《变量之间的相关关系》课件
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变量之间的关系课件
家庭背景:影响个人性格、价值观、 社交能力等
社会文化:影响个人行为、观念、 生活方式等
心理学中的变量关系
心理测量:通过 测量变量来评估 个体的心理状态 和行为
心理实验:通过 控制变量来研究 心理现象和规律
心理治疗:通过 改变变量来调整 个体的心理和行 为
心理教育:通过 变量关系来提高 个体的心理素质 和适应能力
生物学中的变量关系
遗传学:基因型 与表现型的关系
生态学:物种与 环境的关系
生理学:激素水 平与生理功能的 关系
生物化学:酶活 性与底物浓度的 关系
社会学中的变量关系
社会经济地位:影响个人收入、教 育水平、职业选择等
社会网络:影响个人信息获取、资 源获取、机会获取等
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模型选择:根据实际应用场景选择 合适的模型
添加标题
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模型优化:根据评估结果对模型进 行改进和优化
模型更新:根据新的数据和需求对 模型进行更新和维护
模型应用与推广
模型应用:在数据分析、预测、决 策等领域的应用
推广效果:提高模型的知名度和影 响力,吸引更多的用户和研究者
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变量之间的关系课件大 纲
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汇报人:PPT
目录
01 添 加 目 录 项 标 题 03 变 量 关 系 的 表 示 方
法
05 变 量 关 系 的 实 际 应 用
02 变 量 关 系 的 基 本 概 念
04 变 量 关 系 的 分 析 方 法
散点图可以应用于各种领域, 如经济学、社会学、生物学 等。
变量之间的相关关系(必修优秀课件)_图文
x
年龄
y
脂肪含量
设回归方程为
40
35
30
25
A
20
15
B
10
5
0 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65
x
距离之和:
越小越好 年龄
y
脂肪含量
设回归方程为
40
35
30
25
A
20
15
B
10
5
0 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65
x
点到直线距离的平方和:
年龄
求出回归直线的方程为:
Y^ =-2.352x+147.767
(4)当x=2时,y=143.063,因此,这天大约可以卖出143 杯热饮。
练习:
实验测得四组(x,y)的值如下表所示:
x
1
2
3
4
y
2
3
4
5
则y与x之间的回归直线方程为(海南理)对变量x,y观测数据(xi,yi)(i=1,2,...,10),得 散点图1;对变量u,v有观测数据(ui,vi)(i=1,2,...,10),得散点图2,
2112 2110.6
3、求和
解:1、设回归方程 2、求平均数
3、求和 4、代入公式求
的值
5、写出回归直线的回归方程
用“最小二乘法”求回归直线方程的步骤
1、设回归方程 2、求平均数 3、求和
4、代入公式求
的值
5、写出回归直线的方程
三、利用线性回归方程对总体进行估计
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:
【精品课件】新教材一轮复习北师大版第10章第3讲变量间的相关关系、统计案例课件
求得回归方程^y=0.67x+54.9.
零件数 x(个) 10 20 30 40 50
加工时间 y(min) 62
75 81 89
现发现表中有一个数据看不清,请你推断出该数据的值为__6_8__.
第十章 统计、统计案例
高考一轮总复习 • 数学(新高考)
[解析] 由-x =30,得-y =0.67×30+54.9=75. 设表中的“模糊数字”为 a, 则 62+a+75+81+89=75×5,∴a=68.
第十章 统计、统计案例
高考一轮总复习 • 数学(新高考)
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5.(2019·高考全国Ⅰ卷)某商场为提高服务质量,随机调查了 50 名 男顾客和 50 名女顾客,每位顾客对该商场的服务给出满意或不满意的评 价,得到下面列联表:
满意 不满意 男顾客 40 10 女顾客 30 20
第十章 统计、统计案例
高考一轮总复习 • 数学(新高考)
考点一
相关关系的判断——自主练透
(1)(2021·四 川 资 阳 模
拟)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,并制作成如图所示的人体脂
肪含量与年龄关系的散点图.根据该
图,下列结论中正确的是 ( )
返回导航
第十章 统计、统计案例
高考一轮总复习 • 数学(新高考)
积相近的 200 个地块,从这些地块中用简单随机抽样的方法抽取 20 个作
为样区,调查得到样本数据(xi,yi)(i=1,2,…,20),其中 xi 和 yi 分别表 示第 i 个样区的植物覆盖面积(单位:公顷)和这种野生动物的数量,并计
20
20
20
算得xi=60,yi=1 200,
变量之间的相关关系PPT课件
(A)
(
省
• 今年又是海南水果的丰收年,某芒果园的果 树上挂满了成熟的芒果,一阵微风吹过,一 个熟透的芒果从树上掉了下来.下面四个图 象中,能表示芒果下落过程中速度与时间变 化关系的图象只可能是(C ).
