变量间的相关关系 说课稿 教案 教学设计
变量间的相关关系 说课稿 教案 教学设计
课题：变量间的相互关系教学目标知识与技能:1. 了解线性回归的意义，了解最小二乘法思想；2. 会求回归直线方程。
过程与方法:经历描述两个变量的相关关系的过程，了解最小二乘法的思想。
情感、态度与价值观:学生亲自体验了发现数学、领悟数学的全过程教学重点用不同估算方法描述两个变量线性相关的过程教学难点用不同估算方法描述两个变量线性相关的过程教学方法讨论法教学过程：批注活动一：创设情景，揭示课题（5分钟）问题：1. 函数是研究两个变量之间的依存关系的一种数量形式.对于两个变量，如果当一个变量的取值一定时，另一个变量的取值被惟一确定，则这两个变量之间的关系就是一个函数关系.2. 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？3. 这两个变量是有一定关系的，它们之间是一种不确定性的关系.类似于这样的两个变量之间的关系，有必要从理论上作些探讨，如果能通过数学成绩对物理成绩进行合理估计，将有着非常重要的现实意义.活动二：步入新知，师生交流（20分钟）（一）：变量之间的相关关系思考1：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.思考2：“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？你能举出类似的描述生活中两个变量之间的这种关系的成语吗？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：函数关系与相关关系之间的区别与联系.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关系.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，在一定条件下可以互相转化.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；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.练习1.已知下列变量，它们之间的关系是函数关系的有①，是相关关系的有②③.①已知二次函数y=ax2+bx+c，其中a、c是已知常数，取b为自变量，因变量是这个函数的判别式△=b2－4ac;②光照时间和果树亩产量；③每亩施用肥料量和粮食产量.活动三：合作学习，探究新知学（18分钟）：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： 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.思考1：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？思考2：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？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.思考4：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？思考5：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.一般地，如果两个变量成正相关，那么这两个变量的变化趋势如何？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?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：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.练习2. 今有一组试验数据如下表所示：现准备用下列函数中的一个近似地表示这些数据满足的规律，其中最接近的一个是( C )A. y =log 2xB. y =2xC. y =(x 2－1)/2D. y =2x －2问题提出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？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.正相关的散点图中的点散布在从左下角到右上角的区域，负相关的散点图中的点散布在从左上角到右下角的区域2. 观察人体的脂肪含量百分比和年龄的样本数据的散点图，这两个相关变量成正相关.我们需要进一步考虑的问题是，当人的年龄增加时，体内脂肪含量到底是以什么方式增加呢？对此，我们从理论上作些研究.活动四：归纳整理，提高认识（2分钟）板书设计：50494541392723年龄28.226.327.525.921.217.89.5脂肪61605857565453年龄34.635.233.530.831.430.229.6脂肪20253035404550556065510152025303540脂肪含量年龄0 1.51.9918.01127.54.04y 6.125.14.03.0x。
变量间的相关关系 说课稿 教案 教学设计
