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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人教版高中数学必修三课件:2.3 变量间的相关关系(共39张PPT)
第二章 统计
2.3 变量间的相关关系 2.3.1 变量之间的相关关系 2.3.2 两个变量的线性相关
三维目标
【知识与技能】 (1)在两个变量具有线性相关关系时,会在散点图中作出回归直线,会用线 性回归方程进行预测. (2)知道最小二乘法的含义,知道最小二乘法的思想,能根据给出的线性回 归方程系数公式建立线性回归方程,了解(线性)相关系数的定义.
预习探究 [讨论] 相关关系与函数关系的区别和联系是什么?
解: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,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.
形象思维有机地结合起来解决问题的一种方法,它能使抽象问题具体化,复杂问题简 单化.本章的数形结合思想的应用是利用散点图判断相关关系.
备课素材 [例] 一个工厂在某年里每月产品的总成本y(万元)与该月产量x(万件)之间有一组 数据如下表所示: x 1.08 1.12 1.19 1.28 1.36 1.48 1.59 1.68 1.80 1.87 1.98 2.07 y 2.25 2.37 2.40 2.55 2.64 2.75 2.92 3.03 3.14 3.26 3.36 3.50
[解析] (1)Δ=b2-4ac是一种确定 的关系,即为函数关系.
考点类析 例1 (2)如图2-3-1所示的是具有相关关系的 两个变量的一组数据的散点图和回归直线, 若去掉一个点后,剩下的5个点的线性相关 关系最强,则应去掉( C ) A.D点 B.E点 C.F点 D.A点
2.3 变量间的相关关系 2.3.1 变量之间的相关关系 2.3.2 两个变量的线性相关
三维目标
【知识与技能】 (1)在两个变量具有线性相关关系时,会在散点图中作出回归直线,会用线 性回归方程进行预测. (2)知道最小二乘法的含义,知道最小二乘法的思想,能根据给出的线性回 归方程系数公式建立线性回归方程,了解(线性)相关系数的定义.
预习探究 [讨论] 相关关系与函数关系的区别和联系是什么?
解: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,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.
形象思维有机地结合起来解决问题的一种方法,它能使抽象问题具体化,复杂问题简 单化.本章的数形结合思想的应用是利用散点图判断相关关系.
备课素材 [例] 一个工厂在某年里每月产品的总成本y(万元)与该月产量x(万件)之间有一组 数据如下表所示: x 1.08 1.12 1.19 1.28 1.36 1.48 1.59 1.68 1.80 1.87 1.98 2.07 y 2.25 2.37 2.40 2.55 2.64 2.75 2.92 3.03 3.14 3.26 3.36 3.50
[解析] (1)Δ=b2-4ac是一种确定 的关系,即为函数关系.
考点类析 例1 (2)如图2-3-1所示的是具有相关关系的 两个变量的一组数据的散点图和回归直线, 若去掉一个点后,剩下的5个点的线性相关 关系最强,则应去掉( C ) A.D点 B.E点 C.F点 D.A点
人教版高中数学必修三变量间的相关关系 (1)ppt课件
如:高原含氧量与海拔高度的相关关系,海平 面以上,海拔高度越高,含氧量越少。
如:汽车的载重和汽车每消耗1升汽油所行使 的平均路程。
请同学们观察这4幅图,看有什么特点?
脂肪含量 40 35 30 25 20 15 10 5 0 0 5 10
1000 800 600 400 200
图1
15 20 25 30 35 年龄 40 45 50 55 60 65
年龄
脂肪 年龄
23
9.5 53
27
17.8 54
39
21.2 56
41
25.9 57
45
27.5 58
49
26.3 60
50
28.2 61
脂肪
29.6
30.2
31.4
30.8
33.5
35.2
34.6
思考2:为了确定年龄和人体脂肪含量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.以横轴表示年龄,纵轴表示脂肪含 量,你能在直角坐标系中描出样本数据对应的图形吗?
思考6: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?
一个变量随另一个变量的变大而变小,散点图中的点散布在 从左上角到右下角的区域.
运鱼车的单位时间与存活比例
存活比例
1.5 1 0.5 0 0 0.2 单位时间 0.4 0.6
思考7:你能列举一些生活中的变量成正相关或负相关 的实例吗?