(A)
(B)
(C)
(D)
如图是某蓄水池的横断面示意图,分深水区和 浅水区,如果这个蓄水池以固定的流量注水, 下面哪个图象能大致表示水的最大深度h和时 间t之间的关系?( C ).
(A)
(B)
(C)
(D)
山东省烟台市2003年
• .开发区某消毒液生产厂家自2003年初以来,在库 存为m(m>0)的情况下,日销售量与产量持平, 自4月底抗“非典”以来,消毒液需求量猛增,在 生产能力不变的情况下,消毒液一度脱销,以下表 示2003年初至脱销期间,时间t与库存量y之间函数 关系的图像是( D )
(2)4月5日早上电表的读数是35千瓦时。 解:(1)这个表格反映日期与电表读数这两个量之间的关系,日期 是自变量,电表读数是因变量。 (3)39 - 21=18,即这个月的前5天共用电18千瓦时。
3. 用总长为 60cm 的铁丝围成长方形,如果长方形 的一边长为 a(cm),面积为 S (cm2)。 (1)说出这个变化中的自变量、因变量、常量。 (2)写出反映 S与a 之间的关系式。 (3)利用所写的关系式计算当 a=12时,S 的值是 多少? 解:(2) S= a(30-a) a (30-a) (3)当a=12时,S=12(30-12)
(5)下面哪个图像能够反映此变化过程中Q与 t 的关系: ( A
Q Q Q
)
t (A) (B)
t (C)
t
观察与思考
1、下列各情景分别可以用哪一幅图来近似的刻画
2020版人教A数学必修3 课件:2.3.1 变量之间的相关关系2.3.2 两个变量的线性相关
[例3] 炼钢是一个氧化降碳的过程,钢水含碳量的多少直接影响冶炼时 间的长短,故必须掌握钢水含碳量和冶炼时间的关系.如果已测得炉料熔 化完毕时,钢水的含碳量x与冶炼时间y(从炉料熔化完毕到出钢的时间) 的一列数据如表所示.
x (0.01%)
104
180 190 177
147
134
150
191
204
121
学霸经验分享区 (1)回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的方法,两 个变量具有相关关系是回归分析的前提. (2)散点图是定义在具有相关关系的两个变量基础上的,对于关系不 明确的两组数据,可先作散点图,在图上看它们有无相关关系,然后再 进行相关回归分析. (3)通过对散点图的观察,一般地,若图中数据大致分布在一条直线附 近,那么这两个变量近似成线性相关关系. (4)求线性回归方程,应注意到,只有大部分点分布在某条直线附近, 求出的线性回归方程才有实际意义,否则,求出的线性回归方程毫无 意义.
名师点津 对回归直线方程的几点说明 (1)a,b的上方加“^ ”,表示是由观察值按最小二乘法求得的估计值.
(2)(xi,yi)(i=1,2,…,n)的( x , y )在回归直线上.
(3)由回归直线方程知 x 处的估计值为 yˆ = aˆ + bˆ x.
(4)回归直线使得样本数据中的点到它的距离的平方和最小. (5)求回归直线方程,计算量大,一般应学会使用计算器求解. (6)利用回归直线方程可以对总体进行估计.
解:散点图分别如图(1)(2)所示.
从图中可以看出两图中的点各自分布在一条直线附近,因此两对变量 都具有相关关系. 图(1)中A的值由小变大时,B的值却是由大变小,即A和B成负相关; 图(2)中C的值由小变大时,D的值也是由小变大,即C和D成正相关.
x (0.01%)
104
180 190 177
147
134
150
191
204
121
学霸经验分享区 (1)回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的方法,两 个变量具有相关关系是回归分析的前提. (2)散点图是定义在具有相关关系的两个变量基础上的,对于关系不 明确的两组数据,可先作散点图,在图上看它们有无相关关系,然后再 进行相关回归分析. (3)通过对散点图的观察,一般地,若图中数据大致分布在一条直线附 近,那么这两个变量近似成线性相关关系. (4)求线性回归方程,应注意到,只有大部分点分布在某条直线附近, 求出的线性回归方程才有实际意义,否则,求出的线性回归方程毫无 意义.
