂肪含量的 样本数据的回归方程为 y 0.57.7x 0.448 我们将年龄作为自变量代入回归方程,得到 的数值和真实数值之间是什么关系?
由此我们可以根据一个人个年龄预测其肪含量的百分比约为多少?
20.9%
例 有一个同学家开了一个小卖部,他为了研究气温对热饮
5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
从散点图可以看出,年龄越大,体内脂肪含量越高.
这个图支持了我们从数据表中得出的结论.

在上面的散点图中,这些点散布在从左下角
到右上角的区域,对于两个变量的这种相关关系,
我们将它称为正相关 .
如果散点图中的点散布在从左上角到右下角的区
这些点大致分布在一条直线附近
(三)回归直线与回归方程
如果散点图中的点的分布,从整体上看大 致在一条直线附近,则称这两个变量之间 具有线性相关关系,这条直线叫做回归直 线.回归直线的方程称为回归方程.
注意:(1)回归直线一定过样本中心点 (x,y) (2)只有散点图中的点呈条状集中在某一
直线的周围,才可以说两个变量之间具有线性相关 关系,才有正相关和负相关的概念,才可以用回归 直线描述两变量之间的关系。
(4)如果某天的气温是2℃,预测这天卖出的热饮杯数.
热饮杯数
180
160

人教版高中数学必修三变量间的相关关系、统计案例ppt课件

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(3)相关指数:R2=____________________.
4.独立性检验 (1)利用随机变量______来判断“K2两个分类变量__________”的方法称为独 立性有检关验系.
(2)列联表:列出的两个分类变量的频数表,称为列联表.假设有两个分类
变量X和Y,它们的可能取值分别为{x1,x2}和{y1,y2},其样本频数列联表(称为 2×2列联表)为
1.解答本题将年份-2006,需求量-257,有利于计算, 进而由回归直线方程进行有效地预测分析.
2.正确运用计算b^、^a的公式和准确的计算,是求线性 回归方程的关键.
3.在分析两个变量的相关关系时,可根据样本数据作 出散点图来确定两个变量之间是否具有相关关系,若具有线 性相关关系,则可通过线性回归方程估计和预测变量的值.
160 270
(1)估计该地区老年人中,需要志愿者提供帮助的老年人的比例; (2)在犯错误的概率不超过1%的条件下,你能否认为该地区的老年人是否需 要志愿者提供帮助与性别有关?
(3)根据(2)的结论,能否提出更好的调查方法来估计该地区的老年人中,需 要志愿者提供帮助的老年人的比例?说明理由.附:
K2=(a+b)(nc+ (da) d-(bac+ )c2)(b+d)
∴“体育迷”观众共有100×0.25=25(名),
因此,男“体育迷”共有25-10=15(名).
(2)由(1)列2×2列联表如下:
非体育迷
体育迷
合计

30

45
合计
75
15
45
10
55
25
100
将 2×2 列联表中的数据代入公式计算,得
k

n(ad-bc)2 (a+b)(c+d)(a+c)(b+d)

课件_人教版高中数学必修三变量之间的相关关系课件PPT课件_优秀版

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(1).球的体积与该球的半径;
(2).粮食的产量与施肥量; (3).小麦的亩产量与光照; (4).匀速行驶车辆的行驶距离与时间; (5).角α与它的正切值
练习2、 下列两个变量之间的关系,哪
个不是函数关系( D)
A.角度和它的余弦值 B.正方形边长和面积 C.正n边形的边数和内角度数之和 D.人的年龄和身高
第三步,写出回归方程
1、线性相关关系:散点图中点的分布从整体上看
匀速行驶车辆的行驶距离与时间;
在一次对人体脂肪含量和年龄关系的研究中,研究人员获得了一组样本数据:
练习1、探究下面变量间的关系是函数关
系还是相关关系。
第三步,写出回归方程
匀速行驶车辆的行驶距离与时间;
第一步,画散点图,判断变量是否线性相关。
在一次对人体脂肪含量和年龄关系的研究中,研究人员获得了一组样本数据:
(1)相关关系与函数关系的异同点?
(2)请举出生活中具有相关关系 的两个变量的例子。
相关关系与函数关系的异同点
相同点: 两者均是指两个变量间的关系。
不同点:(1)函数关系是一种确定关系, 相关关系是一种非确定的关系。
(2)函数关系是一种因果关系, 相关关系不一定是因果关系。
练习1、探究下面变量间的关系是函数关 系还是相关关系。
脂肪含量
20.9%
40 35 30 25 20 15 10
5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
例:有一个同学家开了一个小卖部,他为了研究气 温对热饮销售的影响,经过统计,得到一个卖出的 热饮杯数与当天气温的对比表:
摄氏温度 -5 0 4 7 12 15 19 23 27 31 36
i1 n