思考4:观察散点图的大致趋势,人的年龄与人体脂 肪含量具有什么相关关系?
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
如:汽车的载重和汽车每消耗1升汽油所行使 的平均路程。
请同学们观察这4幅图,看有什么特点?
脂肪含量 40 35 30 25 20 15 10 5 0 0 5 10
1000 800 600 400 200
图1
15 20 25 30 35 年龄 40 45 50 55 60 65
年龄
脂肪 年龄
23
9.5 53
27
17.8 54
39
21.2 56
41
25.9 57
45
27.5 58
49
26.3 60
50
28.2 61
脂肪
29.6
30.2
31.4
30.8
33.5
35.2
34.6
思考2:为了确定年龄和人体脂肪含量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.以横轴表示年龄,纵轴表示脂肪含 量,你能在直角坐标系中描出样本数据对应的图形吗?
思考6: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?
一个变量随另一个变量的变大而变小,散点图中的点散布在 从左上角到右下角的区域.
运鱼车的单位时间与存活比例
存活比例
1.5 1 0.5 0 0 0.2 单位时间 0.4 0.6
思考7:你能列举一些生活中的变量成正相关或负相关 的实例吗?
思考4:观察散点图的大致趋势,人的年龄与人体脂 肪含量具有什么相关关系?
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
人教版高中数学必修三23变量之间的相关关系 (共30张)PPT课件
数学 成绩
学习 兴趣
花费 时间
其他 因素
如果单纯从数学对物理的影响来考虑,就是考虑这两者之 间的相关关系
我们在生活中,碰到很多相关关系的问题:
商品销售收入 粮食产量
? K×广告支出经费
?
K×施肥量
?
付出
K×收入
人体脂肪含量
? K×年龄
两个变量之间的关系,可能是确定性关系或非 确定性关系
当自变量取值一定,因变量的取值带有一定随 机性时,两个变量之间的关系成为相关关系.
这条回归直线的方程,简称为回归方程。
思考:那么,我们应当如何来求出这个回归直线方程?
想法1:采用测量的方法:先画出一条直线,测量出各点与它 的距离,然后移动直线,到达一个“使距离之和最小”的位 置,测量出斜率和截距,就可以得到回归直线方程。可靠吗?
想法2:在散点图中选择这样的两点画直线,使得直线两侧的 点的个数基本相同。这样能保证各点与直线在整体上是最接 近的吗?
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
利用计算器或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 0.577x 0.448,由此我们可以根 据一个人个年龄预测其体内脂肪含量的百分比的回归值. 若某人65岁,则其体内脂肪含量的百分比约为多少?
37.1%(0.577×65-0.448= 37.1%)
若某人65岁,可预测他体内脂 肪含量在37.1%(0.577×650.448= 37.1%)附近的可能 性比较大。
脂肪含量 40 35
30
25
20
15
学习 兴趣
花费 时间
其他 因素
如果单纯从数学对物理的影响来考虑,就是考虑这两者之 间的相关关系
我们在生活中,碰到很多相关关系的问题:
商品销售收入 粮食产量
? K×广告支出经费
?
K×施肥量
?
付出
K×收入
人体脂肪含量
? K×年龄
两个变量之间的关系,可能是确定性关系或非 确定性关系
当自变量取值一定,因变量的取值带有一定随 机性时,两个变量之间的关系成为相关关系.
这条回归直线的方程,简称为回归方程。
思考:那么,我们应当如何来求出这个回归直线方程?
想法1:采用测量的方法:先画出一条直线,测量出各点与它 的距离,然后移动直线,到达一个“使距离之和最小”的位 置,测量出斜率和截距,就可以得到回归直线方程。可靠吗?
想法2:在散点图中选择这样的两点画直线,使得直线两侧的 点的个数基本相同。这样能保证各点与直线在整体上是最接 近的吗?
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
利用计算器或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 0.577x 0.448,由此我们可以根 据一个人个年龄预测其体内脂肪含量的百分比的回归值. 若某人65岁,则其体内脂肪含量的百分比约为多少?
37.1%(0.577×65-0.448= 37.1%)
若某人65岁,可预测他体内脂 肪含量在37.1%(0.577×650.448= 37.1%)附近的可能 性比较大。
脂肪含量 40 35
30
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15
人教版高中数学必修三2.3变量间的相关关系ppt课件
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.