名师点津 对回归直线方程的几点说明 (1)a,b的上方加“^ ”,表示是由观察值按最小二乘法求得的估计值.
(2)(xi,yi)(i=1,2,…,n)的( x , y )在回归直线上.
(3)由回归直线方程知 x 处的估计值为 yˆ = aˆ + bˆ x.
(4)回归直线使得样本数据中的点到它的距离的平方和最小. (5)求回归直线方程,计算量大,一般应学会使用计算器求解. (6)利用回归直线方程可以对总体进行估计.
解:散点图分别如图(1)(2)所示.
从图中可以看出两图中的点各自分布在一条直线附近,因此两对变量 都具有相关关系. 图(1)中A的值由小变大时,B的值却是由大变小,即A和B成负相关; 图(2)中C的值由小变大时,D的值也是由小变大,即C和D成正相关.
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。
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
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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。
变量间的相互关系PPT教学课件
植
物Байду номын сангаас
的
受精 传粉 结果
开花
一
生
考点一: 识别种子的结构
种子的结构、功能和发育
结构 种皮
主要功能 保护
发育时的变化 脱落
胚芽 胚轴 胚 胚根
子叶
是新植株的 幼体
贮藏营养物质,为种 子萌发提供营养(双子 叶植物)
种子萌发时,转运营 养物质(单子叶植物)
发育成茎和叶 发育成连接根和
茎的部分 发育成根
逐渐消失
考点二、 种子的萌发
探究实验
1、提出问题
提出问题: 在哪种环境条件下种子才能萌发呢?
2、作出假设
如何作出假设?
讨论
请根据你的生活经验,举例说明以下条件 哪些是种子萌发的必要条件,哪些不是必要条 件?
1、土壤,2、空气,3、阳光,4、适宜的 温度,5、肥料,6、适量的水分
作出假设: 种子萌发需要水、空气和适宜的温度。
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,而是涉及到第 三个因素——年龄,当儿童长大一些以后, 他的阅读能力会提高,而且由于人长大脚 也变大。
如何分析变量之间是否具有相关的关系
B、空气
C、适宜的温度 D、有生命力的胚
4、小明帮父母收获时,发现有些“玉米棒子”上只有很少的玉米粒子。你认为造
成这些玉米缺粒最可能的原因是( ) [考点四]
A、水分不足
B、光照不足 C、无机盐不足 D、传粉不足
5、菜豆种子贮存营养物质的结构是由什么发育而来的( ) [考点四]
A、卵细胞
新人教版高中数学选择性必修一课件:8.1.1变量的相关关系
sy
sx
( xi x) 上
说明成对样本数据的两个分量之间满足一种线性关系
新人教A版高中数学精品教学课件
由此可见,样本相关系数r的取值范围为[-1,1].样本相关系数
r的绝对值大小可以反映成对数据之间线性相关的程度。
问题5:样本相关系数r的取值与成对样本数据的相关程度
有什么内在联系?
答 当|r|越接近1时,成对数据的线性相关程度越强;
也呈现减少的趋势
线性相关:两个变量呈正相关或负相关,且散点图落在一条直线附近
新人教A版高中数学精品教学课件
40
35
脂肪含量%
30
25
20
15
10
5
0
0
10
20
30
40
50
结论:脂肪含量与年龄成线性正相关关系
60
70
年龄/岁
练习.下列四个散点图中,变量x与y之间具有负的线性相关关系的是( D )
新人教A版高中数学精品教学课件
新人教A版高中数学精品教学课件
解:先画出散点图,可以看出样本点都集中在一条直线附近,
由此推断脂肪含量和年龄线性相关。
∴ ≈
19403.2 − 14 × 48.07 × 27.26
34181 − 14 ×
48.072
× 11051.77 − 14 ×
27.262
≈ 0.97
类似于平面或空间向量的坐标表示,对于向量
a (a1 , a2 ,, an )
b (b1 , b2 ,, bn )
我们有 a b a1b1 a2b2 anbn
设“标准化”处理后的成对数据 ( x , y ), ( x2 , y2 ),, ( xn , yn )
高中数学精品课件 2.3.1 变量之间的相关关系--2.3.2 两个变量的线性相关
房屋面积x/m2 115 110 80 135 105 销售价格y/万元 49.6 43.2 38.8 58.4 44
①画出数据对应的散点图; ②判断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所示.