重点列表：：1．变量间的相关关系常见的两变量之间的关系有两类：一类是确定性的函数关系，另一类是________；与函数关系不同，相关关系是一种________关系，带有随机性． 2．两个变量的线性相关(1)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____________，这条直线叫________．(2)从散点图上看，如果点分布在从左下角到右上角的区域内，那么两个变量的这种相关关系称为________；如果点分布在从左上角到右下角的区域内，那么两个变量的这种相关关系称为________.※ (3)相关系数r ＝∑∑∑===----nj jn i ini iiy yx x y y x x 12121)()())((，当r ＞0时，表示两个变量正相关；当r ＜0时，表示两个变量负相关．r 的绝对值越接近________，表示两个变量的线性相关性越强；r 的绝对值越接近________，表示两个变量的线性相关性越弱．通常当r 的绝对值大于0.75时，认为两个变量具有很强的线性相关关系． 3．回归直线方程 (1)通过求Q ＝∑=--ni i ix y12)(βα的最小值而得出回归直线的方法，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____________．该式取最小值时的α，β的值即分别为，.(2)两个具有线性相关关系的变量的一组数据：(x 1，y 1)，(x 2，y 2)，…，(x n ，y n )，其回归方程为a x b yˆˆˆ+=，则⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-=--=---=∑∑∑∑====.ˆˆ,)())((ˆ1221121x b y axn xy x n yx x x y y x x b ni ini ii n i i ni i i【答案】1．相关关系 非确定性2．(1)线性相关关系 回归直线 (2)正相关 负相关 (3)1 0 3．最小二乘法重点1：相关关系的判断 【要点解读】在研究两个变量之间是否存在某种关系时，必须从散点图入手．对于散点图，可以做出如下判断：(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． (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． 【考向1】确定性关系与随机关系【例题】下列变量之间的关系不是．．相关关系的是( ) A ．已知二次函数y ＝ax 2＋bx ＋c ，其中a ，c 是已知常数，取b 为自变量，因变量是这个函数的判别式Δ＝b 2－4ac B ．光照时间和果树亩产量 C ．降雪量和交通事故发生率 D ．每亩施用肥料量和粮食亩产量解：由函数关系和相关关系的定义可知，A 中Δ＝b 2－4ac ，因为a ，c 是已知常数，b 为自变量，所以给定一个b 的值，就有唯一确定的Δ与之对应，所以Δ与b 之间是一种确定的关系，是函数关系．B ，C ，D 中两个变量之间的关系都是相关关系．故选A .【评析】要注意函数关系与相关关系的区别：函数关系是确定性关系，而相关关系是随机的、不确定的．重点2：线性回归方程有关概念【要点解读】样本中心点一定在回归直线上【考向1】样本中心点【例题】为了考查两个变量x和y之间的线性关系，甲、乙两位同学各自独立做了10次和15次试验，并且利用线性回归方法，求得回归直线分别为l1，l2，已知两人得到的试验数据中，变量x的平均值都等于s，变量y的平均值都等于t，那么下列说法正确的是( )A．直线l1和l2一定有公共点(s，t)B．直线l1和l2相交，但交点不一定是(s，t)C．必有直线l1∥l2D．直线l1和l2必定重合【评析】回归方程一定通过样本点的中心(，y)；中心相同的样本点的回归方程不一定相同．【考向2】线性回归直线的理解【例题】由一组样本数据(x1，y1)，(x2，y2)，…，(x n，y n)得到回归直线方程ax byˆˆˆ+=，那么下面说法错误．．的是( )A．直线ax byˆˆˆ+=必经过点(，y)B．直线ax byˆˆˆ+=至少经过点(x1，y1)，(x2，y2)，…，(x n，y n)中的一个点C．直线ax byˆˆˆ+=的斜率＝∑∑==--niiniiix nxy x nyx1221D．直线ax byˆˆˆ+=和各点(x1，y1)，(x2，y2)，…，(x n，y n)的偏差∑=+-niiiax by12)]ˆˆ([是该坐标平面上所有直线与这些点的偏差中最小的重点3：散点图【要点解读】根据散点图可以直观判断正负相关以及数据所对应的函数模型【考向1】正相关与负相关【例题】(1)对变量x，y有观测数据(x i，y i)(i＝1，2，…，10)，得散点图1；对变量u，v 有观测数据(u i，v i)(i＝1，2，…，10)，得散点图2.由这两个散点图可以判断( )图1 图2A．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：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，故选C.【评析】点分布在从左下角到右上角的区域时，两个变量的相关关系为正相关；点分布在从左上角到右下角的区域时，两个变量的相关关系为负相关．(2)下面是一块田的水稻产量与施化肥量的一组观测数据(单位：kg)：施化肥量15 20 25 30 35 40 45水稻产量 320 330 360 410 460 470 480(Ⅰ)将上述数据制成散点图；(Ⅱ)你能从散点图中发现施化肥量与水稻产量近似成什么关系吗？水稻产量会一直随施化肥量的增加而增长吗？解：(Ⅰ)散点图如下：(Ⅱ)从图中可以发现施化肥量与水稻产量具有线性相关关系，当施化肥量由小到大变化时，水稻产量由小变大．图中的数据点大致分布在一条直线的附近，因此施化肥量和水稻产量近似成线性相关关系，但水稻产量只是在一定范围内随着化肥施用量的增加而增长，不会一直随化肥施用量的增加而增长．