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.
高中数学人教版必修3变量间的相关关系 课件PPT
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.
人教版高中数学必修三第二章第3节 2.3.1 变量之间的相关关系 课件(共41张PPT)
制图
销量与价格的关系
产量与施肥的关系
25
140
120 20
100
15
80
10
5
0 0
60
40
20
0
10
20
30
40
0
5
10
15
20
25
30
35
电流与电阻的关系
收入与效率的关系
45 40 35 30 25 20 15 10
5 0
0
800
700
600
500
400
300
200
100
0
10
20
30
40
0
10
5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
Ù
y = 0.577x - 0.448
0.577×65-0.448= 37.1%
题型二 求线性回归方程
【例】某地10户家庭的年收入和年饮食支出的统计资料如
下:
年收入 x(万元)
2 4 4 6 6 6 7 7 8 10
年饮食支出 y(万元) 0.9 1.4 1.6 2.0 2.1 1.9 1.8 2.1 2.2 2.3
40 35 30 25 20 15 10
5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
整体上接近
探究四:如何具体的求出这个回归方程呢? 方案二: 在图中选取两点画直线,使得直线 两侧的点的个数基本相同。
脂肪
40
35
30
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脂肪
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销量与价格的关系
产量与施肥的关系
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电流与电阻的关系
收入与效率的关系
45 40 35 30 25 20 15 10
5 0
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20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
Ù
y = 0.577x - 0.448
0.577×65-0.448= 37.1%
题型二 求线性回归方程
【例】某地10户家庭的年收入和年饮食支出的统计资料如
下:
年收入 x(万元)
2 4 4 6 6 6 7 7 8 10
年饮食支出 y(万元) 0.9 1.4 1.6 2.0 2.1 1.9 1.8 2.1 2.2 2.3
40 35 30 25 20 15 10
5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
整体上接近
探究四:如何具体的求出这个回归方程呢? 方案二: 在图中选取两点画直线,使得直线 两侧的点的个数基本相同。
脂肪
40
35
30
25
20
脂肪
15
10
5
0
0
10
2.3.1 变量间的相关关系 课件(34张PPT)高中数学必修3(人教版A版)
3.对于任意一组样本数据,利用上述公式都 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.
脂肪含量
回归直线
40 35 30 25 20 15 10 5 0 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
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。
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。
回归直线方程y b x+a 过样本中心点( x, y )
脂肪含量 40 35 30 25 20 15 10 5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65
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。
思考3: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? 散点图中的点散布在从左上角到右下角的区域.
运鱼车的单位时间与存活比例
存活比例
1.5 1 0.5 0 0 0.2 单位时间 0.4 0.6
散点图说明
1)如果所有的样本点都落在某一函数曲线上, 就用该函数来描述变量之间的关系,即变量之 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 . 散点图:用来判断两个变量是否具有相关关系.
人教版高中数学必修三第二章第3节 2.3.1 变量之间的相关关系 课件共25张PP
• 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
问题4:
• 观察前边的散点图,它的变化趋势 是怎样的?
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
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
2.3 变量间的相关关系 2.3.1 变量之间的相关关系
探究一
“名师出高徒”可以 解释为教师的水平越高, 学生的水平就越高, 那么学生的学业成绩 与教师的教学水平之间的 关系是函数关系吗?
探究二
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呢?
5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
思考:观察散点图的大致趋势,人的年 龄的与人体脂肪含量具有什么相关关系?