②通过以上数据对应的散点图可以判断,房屋的销售价格和房屋 面积之间具有相关关系,并且是正相关.
x0123 y1357 则 y 与 x 的线性回归方程为y^=b^ x+a^ 必过点( )
A.(2,2)
B.(1,2)
C.(1.5,0)
D.(1.5,4)
解析 易得-x=1.5,-y=4,由于回归直线过样本点的中心(-x,
-y),故选 D. 答案 D
4.小学生身高 y 与年龄 x 之间的线性回归直线方程为y^=8.8x+65, 预测一名 10 岁的小学生的身高为________. 解析 当 x=10 时,y^=8.8×10+65=153. 答案 153
题型三 利用回归方程对总体进行估计 【例3】 某地最近十年粮食需求量逐年上升,下表是部分统计数
据:
年份
2008 2010 2012 2014 2016
需求量/万吨 236 246 257 276 286
(1)利用所给数据求年需求量与年份之间的回归直线方程y^=b^ x+ a^ ; (2)利用(1)中所求出的直线方程预测该地 2018 年的粮食需求量.
函数关系
变量之间的关系可以用函数表示
相关关系 变量之间有一定的联系,但不能完全用函数表示
2.相关关系与函数关系的区别与联系
类别
区别
联系
函 ①函数关系中两个变量间是一种确定性 ①在一定的条件下可以相
①画出数据对应的散点图; ②判断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所示.
②通过以上数据对应的散点图可以判断,房屋的销售价格和房屋 面积之间具有相关关系,并且是正相关.
x0123 y1357 则 y 与 x 的线性回归方程为y^=b^ x+a^ 必过点( )
A.(2,2)
B.(1,2)
C.(1.5,0)
D.(1.5,4)
解析 易得-x=1.5,-y=4,由于回归直线过样本点的中心(-x,
-y),故选 D. 答案 D
4.小学生身高 y 与年龄 x 之间的线性回归直线方程为y^=8.8x+65, 预测一名 10 岁的小学生的身高为________. 解析 当 x=10 时,y^=8.8×10+65=153. 答案 153
题型三 利用回归方程对总体进行估计 【例3】 某地最近十年粮食需求量逐年上升,下表是部分统计数
据:
年份
2008 2010 2012 2014 2016
需求量/万吨 236 246 257 276 286
(1)利用所给数据求年需求量与年份之间的回归直线方程y^=b^ x+ a^ ; (2)利用(1)中所求出的直线方程预测该地 2018 年的粮食需求量.
函数关系
变量之间的关系可以用函数表示
相关关系 变量之间有一定的联系,但不能完全用函数表示
2.相关关系与函数关系的区别与联系
类别
区别
联系
函 ①函数关系中两个变量间是一种确定性 ①在一定的条件下可以相
高中数学 第二章 统计 2.3.1-2.3.2 变量之间的相关关系 两个变量的线性相关课件 新人教
A .1 B .1 C .1 D .1 1 6 8 4 2
35
【思路导引】利用回归直线方程必过样本点的中心求解.
【解析】选B.依题意可知样本点的中心为 ( 3 , ,3 )
48
则3
8
= 1×
3
+3
4
,a 解得
=a .
1 8Βιβλιοθήκη 36【拓展延伸】相关关系的强弱
(1)若相应于变量x的取值xi,变量y的观测值为yi(1≤i≤n),称r=
6
(2)你能举例说明你对正相关与负相关的理解吗? 提示:随自变量的变大(或变小),因变量也随之变大(或变小),这种带有随机性 的相关关系,我们称为正相关.例如,人年龄由小变大时,体内脂肪含量也由少 变多. 随自变量的变大(或变小),因变量却随之变小(或变大),这种带有随机性的相关 关系,我们称为负相关.例如,汽车越重,每消耗1 L汽油所行驶的平均路程就 越短.
n
n
x i2,
xi y,i
i1
i1
30
(5)代入公式计算
b ,a,公式为
n
x iyi n x y
b
i1
n
x
2 i
n
x
2
i1
,
a y b x .