【评析】任何一组数据(二元数据)都可以作出散点图，散点图可以直观地观察两个变量间的关系．【考向2】散点图的画法及相关关系识别【例题】(1)从左至右，观察下列三个散点图，变量x与y的关系依次为________(正相关记作①；负相关记作②；不相关记作③)．(2)科研人员为了全面掌握棉花新品种的生产情况，查看了气象局对该地区年降雨量与年平均气温的统计数据(单位分别是mm，℃)，并作了统计：年平均气温12.51 12.84 12.84 13.69 13.33 12.74 13.05年降748 542 507 813 574 701 432雨量(Ⅰ)试画出散点图；(Ⅱ)判断两个变量是否具有线性相关关系．解：(Ⅰ)作出散点图如图所示．(Ⅱ)由散点图可知，各点并不在一条直线附近，所以两个变量不具有线性相关关系．难点列表：难点名称难度指数难点1 求回归方程及用回归方程进行估计★★★★难点2复数的模与共轭复数★★★★★求线性回归直线方程的步骤(1)用散点图或进行相关性检验判断两个变量是否具有线性相关关系；(2)求系数b ^：公式有两种形式，b ^＝∑ni ＝1（x i －x －）（y i －y －）∑n i ＝1（x i －x －）2＝∑n i ＝1x i y i －nx － y－∑ni ＝1x 2i －nx－2，根据题目具体情况灵活选用；(3)求a ^：a ^＝y －－b ^x －； (4)写出回归直线方程．说明：当数据较复杂时，题目一般会给出部分中间结果，观察这些中间结果可确定选用公式的哪种形式求b ^.难点1：求回归方程及用回归方程进行估计 【要点解读】(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，只有在散点图大致呈线性时，求出的回归直线方程才有实际意义，否则无意义．(2)根据回归方程进行的估计仅是一个预测值，而不是真实发生的值．(3)用最小二乘法求回归方程，关键在于正确求出系数，，由于，的计算量大，计算时应仔细小心，分层进行(最好列出表格)，避免因计算而产生错误． 【考向1】求线性回归方程【例题】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：x 3 4 5 6 y2.5344.5(1)请画出上表数据的散点图；(2)请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y 关于x 的线性回归方程；(3)已知该厂技术改造前100吨甲产品能耗为90吨标准煤，试根据(2)求出的线性回归方程，预测生产100吨甲产品的生产能耗比技术改造前降低多少吨标准煤？ (参考值3×2.5＋4×3＋5×4＋6×4.5＝66.5) 解：(1)散点图如下：(2)由系数公式可知，＝4.5，y ＝3.5， ＝66.5－4×4.5×3.586－4×4.52＝0.7， ＝3.5－0.7×4.5＝0.35，所以线性回归方程为yˆ＝0.7x ＋0.35. (3)x ＝100时，yˆ＝0.7x ＋0.35＝70.35，所以预测生产100吨甲产品的生产能耗比技术改造前降低19.65吨标准煤．【评析】牢记求线性回归方程的步骤：(1)列表；(2)计算，y ，∑=n i ii y x 1，∑=ni ix12;(3)代入公式求，再利用x b y a ˆˆ-=求，（4）写出回归方程.【考向2】利用线性回归方程进行预测【例题】从某居民区随机抽取10个家庭，获得第i 个家庭的月收入x i （单位：千元）与月储蓄y i （单位：千元）的数据资料，算得∑=101i i x =80, ∑=101i i y =20,∑=101i i i y x =184,∑=1012i i x =720. (1)求家庭的月储蓄y 对月收入x 的线性回归方程y ＝bx ＋a ； (2)判断变量x 与y 之间是正相关还是负相关；(3)若该居民区某家庭月收入为7千元，预测该家庭的月储蓄． 附：线性回归方程y ＝bx ＋a 中，b ＝∑∑==--ni ini ii xn xy x n yx 1221，x b y a -=，其中，y 为样本平均值，线性回归方程也可写为y ^＝b ^x ＋a ^. 解：(1)由题意知n ＝10，＝1n∑=ni i x 1＝8010＝8，y ＝1n ∑=ni i y 1＝2010＝2，又∑=ni ix12- n 2 =720 -10×82=80，∑=ni ii y x 1-n y x ＝184－10×8×2＝24，由此得b ＝2480＝0.3，a ＝y －b ＝2－0.3×8＝－0.4，故所求回归方程为y ＝0.3x －0.4.(2)由于变量y 的值随x 的值增加而增加(b ＝0.3>0)，故x 与y 之间是正相关． (3)将x ＝7代入回归方程可以预测该家庭的月储蓄为y ＝0.3×7－0.4＝1.7(千元)． 难点2：非线性相关转化为线性相关 【要点解读】通过观察散点图，分析其函数模型，然后转化成线性相关 【考向1】非线性相关转化为线性相关【例题】某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费，需了解年宣传费x (单位：千元)对年销售量y (单位：t)和年利润z (单位：千元)的影响．对近8年的年宣传费x i 和年销售量y i (i ＝1，2，…，8)数据作了初步处理，得到下面的散点图及一些统计量的值．(1)根据散点图判断，y ＝a ＋bx 与y ＝c ＋d x 哪一个适宜作为年销售量y 关于年宣传费x 的回归方程类型？(给出判断即可，不必说明理由)(2)根据(1)的判断结果及表中数据，建立y 关于x 的回归方程．(3)已知这种产品的年利润z 与x ，y 的关系为z ＝0.2y －x .