新知三:函数关系与相关关系的判断
• 1.如果所有的样本点都落在某一函数曲线上, 就用该函数来描述变量之间的关系,即变 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。
【作业布置】
• 1、教材P86 A组 2题(1) • 2、教材P87 B组 1题 (1)
1.成为世界上经济增长速度最快的国 家,创 造了世 界经济 增长史 上的新 奇迹。 1.否定商 品经济 的存在 ,否定 市场及 价值规 律对经 济的调 节作用 。 35、生命是以时间为单位的,浪费别 人的时 间等于 谋财害 命;浪费 自己的 时间, 等于慢 性自杀 。—— 鲁迅 36、社会上崇敬名人,于是以为名人的 话就是 名言,却 忘记了 他之所 以得名 是那一 种学问 或事业 --鲁迅 38、推销员接近顾客的方式,往往决 定自己 在他们 心目中 的地位 是“接 单者” 还是“ 建议者 ”。 39、事先写出自己所要提出的每点意 见,以 合乎逻 辑的顺 序表达 出来: 言简意 骇,抓 住重点 。 2、人生的成功,不在于拿到一幅好牌 ,而是 怎样将 坏牌打 好。 3、人生的路每一个人都要走一趟,同 样是一 条路每 一个人 走起来 却有着 不同的 感受, 是好是 坏那就 要靠几 分的机 缘与自 己的抉 择。 38、推销员接近顾客的方式,往往决 定自己 在他们 心目中 的地位 是“接 单者” 还是“ 建议者 ”。
问题4:
• 观察前边的散点图,它的变化趋势 是怎样的?
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
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
2.3 变量间的相关关系 2.3.1 变量之间的相关关系
探究一
“名师出高徒”可以 解释为教师的水平越高, 学生的水平就越高, 那么学生的学业成绩 与教师的教学水平之间的 关系是函数关系吗?
探究二
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呢?
5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
思考:观察散点图的大致趋势,人的年 龄的与人体脂肪含量具有什么相关关系?
新知三:函数关系与相关关系的判断
• 1.如果所有的样本点都落在某一函数曲线上, 就用该函数来描述变量之间的关系,即变 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。
【作业布置】
• 1、教材P86 A组 2题(1) • 2、教材P87 B组 1题 (1)
1.成为世界上经济增长速度最快的国 家,创 造了世 界经济 增长史 上的新 奇迹。 1.否定商 品经济 的存在 ,否定 市场及 价值规 律对经 济的调 节作用 。 35、生命是以时间为单位的,浪费别 人的时 间等于 谋财害 命;浪费 自己的 时间, 等于慢 性自杀 。—— 鲁迅 36、社会上崇敬名人,于是以为名人的 话就是 名言,却 忘记了 他之所 以得名 是那一 种学问 或事业 --鲁迅 38、推销员接近顾客的方式,往往决 定自己 在他们 心目中 的地位 是“接 单者” 还是“ 建议者 ”。 39、事先写出自己所要提出的每点意 见,以 合乎逻 辑的顺 序表达 出来: 言简意 骇,抓 住重点 。 2、人生的成功,不在于拿到一幅好牌 ,而是 怎样将 坏牌打 好。 3、人生的路每一个人都要走一趟,同 样是一 条路每 一个人 走起来 却有着 不同的 感受, 是好是 坏那就 要靠几 分的机 缘与自 己的抉 择。 38、推销员接近顾客的方式,往往决 定自己 在他们 心目中 的地位 是“接 单者” 还是“ 建议者 ”。
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
人教版高中数学必修三第二章第3节 2.3.1 变量之间的相关关系 课件(共17张PPT)
4.工人月工资y(元)随劳动生产率x(千元)变化的回 归方程为 yˆ = 60+90x,下列判断正确的是( A ) A.劳动生产率提高1千元时,工资约提高90元 B.劳动生产率为1千元时,工资为150元 C.劳动生产率提高1千元yˆ 时,工资提高150元 D.劳动生产率为1千元时,工资为90元
【归纳小结】
(x2,y2)
设Q = ∑n ( yi - yˆi )2 = ∑n ( yi - aˆ - bˆxi )2 ,展开后是关于aˆ,bˆ的
i=1
i=1
二次多项式,应用配方法,可求得Q取最小值时, aˆ,bˆ取值
如下:
∑n ( x - x)( y - y) ∑n x y - nxy
bˆ = i=1
i
∑n ( x
热饮杯数
温度
-10
0
10
20
30
40
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
“回归”是由英国著名生物学家兼统计 学家高尔顿(Francis Galton)提出。
1889年,他在研究祖先与后代身高 之间的关系时发现,身材较高的父母, 他们的孩子也较高,但这些孩子的平均 身高并没有它们的父母的平均身高高; 身材较矮的父母他们的孩子也较矮,但 这些孩子的平均身高却比他们的父母的 平均身高高。