(6)写出回归直线方程 = x+ .
yb a
31
【跟踪训练】 已知变量x,y有如下对应数据:
x1234 y1345
(1)作出散点图. (2)用最小二乘法求关于x,y的回归直线方程.
42
【思路导引】(1)以产量为横坐标,以生产能耗对应的测量值为纵坐标, 在平面直角坐标系内画散点图. (2)应用计算公式求得线性相关系数 bˆ , aˆ 的值. (3)实际上就是求当x=100时,对应的 yˆ 的值.
高中数学课件 变量间的相关关系
D.x与y负相关,u与v负相关
解析 由图1可知,点散布在从左上角到右下角的区域,各点整体呈递减趋势,故x
与y负相关;
由图2可知,点散布在从左下角到右上角的区域,各点整体呈递增趋势,故u与v正
相关.
12345
2.工人工资y(元)与劳动生产率x(千元)的相关关系的回归方程为 y^=50+80x,下列 判断正确的是 A.劳动生产率为1 000元时,工人工资为130元
x1
23
4
y
1
3
4
5
(1)作出散点图;
解 散点图如图所示.
(2)用最小二乘法求关于x,y的回归方程.
核心素养之数学运算与数据分析
利用线性回归方程对总体进行估计
HEXINSUYANGZHISHUXUEYUNSUANYUSHUJUFENXI
典例 由某种设备的使用年限 xi(年)与所支出的维修费 yi(万元)的数据资料算
12345
课堂小结
KETANGXIAOJIE
1.判断变量之间有无相关关系,一种简便可行的方法就是绘制散点图.根据散点 图,可以很容易看出两个变量是否具有相关关系,是不是线性相关,是正相关还 是负相关. 2.求线性回归方程时应注意的问题 (1)知道x与y成线性相关关系,无需进行相关性检验,否则应首先进行相关性检 验,如果两个变量之间本身不具有相关关系,或者说,它们之间的相关关系不显 著,即使求出线性回归方程也是毫无意义的,而且用其估计和预测的量也是不 可信的.
n
n
(4)计算 x , y , x2i , xiyi.
i=1 i=1
n
xiyi-n x y (5)代入公式计算b^ ,a^ ,公式为b^ =i=1n x2i -n x 2 ,
解析 由图1可知,点散布在从左上角到右下角的区域,各点整体呈递减趋势,故x
与y负相关;
由图2可知,点散布在从左下角到右上角的区域,各点整体呈递增趋势,故u与v正
相关.
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2.工人工资y(元)与劳动生产率x(千元)的相关关系的回归方程为 y^=50+80x,下列 判断正确的是 A.劳动生产率为1 000元时,工人工资为130元
x1
23
4
y
1
3
4
5
(1)作出散点图;
解 散点图如图所示.
(2)用最小二乘法求关于x,y的回归方程.
核心素养之数学运算与数据分析
利用线性回归方程对总体进行估计
HEXINSUYANGZHISHUXUEYUNSUANYUSHUJUFENXI
典例 由某种设备的使用年限 xi(年)与所支出的维修费 yi(万元)的数据资料算
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课堂小结
KETANGXIAOJIE
1.判断变量之间有无相关关系,一种简便可行的方法就是绘制散点图.根据散点 图,可以很容易看出两个变量是否具有相关关系,是不是线性相关,是正相关还 是负相关. 2.求线性回归方程时应注意的问题 (1)知道x与y成线性相关关系,无需进行相关性检验,否则应首先进行相关性检 验,如果两个变量之间本身不具有相关关系,或者说,它们之间的相关关系不显 著,即使求出线性回归方程也是毫无意义的,而且用其估计和预测的量也是不 可信的.
n
n
(4)计算 x , y , x2i , xiyi.
i=1 i=1
n
xiyi-n x y (5)代入公式计算b^ ,a^ ,公式为b^ =i=1n x2i -n x 2 ,
变量间的相关关系-PPT课件
.