根据(2)的结果回答下列问题： ①年宣传费x ＝49时，年销售量及年利润的预报值是多少？ ②年宣传费x 为何值时，年利润的预报值最大？附：对于一组数据(u 1，v 1)，(u 2，v 2)，…，(u n ，v n )，其回归直线v ＝α＋β u 的斜率和截距的最小二乘估计分别为β^＝解题指导] 切入点：回归分析中对散点图的理解，回归方程的求法和应用；关键点：通过换元把非线性回归方程转化为线性回归方程求解．解] (1)由散点图可以判断，y ＝c ＋d x 适宜作为年销售量y 关于年宣传费x 的回归方程类型． (2)令w ＝x ，先建立y 关于w 的线性回归方程．c ^＝y －d^ w ＝563－68×6.8＝100.6， 所以y 关于w 的线性回归方程为y ^＝100.6＋68w ， 因此y 关于x 的回归方程为y ^＝100.6＋68x . (3)①由(2)知，当x ＝49时，年销售量y 的预报值y^＝100.6＋6849＝576.6， 年利润z 的预报值z ^＝576.6×0.2－49＝66.32. ②根据(2)的结果知，年利润z 的预报值z ^＝0.2(100.6＋68x )－x ＝－x ＋13.6x ＋20.12. 所以当x ＝13.62＝6.8，即x ＝46.24时，z ^取得最大值．故年宣传费为46.24千元时，年利润的预报值最大．。
变量间的相关关系教案
变量间的相关关系教案一、教学目标1. 让学生理解变量间的相关关系的概念。
2. 让学生掌握如何判断两个变量之间的相关关系。
3. 让学生学会如何绘制相关系数图。
4. 让学生能够运用相关关系解决实际问题。
二、教学内容1. 变量间的相关关系定义。
2. 相关关系的判断方法。
3. 相关系数图的绘制。
4. 实际问题中的应用。
三、教学重点与难点1. 教学重点：变量间的相关关系概念，判断方法，相关系数图的绘制。
2. 教学难点：相关系数图的绘制，实际问题中的应用。
四、教学方法1. 讲授法：讲解变量间的相关关系定义、判断方法和绘制相关系数图的步骤。
2. 案例分析法：分析实际问题，让学生学会运用相关关系解决问题。
3. 互动教学法：引导学生提问、讨论，提高学生的参与度。
五、教学过程1. 导入：通过一个实例引入变量间的相关关系概念。
2. 讲解：讲解变量间的相关关系定义、判断方法，并进行相关系数图的绘制演示。
3. 案例分析：分析实际问题，让学生学会运用相关关系解决问题。
4. 练习：让学生独立完成相关系数图的绘制，并分析实际问题。
6. 作业布置：布置相关练习题，巩固所学知识。
六、教学评价1. 评价方式：采用课堂表现、练习完成情况和课后作业三种方式进行评价。
2. 评价内容：（1）课堂表现：观察学生在课堂上的参与程度、提问和回答问题的情况。
（2）练习完成情况：检查学生练习题的完成质量，包括相关系数图的绘制和实际问题的分析。
（3）课后作业：评估学生作业的完成情况，巩固所学知识。
七、教学反思1. 反思内容：（1）教学内容：回顾本节课的教学内容，确认是否全面覆盖了变量间的相关关系概念、判断方法和实际应用。
（3）课堂互动：评估学生的参与程度，思考如何提高学生的积极性和主动性。
（4）作业布置：检查作业的难度和量，确保学生能够通过作业巩固所学知识。
八、拓展与延伸1. 相关研究：介绍变量间相关关系在学术研究中的应用，如心理学、经济学等领域。
2. 实际案例：分析更多实际问题，让学生了解相关关系在生活中的重要作用。
8.1.1 变量的相关关系(教学设计)
增加时，另一个变量的相应值呈现减少的趋势，则称这两个变量负相关(negative correlation)．由图8.1—1，能够推断脂肪含量与年龄这两个变量正相关．思考：(1)两个变量负相关时，成对样本数据的散点图有什么特点？(2)你能举出生活中两个变量正相关或负相关的一些例子吗？散点图是描述成对数据之间关系的一种直观方法．观察散点图8.1-1，从中我们不仅可以大致看出脂肪含量和年龄呈现正相关性，而且从整体上可以看出散点落在某条直线附近．一般地，如果两个变量的取值呈现正相关或负相关，而且散点落在一条直线附近，我们就称这两个变量线性相关(linear correlation)．环节五概念应用，巩固内化观察散点图8.1-2，我们发现：图(1)中的散点落在某条曲线附近，而不是落在一条直线附近，说明这两个变量具有相关性，但不是线性相关；类似地，图(2)中的散点落在一条折线附近，这两个变量也具有相关性，但它们既不是正相关，也不是负相关；图(3)中的散点杂乱无章，无规律可言，看不出两个变量有什么相关性．一般地，如果两个变量具有相关性，但不是线性相关，那么我们就称这两个变量非线性相关或曲线相关．环节六归纳总结,反思提升1. 本节课学习的概念有哪些？(1)相关关系．(2)散点图．(3)正相关、负相关、线性相关、非线性相关．(4)样本相关系数．2. 在解决问题时，用到了哪些数学思想？【答案】(1)负相关；(2)非线性相关；(3)不相关；(4)正相关．【解析】（1）由（1）的散点图可以看到，两个变量确定的散点几乎落在了一条直线附近，所以可以判定两个变量之间存在线性相关关系，图像呈现左上右下趋势，说明两个变量呈负线性相关关系；（2）由（2）的散点图可以看到，两个变量确定的散点几乎落在了一条曲线附近，所以可以判定两个变量之间存在相关关系，而且是非线性相关关系；（3）由（3）的散点图可以看到，两个变量确定的散点没有落在了一条直线或者曲线附近，是杂乱无章的，所以可以判定两个变量之间不存在相关关系；（4）由（4）的散点图可以看到，两个变量确定的散点几乎落在了一条直线附近，所以可以判定两个变量之间存在相关关系，图像呈现左下右上趋势，说明两个变量呈正线性相关关系．3．下表给出了一些地区的鸟的种类数与该地区的海拔高度的数据，鸟的种类数与海拔高度是否存在相关关系？如果是，那么这种相关关系有什么特点？地区A B C D E F G H I海拔/m1250115810674577017316106701493鸟的种类/种363037111113171329 3．【解析】先画鸟的种类数与海拔高度的散点图，如图所示，海拔高度/m。