当自变量取值一定,因变量的取值带有 一定 随机性时,两个变量之间的关系称为 相关关系。相关关系是一种不确定关系。
函数关系:
当自变量取值一定时,因变量的取值唯一确定。 它是一种确定关系
探究1:在一次对人体脂肪含量和年龄关系的研究,获 得了一组样本数据:
人教版高中数学必修三.1变量之间的相关关系PPT课件(共19)
O
人教版高中数学必修三.1变量之间的 相关关 系PPT课 件(共1 9)
练习3:
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
人教版高中数学必修三.1变量之间的 相关关 系PPT课 件(共1 9)
人教版高中数学必修三.1变量之间的 相关关 系PPT课 件(共1 9)
摄氏温度 -5 0 4 7 12 15 19 23 27 31 36 热饮杯数 156 150 132 128 130 116 104 89 93 76 54
(1)画出散点图; (2)从散点图中发现气温与热饮销售杯数之间关系的一
般规律; (3)求回归方程;
。 (4)如果某天的气温是 2 C,预测这天卖出的热饮杯数。
求样本数据的线性回归方程,可按下 列步骤进行:
第一步,画散点图,判断变量是否线性相关。
第二步,计算平均数 x , y
n
n
求和 xi yi
xi 2
i1 n
i 1
n
(xi x)(yi y) xi yi nx y
计算 b i1 n
i1 n
,a y bx
(xi x)2
xi2 nx 2
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
人教版高中数学必修三.1变量之间的 相关关 系PPT课 件(共1 9)
人教版高中数学必修三.1变量之间的 相关关 系PPT课 件(共1 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:
课件_人教版高中数学必修三变量之间的相关关系PPT课件_优秀版
程? 方案2、在图中选两点作直线,使直线两侧 的点的个数基本相同。
(1)概念:自变量取值一定时,因变量的取值带有一定随2机5 性的两个变量之间的关系叫相关关系。
相同点:两者均是指两个变量间的关系。
请同学们 布在从左上角到右下角的区
之间有怎样的关系吗?
20
第三步:代入公式计算b,a的值;
15
展开讨论,能 10
(3)从散点图可以看出,这些点大致分布在一条 直线附近。
160
Y^ =-2.352x+147.767
某商场一年内前五月的销售收入x(1万5元0)与销售费用y(万元)统计如下表:
相的(同相4)点 关当:关x两系=2者,时均海,是平y=指面14两以3.个上变,量间的11关34系00 。 不同点:函数关系是一种确定关系1,2是0 一种因果关 系;
如上的一组数据,你能分析人体的脂肪含量与年龄 之间有怎样的关系吗?
从上表发现,对某个人不一定有此规律,但对很多个体放在 一起,就体现出“人体脂肪随年龄增长而增加” 这一规律.而 表中各年龄对应的脂肪数是这个年龄人群的样本平均数.我们 也可以对它们作统计图、表,对这两个变量有一个直观上的印 象和判断.
(2)是否线性相关?若是则求出线性回50归方程; (方2)案是2否、线在性图相中关选?两若点是作则直求线出,线使性直回4线0归两方侧程的; 点的个数基本相同。
(2)当数字少时,可用-人10工或计算器,求0 回归方程; 10
20
30
40
(4)当x=2时,y^ =143.063,因此,这天大 约可以卖出143杯热饮。
.
方案2、在图中选两点作直线,使直线
两侧 的点的个数基本相同。
脂肪含量 40
35 30
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脂肪含量
20.9%
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5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
理论迁移
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,得到一个卖出的饮料杯数与当 天气温的对比表:
摄氏温 -5
0
4
7
12
度(℃)
热饮杯 156 150 132 128 130 数
40 35 30 25 20 15 10
5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
知识探究(二):回归方程
在直角坐标系中,任何一条直线都有相 应的方程,回归直线的方程称为回归方 程.对一组具有线性相关关系的样本数 据,如果能够求出它的回归方程,那么 我们就可以比较具体、清楚地了解两个 相关变量的内在联系,并根据回归方程 对总体进行估计.
3.一般情况下两个变量之间的相关关系 成正相关或负相关,类似于函数的单调 性.
作业: P85练习:1,2 .
2.3 变量间的相关关系
2.3.1 变量之间的相关关系 2.3.2 两个变量的线性相关
第二课时
问题提出
t
p
1 2
5730
1. 两个变量之间的相关关系的含义如 何?成正相关和负相关的两个相关变量 的散点图分别有什么特点?