8
二、合作探索,直观感知
• 问题探究:
在一次对人体年龄关系的研究中,研究人员获得了一 组样本数据: 根据数据,人体的脂肪含量与年龄之间有 怎样的关系?(同学们交流)
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
• 无相关性:因变量与自变量不具备相关性
小结:两个变量间的相关关系,可以借助散点
图直观判断
.
16
思考:在各种各样的散点图中,有些散点图 中的点是杂乱分布的,有些散点图中的点的 分布有一定的规律性,年龄和人体脂肪含量 的样本数据的散点图中的点的分布有什么特 点?
40 35 30 25 20 15 10
.
7
变量间相关关系的概念:自变量取值一定时,因变量的取值带有一定随 机性的两个变量之间的关系,叫做相关关系
请同学们回忆一下,我们以前是否学过变量间的关系呢?
两个变量间的函数关系.
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的关系;相关关系是一种 非确定的关系.事实上,函数关系是两个非随机变量的关 系,而相关关系是随机变量与随机变量间的关系. 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.
②通过动手操作培养学生观察、分析、比较和归纳能力,引出利用计 算机等现代化教学工具的必要性。 3、情感、态度与价值观: 类比函数的表示方法,使学生理解变量间的相关关系,增强应用回归直 线方程对实际问题进行分析和预测的意识,让学生动手操作,合作交流,激 发学生的学习兴趣。
.
2
高中数学 2.3.1 变量间的相互关系课件
表示n个点与相应直线在整体上的接近程度.
n
记 Q (yi bxi a)2 (∑为连加符号) i1
上式展开后,是一个关于a,b的二次多 项式,应用配方法,可求使Q取得最小值 时a、b的值.
这样,回归直线就是所有直线中Q取最 小值的那一条。由于平方又叫做二乘方, 所以这种使“离差平方和为最小”的方法, 叫做“最小二乘法”。
50
方程。
8
60
9
70
10
90
11
120
∑
510
Y
x2
xy
6
25
30
10
100
100
10
225
150
13
400
260
16
900
480
17
1600 680
19
2500 950
23
2600 1380
25
4900 1750
29
8100 2610
46 14400 5520
214 36780 13910
计算a^, b^的值. 由上表分别计算x,y的平均数得 x510,y214
设某地10户家庭的年收入和年饮食支出的统 计资料如下表: (单位:万元)
年收入 2 4 4 6 6 6 7 7 8 10
饮食支出 0.9 1.4 1.6 2.0 2.1 1.9 1.8 2.1 2.2 2.3
由表中数据可以看出,y有随x增加而增加的趋势 当年收入的值由小变大时,年饮食支出的值也在由 小变大。这种相关称作正相关;反之如果一个变量 的值由小变大时,另一个变量的值由大变小,这种 相关称作负相关。
用最小二乘法求回归直线方程中a,b
有下面的公式:
n
记 Q (yi bxi a)2 (∑为连加符号) i1
上式展开后,是一个关于a,b的二次多 项式,应用配方法,可求使Q取得最小值 时a、b的值.