变量间的相关关系教案
变量间的相关关系教案一、教学目标：1. 让学生理解变量间的相关关系概念，掌握相关系数的概念及计算方法。
2. 能够运用相关系数判断两个变量间的线性相关程度。
3. 能够运用图表和数学方法分析实际问题中的变量相关关系。
二、教学内容：1. 变量间的相关关系概念介绍。
2. 相关系数的概念及计算方法。
3. 相关系数与线性相关程度的关系。
4. 实际问题中的变量相关关系分析。
三、教学重点与难点：1. 教学重点：相关系数的概念及计算方法，实际问题中的变量相关关系分析。
2. 教学难点：相关系数的计算方法，如何判断两个变量间的线性相关程度。
四、教学方法：1. 讲授法：讲解变量间的相关关系概念，相关系数的概念及计算方法。
2. 案例分析法：分析实际问题中的变量相关关系。
3. 小组讨论法：分组讨论相关系数与线性相关程度的关系。
五、教学准备：1. 教学PPT：包含变量间的相关关系概念，相关系数的概念及计算方法，实际问题中的变量相关关系分析等内容。
2. 案例材料：选取实际问题中的变量相关关系案例，用于课堂分析。
3. 计算器：用于计算相关系数。
六、教学过程：1. 引入新课：通过一个简单的实际问题，引导学生思考变量间的相关关系。
2. 讲解相关关系概念：介绍变量间的相关关系，解释相关系数的概念。
3. 相关系数的计算方法：讲解相关系数的计算方法，示例演示。
4. 案例分析：分析实际问题中的变量相关关系，引导学生运用相关系数进行判断。
5. 小组讨论：分组讨论相关系数与线性相关程度的关系，分享讨论成果。
6. 总结与反思：总结本节课的主要内容，布置课后作业。
七、课时安排：1. 第一课时：介绍变量间的相关关系概念，相关系数的概念及计算方法。
2. 第二课时：实际问题中的变量相关关系分析，小组讨论，总结与反思。
八、课后作业：1. 复习本节课的内容，掌握相关系数的概念及计算方法。
2. 分析课后练习中的实际问题，运用相关系数判断变量间的线性相关程度。
3. 思考如何运用相关关系解决实际问题，准备课堂分享。
变量间的相关关系 说课稿 教案 教学设计
变量之间的相关关系两个变量的线性相关整体设计教学分析变量之间的关系是人们感兴趣的问题.教科书通过思考栏目“物理成绩与数学成绩之间的关系”,引导学生考察变量之间的关系.在教师的引导下,可使学生认识到在现实世界中存在不能用函数模型描述的变量关系,从而体会研究变量之间的相关关系的重要性.随后,通过探究人体脂肪百分比和年龄之间的关系,引入描述两个变量之间关系的线性回归方程（模型）.教科书在探索用多种方法确定线性回归直线的过程中,向学生展示创造性思维的过程,帮助学生理解最小二乘法的思想.通过气温与饮料销售量的例子及随后的思考,使学生了解利用线性回归方程解决实际问题的全过程,体会线性回归方程作出的预测结果的随机性,并且可能犯的错误.进一步,教师可以利用计算机模拟和多媒体技术,直观形象地展示预测结果的随机性和规律性.三维目标1.通过收集现实问题中两个有关联变量的数据认识变量间的相关关系.2.明确事物间的相互联系.认识现实生活中变量间除了存在确定的关系外,仍存在大量的非确定性的相关关系,并利用散点图直观体会这种相关关系.3.经历用不同估算方法描述两个变量线性相关的过程．知道最小二乘法的思想,能根据给出的线性回归方程的系数公式建立线性回归方程．重点难点教学重点：通过收集现实问题中两个有关联变量的数据直观认识变量间的相关关系；利用散点图直观认识两个变量之间的线性关系；根据给出的线性回归方程的系数公式建立线性回归方程．教学难点：变量之间相关关系的理解；作散点图和理解两个变量的正相关和负相关；理解最小二乘法的思想.课时安排2课时教学过程第1课时导入新课思路1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?学生讨论：我们可以发现自己的数学成绩和物理成绩存在某种关系.（似乎就是数学好的,物理也好；数学差的,物理也差,但又不全对.）物理成绩和数学成绩是两个变量,从经验看,由于物理学习要用到比较多的数学知识和数学方法.数学成绩的高低对物理成绩的高低是有一定影响的.但决非唯一因素,还有其他因素,如是否喜欢物理,用在物理学习上的时间等等.（总结：不能通过一个人的数学成绩是多少就准确地断定他的物理成绩能达到多少.但这两个变量是有一定关系的,它们之间是一种不确定性的关系.如何通过数学成绩的结果对物理成绩进行合理估计有非常重要的现实意义.）为很好地说明上述问题,我们开始学习变量之间的相关关系和两个变量的线性相关.(教师板书课题)思路2某地区的环境条件适合天鹅栖息繁衍，有人经统计发现了一个有趣的现象，如果村庄附近栖息的天鹅多，那么这个村庄的婴儿出生率也高，天鹅少的地方婴儿的出生率低，于是，他就得出一个结论：天鹅能够带来孩子.你认为这样得到的结论可靠吗？如何证明这个结论的可靠性？推进新课新知探究提出问题（1）粮食产量与施肥量有关系吗？“名师出高徒”可以解释为教师的水平越高,学生的水平也越高.教师的水平与学生的水平有什么关系？你能举出更多的描述生活中两个变量的相关关系的成语吗？（2）两个变量间的相关关系是什么？有几种？（3）两个变量间的相关关系的判断.讨论结果：（1）粮食产量与施肥量有关系,一般是在标准范围内,施肥越多,粮食产量越高；教师的水平与学生的水平是相关的,如水滴石穿,三人行必有我师等.