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
脂肪含量
思考2: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?
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5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
3.对于任意一组样本数据,利用上述公式都 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.
作业:
P94习题2.3 A组:2,3. B组:1.
思考3: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,那么 相关关系的含义如何?
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.
思考4:对于一个变量,可以控制其数 量大小的变量称为可控变量,否则称为 随机变量,那么相关关系中的两个变量 有哪几种类型?
这些点大致分布在一条直线附近.
思考3: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.对具有线性相关关系的
两个变量,其回归直线一定通过样本点
的中心吗?
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5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
(1)一个为可控变量,另一个为随机变量;
(2)两个都是随机变量.
知识探究(二):散点图 【问题】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 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 30.8 33.5 35.2 34.6
思考3: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?
(xi,yi)
(x1, y1)
(xn,yn)
(x2,y2)
可以用
或
,
其中
.
思考4:为了从整体上反映n个样本数 据与回归直线的接近程度,你认为选 用哪个数量关系来刻画比较合适?
脂肪含量
思考1:回归直线与散点图中各点的位置 应具有怎样的关系?
40 35 30 25 20 15 10
5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
整体上最接近
脂肪含量
思考2:对于求回归直线方程,你有哪 些想法?
40 35 30 25 20 15 10
5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
(万元)
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.
售价
35
30
25
20
15
10
5
0
0
50
100
150
面积
小结作业
1.对于两个变量之间的关系,有函数关系 和相关关系两种,其中函数关系是一种确 定性关系,相关关系是一种非确定性关系.
2.散点图能直观反映两个相关变量之 间的大致变化趋势,利用计算机作散点 图是简单可行的办法.
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
思考2:为了确定年龄和人体脂肪含量之间的 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?
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5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
脂肪含量
知识探究(一):回归直线
思考1:一组样本数据的平均数是样本数 据的中心,那么散点图中样本点的中心 如何确定?它一定是散点图中的点吗?
40 35 30 25 20 15 10
5 0
思考6: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?
一个变量随另一个变量的变大而变小, 散点图中的点散布在从左上角到右下角 的区域.
思考7:你能列举一些生活中的变量 成正相关或负相关的实例吗?
理论迁移
例1 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;
脂肪含量
脂肪含量
思考4:对一组具有线性相关关系的样本 数据,你认为其回归直线是一条还是几 条?
40 35 30 25 20 15 10
5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
脂肪含量
思考5:在样本数据的散点图中,能否 用直尺准确画出回归直线?借助计算机 怎样画出回归直线?
(x1, y1)
(xi,yi)
(x2,y2)
(xn,yn)
思考5:根据有关数学原理分析,当
时,总体偏差
为最小,这样
就得到了回归方程,这种求回归方程的 方法叫做最小二乘法.回归方程 中,a,b的几何意义分别是什么?
思考6:利用计算器或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
,由此我们可以根据 一个人个年龄预测其体内脂肪含量的百分 比的回归值.若某人37岁,则其体内脂肪含 量的百分比约为多少?
②作文水平与课外阅读量之间的关系;
③人的身高与年龄之间的关系;
④降雪量与交通事故的发生率之间的关 系.
例2 以下是某地搜集到的新房屋的销 售价格和房屋的面积的数据:
房屋面积 61
(平方米)
70 115 110 80 135 105
销售价格 12.2 15.3 24.8 21.6 18.4 29.2 22
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3: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.
脂肪含量
40 35 30 25 20 15 10
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.
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
15
19
23
27
31
36
116 104
89
93
76
54
摄氏温 -5
0
4
7
12
度(℃)
热饮杯 156 150 132 128 130 数
15
19
23
27
31
36
116 104
89
93
76
54
(1)画出散点图; (2)从散点图中发现气温与热饮杯数之 间关系的一般规律; (3)求回归方程; (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
140
120
100
80
60
40
20
0
-10
0
10
20
30
y = -2.3517x + 147.77
40 温度
当x=2时,y=143.063.
小结作业
1.求样本数据的线性回归方程,可按 下列步骤进行:
第一步,计算平均数 ,
第二步,求和
,
第三步,计算
第四步,写出回归方程
2.回归方程被样本数据惟一确定,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.