这样,回归直线就是所有直线中Q取最 小值的那一条。由于平方又叫做二乘方, 所以这种使“离差平方和为最小”的方法, 叫做“最小二乘法”。
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方程。
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10
90
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∑
510
Y
x2
xy
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225
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2500 950
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2600 1380
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4900 1750
29
8100 2610
46 14400 5520
214 36780 13910
计算a^, b^的值. 由上表分别计算x,y的平均数得 x510,y214
设某地10户家庭的年收入和年饮食支出的统 计资料如下表: (单位:万元)
年收入 2 4 4 6 6 6 7 7 8 10
饮食支出 0.9 1.4 1.6 2.0 2.1 1.9 1.8 2.1 2.2 2.3
由表中数据可以看出,y有随x增加而增加的趋势 当年收入的值由小变大时,年饮食支出的值也在由 小变大。这种相关称作正相关;反之如果一个变量 的值由小变大时,另一个变量的值由大变小,这种 相关称作负相关。
用最小二乘法求回归直线方程中a,b
有下面的公式:
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
(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
(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
《变量的相关性》课件
除了相关性分析外,还需要结合其他 统计方法和领域知识来进行因果关系 推断,以得出更准确的结论。
CHAPTER
05
变量相关性分析的局限性
数据质量对相关性分析的影响
数据来源
数据来源的可靠性、准确性和完 整性对相关性分析结果的影响较 大。如果数据存在误差或偏差, 分析结果可能不准确。
数据处理
数据处理过程中的错误,如数据 清洗、异常值处理等,也可能影 响相关性分析的结果。
。
Kendall tau系数:衡量两个 变量的排序相关性。
偏相关系数:在控制其他变量 的影响下,衡量两个变量之间
的相关性。
CHAPTER
02
线性相关
线性相关的定义
线性相关是指两个或多个变量之间存在一种关系,当一个变 量变化时,另一个变量也随之变化,这种关系可以用一条直 线近似表示。
线性相关关系可以分为正相关和负相关两种类型,正相关表 示一个变量随着另一个变量的增加而增加,负相关表示一个 变量随着另一个变量的增加而减少。
非线性相关的度量-Spearman秩相关系数
Spearman秩相关系数是一种用于度 量两个变量之间非线性关系的统计方 法。
Spearman秩相关系数的值介于-1和1 之间,其中正值表示正相关,负值表 示负相关,绝对值越大表示相关性越 强。
它通过比较两个变量的秩次(即数据 值排序后的位置)来计算相关系数, 从而能够揭示出两个变量之间的非线 性关联程度。
线性相关的判定
判定两个变量是否线性相关需要进行线性相关检验,常用的方法有散点 图法和计算Pearson相关系数法。
通过散点图可以直观地观察到两个变量之间是否存在线性相关趋势,如 果散点大致分布在一条直线的两侧,则说明两个变量之间存在线性相关
CHAPTER
05
变量相关性分析的局限性
数据质量对相关性分析的影响
数据来源
数据来源的可靠性、准确性和完 整性对相关性分析结果的影响较 大。如果数据存在误差或偏差, 分析结果可能不准确。
数据处理
数据处理过程中的错误,如数据 清洗、异常值处理等,也可能影 响相关性分析的结果。
。
Kendall tau系数:衡量两个 变量的排序相关性。
偏相关系数:在控制其他变量 的影响下,衡量两个变量之间
的相关性。
CHAPTER
02
线性相关
线性相关的定义
线性相关是指两个或多个变量之间存在一种关系,当一个变 量变化时,另一个变量也随之变化,这种关系可以用一条直 线近似表示。
线性相关关系可以分为正相关和负相关两种类型,正相关表 示一个变量随着另一个变量的增加而增加,负相关表示一个 变量随着另一个变量的增加而减少。
非线性相关的度量-Spearman秩相关系数
Spearman秩相关系数是一种用于度 量两个变量之间非线性关系的统计方 法。
Spearman秩相关系数的值介于-1和1 之间,其中正值表示正相关,负值表 示负相关,绝对值越大表示相关性越 强。
它通过比较两个变量的秩次(即数据 值排序后的位置)来计算相关系数, 从而能够揭示出两个变量之间的非线 性关联程度。
线性相关的判定
判定两个变量是否线性相关需要进行线性相关检验,常用的方法有散点 图法和计算Pearson相关系数法。
通过散点图可以直观地观察到两个变量之间是否存在线性相关趋势,如 果散点大致分布在一条直线的两侧,则说明两个变量之间存在线性相关
人教课标版高中数学必修3《变量间的相关关系》参考课件
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
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61
70
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80
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22Biblioteka 12.2 15.3 24.8 21.6 18.4 29.2
50
100 面积
150
二、回归直线
脂肪含量 40 35 30 25 20 15 10 5
年龄 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65
O
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,这条直线就叫做回归直线。 这条回归直线的方程,简称为回归方程。
三、如何具体的求出这个回归方程呢?
脂肪含量 40 35 30 25
20 15 10 5
年龄
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65
O
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,这条直线 就叫做回归直线。
求回归方程的关键是如何用数学的方法来刻画 “从整体上看,各点与直线的偏差最小”。 思考5:对一组具有线性相关关系的样本数据: (x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),设其回归 方
定判断.
由于变量之间相关关系的广泛性和不确定性,所以 样本数据应较大,和有代表性.才能对它们之间的关 系作出正确的判断.