我们还可以举出现实生活中存在的许多相关关系的问题.例如:商品销售收入与广告支出经费之间的关系.商品销售收入与广告支出经费有着密切的联系,但商品销售收入不仅与广告支出多少有关,还与商品质量、居民收入等因素有关.粮食产量与施肥量之间的关系.在一定范围内,施肥量越大,粮食产量就越高.但是,施肥量并不是决定粮食产量的唯一因素.因为粮食产量还要受到土壤质量、降雨量、田间管理水平等因素的影响.人体内的脂肪含量与年龄之间的关系.在一定年龄段内,随着年龄的增长,人体内的脂肪含量会增加,但人体内的脂肪含量还与饮食习惯、体育锻炼等有关,可能还与个人的先天体质有关.应当说,对于上述各种问题中的两个变量之间的相关关系,我们都可以根据自己的生活、学习经验作出相应的判断,因为“经验当中有规律”.但是,不管你的经验多么丰富,如果只凭经验办事,还是很容易出错的.因此,在分析两个变量之间的相关关系时,我们需要一些有说服力的方法.在寻找变量之间相关关系的过程中,统计同样发挥着非常重要的作用.因为上面提到的这种关系,并不像匀速直线运动中时间与路程的关系那样是完全确定的,而是带有不确定性.这就需要通过收集大量的数据(有时通过调查,有时通过实验),在对数据进行统计分析的基础上,发现其中的规律,才能对它们之间的关系作出判断.(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随机性的两个变量之间的关系,叫做相关关系.两个变量之间的关系分两类：①确定性的函数关系,例如我们以前学习过的一次函数、二次函数等；②带有随机性的变量间的相关关系,例如“身高者,体重也重”,我们就说身高与体重这两个变量具有相关关系.相关关系是一种非确定性关系.如商品销售收入与广告支出经费之间的关系.（还与商品质量、居民收入、生活环境等有关）(3)两个变量间的相关关系的判断：①散点图.②根据散点图中变量的对应点的离散程度,可以准确地判断两个变量是否具有相关关系.③正相关、负相关的概念.①教学散点图年龄23 27 38 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 分析数据：大体上来看,随着年龄的增加,人体中脂肪的百分比也在增加.我们可以作散点图来进一步分析.②散点图的概念：将各数据在平面直角坐标系中的对应点画出来,得到表示两个变量的一组数据的图形,这样的图形叫做散点图，如下图.从散点图我们可以看出，年龄越大，体内脂肪含量越高.图中点的趋势表明两个变量之间确实存在一定的关系,这个图支持了我们从数据表中得出的结论.（a.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．b.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.c.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）③正相关与负相关的概念：如果散点图中的点散布在从左下角到右上角的区域内,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域内,称为负相关.（注：散点图的点如果几乎没有什么规则,则这两个变量之间不具有相关关系）应用示例思路1例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解析：两变量之间的关系有两种：函数关系与带有随机性的相关关系.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降雪量与交通事故的发生率之间具有相关关系,因此填②④.答案：②④例 2 有关法律规定,香烟盒上必须印上“吸烟有害健康”的警示语.吸烟是否一定会引起健康问题?你认为“健康问题不一定是由吸烟引起的,所以可以吸烟”的说法对吗?分析：学生思考,然后讨论交流,教师及时评价.解：从已经掌握的知识来看,吸烟会损害身体的健康,但是除了吸烟之外,还有许多其他的随机因素影响身体健康,人体健康是很多因素共同作用的结果.我们可以找到长寿的吸烟者,也更容易发现由于吸烟而引发的患病者,所以吸烟不一定引起健康问题.但吸烟引起健康问题的可能性大.因此“健康问题不一定是由吸烟引起的,所以可以吸烟”的说法是不对的.点评：在探究研究的过程中,如果能够从两个变量的观察数据之间发现相关关系是极为有意义的,由此可以进一步研究二者之间是否蕴涵因果关系,从而发现引起这种相关关系的本质原因是什么.本题的意义在于引导学生重视对统计结果的解释,从中发现进一步研究的问题.思路2例1 有时候,一些东西吃起来口味越好,对我们的身体越有害.下表给出了不同类型的某种食品的数据.第二列表示此种食品所含热量的百分比,第三列数据表示由一些美食家以百分品牌所含热量的百分比口味记录A 25 89B 34 89C 20 80D 19 78E 26 75F 20 71G 19 65H 24 62I 19 60J 13 52（1）作出这些数据的散点图.(2)关于两个变量之间的关系,你能得出什么结论?解：(1)散点图如下：(2)基本成正相关关系,即食品所含热量越高,口味越好.例2 案例分析：一般说来,一个人的身高越高,他的右手一拃长就越长,因此,人的身高与右手一拃长之间存在着一定的关系.为了对这个问题进行调查,我们收集了北京市某中学2003年高三年级96名学生的身高与右手一拃长的数据如下表.性别身高/cm 右手一拃长/cm 性别身高/cm 右手一拃长/cm 女152 18.5 女153 16.0女156 16.0 女157 20.0女158 17.3 女159 20.0女160 15.0 女160 16.0女160 17.5 女160 17.5（1）根据上表中的数据,制成散点图.