人教版高中数学必修三变量间的相关关系与统计案例ppt课件

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(1)在散点图中, 点散布在从 左下角 到 右上角 的区域, 对于 两个变量的这种相关关系,我们将它称为正相关. (2)在散点图中,点散布在从 左上角 到 右下角 的区域,两个 变量的这种相关关系称为负相关. (3)如果散点图中点的分布在整体上看大致在一条直线附近 , 就称这两个变量之间具有线性相关关系, 这条直线叫做回归直线.
因此,在此次调查中没有充分的证据显示说谎与性别有关.故选 D.
答案
D
4. 某考察团对全国 10 大城市的居民人均工资收入 x(万元/年) 与国民人均消费 y(万元/年)进行统计调查, 发现 y 与 x 具有相关关
^
系,且 y 对 x 的回归方程为y=0.66x+1.562.若某城市居民人均消 费为 7.675(万元/年),估计该城市人均消费占人均工资收入的百分 比约为________.
(1)画出散点图; (2)判断是否具有相关关系.
根据表中数据,得到如下结论中正确的一项是(
)
A.在此次调查中有 95%的把握认为是否说谎与性别有关 B.在此次调查中有 99%的把握认为是否说谎与性别有关 C.在此次调查中有 99.5%的把握认为是否说谎与性别有关 D.在此次调查中没有充分的证据显示说谎与性别有关
解析
2 30 × 6 × 9 - 7 × 8 由于 K2= ≈0.002 4,由于 K2 很小, 13×17×14×16
2. 回归分析是处理变量相关关系的一种数学方法. 主要解决: (1)确定特定量之间是否有相关关系,如果有就找出它们之间 贴近的数学表达式; (2)根据一组观察值,预测变量的取值及判断变量取值的变化 趋势; (3)求出回归直线方程. 3.独立性检验的随机变量 K2=3.841 是判断是否有关系的临 界值,K2≤3.841 应判断为没有充分证据显示事件 A 与 B 有关系, 而不能作为小于 95%的量化值来判断.

人教课标版高中数学必修3《变量间的相关关系》参考课件

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2.回归直线方程问题
(1)回归直线方程^y =^b x+^a 的理解
这里在 y 的上方加记号“^ ”是为了区别实际值 y,表示当 x 取值
xi(i=1,2,…,n)时,y 相应的观察值为 yi,而直线上对应于 xi 的纵坐标是y^i=a+bxi. (2)求回归直线方程的原理——最小二乘法.
设 x、y 的一组观察值为(xi,yi)(i=1,2,…,n),且回归直线方 程为y^=^a+^bx.
方法,即使得样本数据的点到回归直线的距离的
_平__方__和__最__小__的方法叫做最小二乘法.
回归直线通过样本点的中心,对照平均数与样本数据 之间的关系,你能说说回归直线与散点图中各点之间的关 系吗? 提示 假设样本点为(x1,y1)(x2,y2),…,(xn,yn),记 x =
n1i=n1xi, y =n1i=n1yi,则( x , y )为样本点的中心,回归直线一
规律方法 (1)函数关系是一种确定性关系,如匀速直线 运动中路程s与时间t的关系;相关关系是一种非确定性关 系,如一块农田的水稻产量与施肥量之间的关系. (2)判断两个变量是否是相关关系的关键是看这两个变量 之间是否具有不确定性.
【变式1】下列关系中,带有随机性相关关系的是________. ①正方形的边长与面积之间的关系;②水稻产量与施肥量 之间的关系;③人一生的身高与年龄之间的关系;④某餐 点热饮销售的数量与气温的关系. 解析 ①正方形的边长与面积之间的关系是函数关系;② 水稻产量与施肥量之间的关系不是严格的函数关系,但是 具有相关性,因而是相关关系;③人的身高与年龄之间的 关系既不是函数关系,也不是相关关系,因为人的年龄达 到一定时期身高就不发生明显变化了,因而他们不具备相 关关系;④一般来说,气温越高,售出的热饮越少.因此 填②④. 答案 ②④