实例探究 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:
年龄 23 脂肪 9.5
27 39 41 45 49 50 17.8 21.2 25.9 27.5 26.3 28.2
50
17.8 21.2 25.9 27.5 26.3 28.2 54 56 57 58 60 61
脂肪 29.6 30.2 31.4 30.8 33.5 35.2 34.6
思考1:对某一个人来说,他的体内脂肪含 量不一定随年龄增长而增加或减少,但是如 果把很多个体放在一起,就可能表现出一定 的规律性.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?
一、变量之间的相关关系 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.
尝试练习一
现实生活中存在许多相关关系,在下列两个变量 的关系中,哪些是相关关系? ①正方形边长与面积之间的关系; × ②作文水平与课外阅读量之间的关系;
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 其中各年龄对应的脂肪数据是这个年龄人群脂肪含量的样 本平均数. 根据上述数据,人体的脂肪含量与年龄之间有怎样 的关系?
年龄 23 脂肪 9.5 年龄 53
27
39
41
45
49
有关说明
1.如果所有的样本点都落在某一函数曲线上,变 量之间具有函数关系 2.如果所有的样本点都落在某一函数曲线附近, 变量之间就有相关关系 3.如果所有的样本点都落在某一直线附近,变量 之间就有线性相关关系
只有散点图中的点呈条状集中在某一直线周围的 时候,才可以说两个变量之间具有线性关系,才有两 个变量的正线性相关和负线性相关的概念,才可以用 回归直线来描述两个变量之间的关系
房屋面积 (平方米) 销售价格 (万元)
61
70
115
110
80
135
105 22
12.2 15.3 24.8 21.6 18.4 29.2
画出数据对应的散点图,并指出销售 价格与房屋面积这两个变量是正相关 还是负相关.
房屋面积
(平方米) 销售价格 (万元)
售价
35 30 25 20 15 10 5 0 0
20 25
年龄 30 35 40 45 50 55 60 65
观察散点图的大致趋势, 两个变量的散点图中点 的分布的位置是从左下角到右上角的区域,我们称这 种相关关系为正相关。 思考4:如果两个变量成负相关,从整体上看这两个变量 的变化趋势如何?其散点图有什么特点? 散点图中的点散布在从左上角到右下角的区域.
脂肪含量 40 35 30 25 20 15 10 5
年龄 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 O
O
120 100 80 60 40 20 0 0 20 40 60 80 100
注:若两个变量散点图呈上图,则不具 有相关关系。
例1、以下是2000年某地搜集到的新房屋 的销售价格和房屋的面积的数据:
思考2:为了确定人体脂肪含量和年龄之间的更明确的关 系,我们需要对数据进行分析,通过作图可以对两个变量 之间的关系有一个直观的印象.以x轴表示年龄,y轴表示 脂肪含量,你能在直角坐标系中描出样本数据对应的图形 吗?
脂肪含量 40
思考3:右图叫做散点图 在平面直角坐标系中,
35 30 25 20
表示具有相关关系的两 15 10 个变量的一组数据图形, 5 称为散点图. O
y bx a
程为 可以用哪些数量关系来刻画 各样本点与回归直线的接近程度?
探索过程如下: 设已经得到具有线性相关关系的变量的一组数据:( x1, y1),(x2,y2),…,(xn,yn)
设所求的回归直线方程为 y bx a 其中a,b是待定
的系数。当变量x取x1,x2,…,xn时,可以得到
基础知识框图表解 变量间关系 散点图 函数关系 相关关系 线形相关 线形回归方程
问题提出和探究
在中学校园里,有这样一种说法: “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 成绩之间存在着某种关系,我们把数学成绩 和物理成绩看成是两个变量,那么这两个变 量之间的关系是函数关系吗? 上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。
它与实际收集得到的
( i=1 , 2 , … , n ) bx a yi i
yi yi yi (bxi a )
③人的身高与体重之间的关系;
④人的身高与视力之间的关系; × ⑤商品销售收入与广告支出经费之间的关系; ⑥粮食产量与施肥量之间的关系; ⑦匀速行驶的车辆的行驶距离与时间 ×
如何判断两个变量之间是否具有相 关关系以及相关程度的强弱
通过收集两个变量的大量数据,进行统计和数据分 析,找出其中的规律,对其相关关系的程度作出一