你能从散点图中发现身高与右手一拃长之间的近似关系吗？（2）如果近似成线性关系,请画出一条直线来近似地表示这种线性关系.（3）如果一个学生的身高是188 cm,你能估计他的一拃大概有多长吗？解：根据上表中的数据,制成的散点图如下.从散点图上可以发现,身高与右手一拃长之间的总体趋势是成一直线,也就是说,它们之间是线性相关的.那么,怎样确定这条直线呢？同学1：选择能反映直线变化的两个点,例如（153,16）,（191,23）两点确定一条直线. 同学2：在图中放上一根细绳,使得上面和下面点的个数相同或基本相同.同学3：多取几组点对,确定几条直线方程.再分别算出各个直线方程斜率、截距的算术平均值,作为所求直线的斜率、截距.同学4：从左端点开始,取两条直线,如下图.再取这两条直线的“中间位置”作一条直线.同学5：先求出相同身高同学右手一拃长的平均值,画出散点图,如下图,再画出近似的直线,使得在直线两侧的点数尽可能一样多.同学6：先将所有的点分成两部分,一部分是身高在170 cm以下的,一部分是身高在170 cm 以上的；然后,每部分的点求一个“平均点”——身高的平均值作为平均身高、右手一拃的平均值作为平均右手一拃长,即（164,19）,（177,21）；最后,将这两点连接成一条直线. 同学7：先将所有的点按从小到大的顺序进行排列,尽可能地平均分成三等份；每部分的点按照同学3的方法求一个“平均点”,最小的点为（161.3,18.2）,中间的点为（170.5,20.1）,最大的点为（179.2,21.3）.求出这三个点的“平均点”为（170.3,19.9）.我再用直尺连接最大点与最小点,然后平行地推,画出过点（170.3,19.9）的直线.同学8：取一条直线,使得在它附近的点比较多.在这里需要强调的是,身高和右手一拃长之间没有函数关系.我们得到的直线方程,只是对其变化趋势的一个近似描述.对一个给定身高的人,人们可以用这个方程来估计这个人的右手一拃长，这是十分有意义的.知能训练一个车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此进行了10次试验,收集数据如下：零件数x（个）10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 加工时间62 68 75 81 89 95 102 108 115 122y(min)关于加工零件的个数与加工时间,你能得出什么结论？答案：（1）散点图如下：（2）加工零件的个数与所花费的时间呈正线性相关关系．拓展提升房屋面积（m2）115 110 80 135 105销售价格（万元）24.8 21.6 18.4 29.2 22（2）指出是正相关还是负相关;（3）关于销售价格y和房屋的面积x,你能得出什么结论？解：（1）数据对应的散点图如下图所示：（2）散点图中的点散分布在从左下角到右上角的区域内,所以是正相关.（3）关于销售价格y和房屋的面积x,房屋的面积越大,价格越高,它们呈正线性相关的关系. 课堂小结通过收集现实问题中两个有关联变量的数据作出散点图,并利用散点图直观认识变量间的相关关系.。
变量间的相关关系教案
变量间的相关关系教案教学目标：1. 了解相关关系的概念和特点；2. 掌握散点图的绘制和解读；3. 学会判断变量间的线性相关关系；4. 能够应用相关关系解决实际问题。
教学重点：1. 相关关系的概念和特点；2. 散点图的绘制和解读；3. 判断变量间的线性相关关系。
教学难点：1. 相关系数的计算和解读；2. 实际问题的解决。
教学准备：1. 计算机和投影仪；2. 相关关系的数据集；3. 散点图的绘制工具。
教学过程：一、导入（5分钟）1. 引入相关关系的概念；2. 举例说明相关关系在实际生活中的应用。
二、相关关系的概念和特点（10分钟）1. 讲解相关关系的定义；2. 阐述相关关系的特点；3. 引导学生通过实例判断相关关系。
三、散点图的绘制和解读（10分钟）1. 介绍散点图的概念；2. 演示如何绘制散点图；3. 教授如何解读散点图；4. 学生分组练习绘制和解读散点图。
四、判断变量间的线性相关关系（10分钟）1. 讲解线性相关的概念；2. 介绍线性相关的判断方法；3. 学生分组练习判断变量间的线性相关关系。
五、实际问题的解决（10分钟）1. 提供实际问题情境；2. 引导学生应用相关关系解决问题；3. 学生展示解题过程和结果。
教学反思：本节课通过讲解相关关系的概念和特点，让学生了解变量间的关系。
通过绘制和解读散点图，培养学生对数据的观察和分析能力。
通过判断变量间的线性相关关系，使学生掌握线性相关的判断方法。
通过实际问题的解决，让学生学会应用相关关系解决实际问题。
在教学过程中，注意引导学生积极参与，分组练习，提高学生的动手能力和合作意识。
六、相关系数的计算和解读（10分钟）1. 介绍相关系数的概念；2. 演示如何计算相关系数；3. 教授如何解读相关系数；4. 学生分组练习计算和解读相关系数。
七、非线性相关关系的判断（10分钟）1. 讲解非线性相关的概念；2. 介绍非线性相关的判断方法；3. 学生分组练习判断非线性相关关系。
变量间的相关关系教案