高中数学人教版必修3变量间的相关关系 课件PPT

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利用线性回归方程对总体进行估计 [典例] 下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品 过程中记录的产量x(吨)与相应的生产能耗y(吨标准煤)的几组 对照数据:
x345
6
y 2.5 3 4 4.5 (1)请画出上表数据的散点图;
(2)请根据上表提供的数据,求出y关于x的回归直线方程 ^y =^bx+^a;
3.若施肥量 x(kg)与水稻产量 y(kg)的线性回归方程为^y= 5x+250,当施肥量为 80 kg 时,预计水稻产量约为 ________kg. 解析:把 x=80 代入回归方程可得其预测值^y=5×80 +250=650(kg). 答案:650
4.对具有线性相关关系的变量 x 和 y,测得一组数据如下表 所示. x 2 4 5 68 y 30 40 60 50 70 若已求得它们的回归直线的斜率为 6.5,这条回归直线的 方程为______________________.
4.回归直线方程 (1)回归直线:如果散点图中点的分布从整体上看大致 在_一__条__直__线__附近,就称这两个变量之间具有_线__性__相__关__关 系,这条直线叫做回归直线. (2)回归方程:_回__归__直__线__的方程,简称回归方程. (3)回归方程的推导过程: ①假设已经得到两个具有线性相关关系的变量的一组 数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn). ②设所求回归方程为_^y_=__^b_x_+__^a_,其中^a,^b是待定参数.
2.对变量 x,y 有观测数据(xi,yi)(i=1,2,…,10),得散 点图图 1;对变量 u,v 有观测数据(ui,vi)(i=1,2,…, 10),得散点图图 2.由这两个散点图可以判断 ( )
A.变量 x 与 y 正相关,u 与 v 正相关 B.变量 x 与 y 正相关,u 与 v 负相关 C.变量 x 与 y 负相关,u 与 v 正相关 D.变量 x 与 y 负相关,u 与 v 负相关 解析:选 C 由这两个散点图可以判断,变量 x 与 y 负 相关,u 与 v 正相关.

高中数学必修三《变量间的相关关系》教学课件

高中数学必修三《变量间的相关关系》教学课件
• (2)判断新房屋的销售价格和房屋面积之间 是否具有相关关系?如果有相关关系,是正 相关还是负相关?
[解] (1)数据对应的散点图如图 3 所示:
图3 (2)通过以上数据对应的散点图可以判断,新房屋 的销售价格和房屋的面积之间具有相关关系,且是正相 关.
• [点评] 在解答本题过程中,易出现如下错误: 虽然五点中有四点大致分布在一条直线附近, 但第二个点离这条直线太远,所以两个变量不 相关,导致错误的原因是没有看主流点,而过 分关注了不影响大局的个别点.
• 答案:C
反思总结
1.相关关系与函数关系的区别与联系
•(1)函数关系中的两个变量间是一种确定性关系, 相关关系是一种非确定性的关系.线性相关关系 是相关关系的一种特殊情况,它也是一种不确定 的关系. •(2)函数关系是一种因果关系,而相关关系不一定 是因果关系,也可能是伴随关系. •(3)函数关系与相关关系之间有着密切联系,在一 定条件下可以相互转化..
变量间的相关关系
目标导航
1.了解相关关系、线性相关的定义. 2. 会作散点图,并能利用散点图和定义判断 两个变量之间是否具有相关关系.
新知世界
1.在平面直角坐标系中,将两个变量的关系用点
的形式描述出来叫做 散点图.
2.在散点图中,点的分布从左下角到右上角,则
两个变量之间为 正相关关系.
3.在散点图中,点的分布从左上角到右下角,则
• [答案] D
• [点评] 本题主要考查函数关系与相关关系 的区别和联系.
• 迁移变式1 下列两个变量之间的关系不是函 数关系的是( )
• A.圆的周长与半径 • B.人的年龄与体重 • C.一个数与它的三次幂 • D.三角形其中一角与这个角的外角
• 解析:∵A、C、D都有一个确定的关系是函数 关系,人的年龄和体重之间有关系,但关系不 确切,是相关关系.

2019年最新-人教版高中数学必修三2.3.2--《变量间的相关关系2》ppt课件

2019年最新-人教版高中数学必修三2.3.2--《变量间的相关关系2》ppt课件

150
132
128
0 2105 25 30 1395 40 45 2350 55 6027 65 年龄 31
116
104
89
93
76
脂肪含量
摄氏温度
4(0℃)
-5
0
4
7
热35饮杯数 156
150
132
128
30
2515
19
23
27
31
20116
20 15
| yi y 10
5
0 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
脂肪含量
思考404:对一组具有线性相关关系的样本数 其回35归直线是一条还是 0
| yi
yi
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
脂肪含量
思出考回3450归5:直在线样?本借数助据计的算散机点怎图样中画,出能回否归用直直
30 25
| yi yi 20
15 10 5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
脂肪含量
知识探究(二):回归方程
40
在直35 角坐标系中,任何一条直线都有相应 归直30 线的方程称为回归方程.对一组具有 系的25 样本数据,如果能够求出它的回归方 们就20 可以比较具体、清楚地了解两个相关 联系15 ,并根据回归方程对总体进行估计.
20
15
| yi yi 10
5
200 .9%
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
脂肪含量
理论迁移
40
3例5 有一个同学家开了一个小卖部,他 气温30对热饮销售的影响,经过统计,得到 饮料25杯数与当天气温的对比表:

人教课标版高中数学必修3《变量间的相关关系》名师课件

人教课标版高中数学必修3《变量间的相关关系》名师课件

知识回顾 问题探究 课堂小结 随堂检测
例2.设某大学的女生体重y(单位:kg)与身高x(单位:cm)具有 线性相关关系,根据一组样本数据(xi,yi)(i=1,2,…,n), 用最小二乘法建立的回归方程为ŷ =0.85x-85.71,则下列结 论中不正确的是( D ) A.y与x具有正的线性相关关系 B.回归直线过样本点的中心 C.若该大学某女生身高增加1 cm,则其体重约加0.85 kg D.若该大学某女生身高为170 cm,则可断定其体重必为58.79 kg
知识回顾 问题探究 课堂小结 随堂检测
重难点突破
③求回归直线方程的步骤:
n
n
第一步:计算平均数 x 和 y ; 第二步:计算 xi yi , xi2;
n
n
i 1
i 1
(xi x) ( yi y)
xi yi nx y
第三步:计算 bˆ i1 n
(xi x)2
i1 n
xi2
2
nx
, aˆ y bˆx

i1
i1
第四步:写出回归直线方程 y bx a .
(称点 (x, y) 为样本中心点,一定位于回归直线上) ④用回归直线方程对总体进行估计:利用回归直线方程对 总体进行估计时,虽然这个值只是估计值,不是精确值, 具有随机性,但它是根据统计规律得到的.
知识回顾 问题探究 课堂小结 随堂检测
变量间的相关关系
知识回顾 问题探究 课堂小结 随堂检测
(1)频率分布表,频率分布直方图,频率分布 折线图,密度曲线. (2)中数,众数,平均数,方差,标准差.
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知识回顾 问题探究 课堂小结 随堂检测 问题探究一 两个变量之间有哪些关系,如何呈现? ●活动一 创设情景,感知相关关系 考察下列问题中两个变量之间的关系,想一想这些问题中 两个变量之间的关系是函数关系吗? (1)商品销售收入与广告支出经费 (2)粮食产量与施肥量; (3)人体内的脂肪含量与年龄. (1)(2)(3)都不是函数关系,因为前者的好坏或多与 少还由其它因素来确定. 述两个变量之间的关系是一种非确定性关系,称之为相关 关系,也即是说自变量取值一定时,因变量的取值带有一 定随机性的两个变量之间的关系,叫做相关关系.
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名师点睛
1. 相关关系与函数关系的异同点 相同点:两者均是指两个变量的关系. 不同点:①函数关系是一种确定的关系.如匀速直线运动 中时间t与路程s的关系;相关关系是一种非确定的关 系.如一块农田的水稻产量与施肥量之间的关系. ②函数关系是一种因果关系,而相关关系不一定是因果关 系,也可能是伴随关系.例如,有人发现,对于在校儿 童,鞋的大小与阅读能力有很强的相关关系,然而学会新 词并不能使脚变大,而是涉及第三个因素——年龄,当儿 童长大一些,他们的阅读能力会提高,而且由于长大脚也 变大.
^ ^ ^
一个自然的想法是将各个偏差加起来作为总偏差.可是,由于 偏差有正有负,直接相加会相互抵消,这样就无法反映这些数 据点的贴近程度,即这个总偏差不能用 n 个偏差之和 (yi-yi)
i=1 n n ^
来表示,通常是用偏差的平方和,即 Q= (yi- a- bxi)2 作为
i=1
总偏差,并使之达到最小 ( 类似的思想方法在定义方差时用 过 ).上式展开后,是一个关于 a、 b 的二次多项式,应用配方 法的知识可求出使 Q 取得最小值时 a、 b 的值,
回归直线的方程 2. (1)回归直线:如果散点图中点的分布从整体上看大致在 _________ 一条直线 附近,就称这两个变量之间具有_________ 线性相关 关 系,这条直线叫做回归直线. (2)回归方程与最小二乘法 假设我们已经得到两个具有线性相关关系的变量的一组数 据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),用Q=(y1-bx1-a)2+ (y2-bx2-a)2+…+(yn-bxn-a)2表示点到直线y=bx+a的“ 整体距离”,当Q最小时,a,b的值可由下列公式给出:
n n xi- x yi- y xiyi-n x y i=1 i =1 b= = , ^ n n 2 xi- x xi2-n x 2 i=1 i=1 a = y -^ b x. ^ 1n 1n 其中 x = xi, y = yi, ni=1 ni=1 这样,回归方程的斜率为^ b ,截距为^ a ,回归方程为 ^ y =^ b x+^ a 通过上述求 Q 最小值而得到回归直线的 _________.
方法,即使得样本数据的点到回归直线的距离的 平方和最小 的方法叫做最小二乘法. ___________
回归直线通过样本点的中心,对照平均数与样本数据 之间的关系,你能说说回归直线与散点图中各点之间的关 系吗?
提示 假设样本点为(x1,y1)(x2,y2),…,(xn,yn),记 x =
1n 1n xi, y = yi,则( x , y )为样本点的中心,回归直线一 ni ni=1 =1 定过这一点,对于单变量样本数据而言,平均数是样本数 据的中心,类似地,对于双变量样本点而言,回归直线是 样本点的中心.
2.3
2.3.1
变量间的相关关系
变量之间的相关关系
2.3.2
两个变量的线性相关
【课标要求】 1.理解两个变量的相关关系的概念. 2.会作散点图,并利用散点图判断两个变量之间是否具 有相关关系. 3.会求回归直线方程. 【核心扫描】 1.求回归直线的方程.(重点) 2.准确理解变量的相关关系.(易混点)
解析 题号 ① ② ③ ④ 答案 ④ 判断 函数关系 不是相关关系 原因分析 正方体的棱长与体积的关系为 V=a3,确定性关系 身高与视力无关,不具有函数 关系,也不具有相关关系
不是函数关系, 自由落体的物体的质量与落地 也不是相关关系 时间无关,不具有相关关性的关系
n xiyi-n x y i=1 b= ^ n 即 xi2-n x 2 i=1 a = y -^ b x ^ 从而得到回归直线方程.
题型一
变量间相关关系的判断
【例1】下列关系中,属于相关关系的是________. ①正方体的棱长与体积之间的关系; ②人的身高与视力的关系; ③自由落体的物体的质量与落地时间的关系; ④降雪量与交通事故的发生率之间的关系. [思路探索] 确定两个变量是否有关系,若有关系,是确定 的,还是随机的,即可得到结果.
2.回归直线方程问题 (1)回归直线方程^ y =^ b x+^ a 的理解 这里在 y 的上方加记号 “^ ”是为了区别实际值 y, 表示当 x 取值 xi(i= 1,2,…, n)时, y 相应的观察值为 yi,而直线上对应于 xi 的纵坐标是yi= a+ bxi. (2)求回归直线方程的原理 ——最小二乘法. 设 x、y 的一组观察值为(xi,yi)(i= 1,2,…,n),且回归直线方 程为y=^ a +^ b x. 当 x 取值 xi(i= 1,2,…,n)时,y 的观察值为 yi,对应回归直线 ^ ^ ^ ^ ^ 上的yi.取yi= a + b xi 差 yi-yi(i= 1,2,…, n)刻画了实际观察值 yi 与回归直线上相应点纵坐标之间的偏离程度.我们希望 y i 与 yi 的 n 个偏差构成的总偏差越小越好,这才说明所求的直线是 最贴近已知点的.
自学导引
1.两个变量的线性相关 (1)散点图:将样本中n个数据点(xi,yi)(i=1,2,…,n)描在平面 直角坐标系中得到的图形. (2)正相关与负相关 左下角 到_______ 右上角 的区域. ①正相关:散点图中的点散布在从_______ 左上角 到_______ 右下角 的区域. ②负相关:散点图中的点散布在从_______
规律方法 (1)函数关系是一种确定性关系,如匀速直线 运动中路程s与时间t的关系;相关关系是一种非确定性关 系,如一块农田的水稻产量与施肥量之间的关系. (2)判断两个变量是否是相关关系的关键是看这两个变量 之间是否具有不确定性.
【变式1】下列关系中,带有随机性相关关系的是________. ①正方形的边长与面积之间的关系;②水稻产量与施肥量 之间的关系;③人一生的身高与年龄之间的关系;④某餐 点热饮销售的数量与气温的关系. 解析 ①正方形的边长与面积之间的关系是函数关系;② 水稻产量与施肥量之间的关系不是严格的函数关系,但是 具有相关性,因而是相关关系;③人的身高与年龄之间的 关系既不是函数关系,也不是相关关系,因为人的年龄达 到一定时期身高就不发生明显变化了,因而他们不具备相 关关系;④一般来说,气温越高,售出的热饮越少.因此 填②④. 答案 ②④
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