一、教案基本信息1. 教学科目：数学2. 教学年级：八年级3. 教学课时：2课时4. 教学目标：(1) 理解变量间的相关关系的概念(2) 学会判断变量间的正相关、负相关和无关关系(3) 能够运用相关关系解决问题二、教学重点与难点1. 教学重点：(1) 变量间的相关关系概念(2) 判断变量间的正相关、负相关和无关关系的方法2. 教学难点：(1) 相关系数的概念及其计算方法(2) 运用相关关系解决实际问题三、教学方法与手段1. 教学方法：(1) 讲授法：讲解变量间的相关关系概念及判断方法(2) 案例分析法：分析实际问题，引导学生运用相关关系解决问题(3) 小组讨论法：分组讨论，培养学生的合作与交流能力2. 教学手段：(1) 投影仪：展示相关关系图像和实际问题案例(2) 计算机软件：运用数学软件进行相关系数的计算和分析四、教学内容与步骤1. 第一课时(1) 导入新课：介绍变量间的相关关系概念(2) 讲解相关关系：阐述正相关、负相关和无关关系的定义及特点(3) 案例分析：分析实际问题，引导学生运用相关关系解决问题(4) 课堂练习：布置相关练习题，巩固所学内容2. 第二课时(1) 复习导入：回顾上节课的内容，引入新的知识点(2) 讲解相关系数：介绍相关系数的概念及其计算方法(3) 运用相关关系解决实际问题：通过案例分析，引导学生运用相关关系解决实际问题(4) 课堂练习：布置相关练习题，巩固所学内容五、课后作业与评价1. 课后作业：(1) 完成课后练习题，巩固所学知识(2) 选取一个实际问题，运用相关关系进行分析和解决2. 评价方法：(1) 课堂表现：观察学生在课堂上的参与程度、提问回答等情况(2) 课后作业：检查学生作业完成情况，评估其对知识的掌握程度(3) 小组讨论：评价学生在小组讨论中的表现，包括合作与交流能力六、教学拓展与延伸1. 介绍其他衡量变量间关系的方法，如散点图、回归直线等。
2. 探讨相关关系在实际生活中的应用，如经济学、生物学、社会学等领域。
变量间的相关关系教案
变量间的相关关系优秀教案一、教学目标：1. 让学生理解相关关系的概念，能够识别和描述两种变量之间的相关关系。
2. 学生能够运用相关系数来衡量两个变量之间的相关程度。
3. 学生能够运用图表和数学模型来分析变量之间的相关关系。
4. 培养学生的数据分析能力和问题解决能力。
二、教学内容：1. 相关关系的概念和类型。
2. 相关系数的计算和解读。
3. 散点图在分析相关关系中的应用。
4. 线性回归方程的构建和应用。
5. 实际案例分析，运用相关关系解决实际问题。
三、教学重点与难点：重点：相关关系的概念和类型，相关系数的计算和解读，散点图在分析相关关系中的应用。
难点：线性回归方程的构建和应用，实际案例分析。
四、教学方法：1. 采用问题驱动的教学方法，引导学生通过实际案例来理解和应用相关关系。
2. 使用多媒体教学资源，如图表和数学软件，辅助学生直观地理解相关关系。
3. 组织小组讨论和合作活动，培养学生的团队合作能力和问题解决能力。
4. 提供充足的练习机会，让学生通过实践来巩固所学知识。
五、教学过程：1. 引入：通过一个简单的实际案例，引导学生思考两种变量之间的关系。
2. 讲解相关关系的概念和类型，解释相关系数的意义。
3. 演示如何通过散点图来分析两种变量之间的相关关系。
4. 讲解线性回归方程的构建过程，并演示如何应用线性回归方程来预测未知数据。
5. 提供实际案例分析，让学生运用相关关系来解决实际问题。
7. 布置作业，让学生通过练习来巩固所学知识。
六、教学评估与反馈：1. 通过课堂练习和作业，评估学生对相关关系概念的理解程度。
2. 通过小组讨论和案例分析，评估学生在实际问题中运用相关关系的能力。
3. 收集学生的疑问和困难，及时给予反馈和解答。
4. 鼓励学生提出自己的观点和思考，促进学生的主动学习。
七、拓展与深化：1. 介绍相关关系在社会科学、自然科学和工程科学中的应用。
2. 探讨非线性相关关系和多变量相关关系的研究方法。
变量间的相关关系 说课稿 教案 教学设计
变量间的相关关系●三维目标1．知识与技能通过收集现实问题中两个有关联变量的数据，认识变量间的相关关系．2．过程与方法明确事物间的相互联系．认识现实生活中变量间除了存在确定的关系外，仍存在大量的非确定性的相关关系，并利用散点图直观体会这种相关关系．3．情感、态度与价值观通过对事物之间相关关系的了解，让学生们认识到现实中任何事物都是相互联系的辩证法思想．●重点难点重点：(1)通过收集现实问题中两个有关联变量的数据直观认识变量间的相关关系；(2)利用散点图直观认识两个变量之间的线性关系．难点：(1)变量之间相关关系的理解；(2)作散点图和理解两个变量的正相关和负相关．从现实生活入手，抓住学生们的注意力，引导学生分析得出概念，让学生真正参与到概念的形成过程中来．通过对典型事例的分析，向学生们介绍什么是散点图，并总结出如何从散点图上判断变量之间关系的规律．通过实验让学生们感受散点图的主要形成过程，并由此引出线性相关关系强化本节重点．通过学生讨论、交流，用TI图形计算器展示、对比自己作出的散点图，得出线性相关关系、正负相关关系的概念．教师及时将求线性方程的公式展示出来，通过例题的讲解和训练，进一步加深对散点图和回归方程的理解，突破难点．●教学建议结合本节课的教学内容和学生的认知水平，充分发挥教师的主导作用，让学生真正成为教学活动的主体．通过多媒体辅助教学，充分调动学生参与课堂教学的主动性与积极性．本节课宜采用探究式课堂教学模式，即在教学过程中，在教师的启发引导下，以学生独立自主和合作交流为前提，以“散点图”为基本探究内容，以周围世界和生活实际为参照对象，为学生提供充分自由表达、质疑、探究、讨论问题的机会，让学生通过个人、小组、集体等多种解难释疑的尝试活动，通过例题和变式训练进一步巩固本节知识，将自己所学知识应用于对现实生活的深入探讨．让学生在“活动”中学习，在“主动”中发展，在“合作”中增知，在“探究”中创新．●教学流程创设问题情境引入问题：人体内脂肪的含量与年龄之间有何关系？⇒引导学生结合必修一中函数图象的画法将对应点在坐标系中描出，观察比较，分析这些点的特征⇒通过引导学生回答所提问题理解相关关系与散点图的概念进一步探究这些点的特征给出求b ∧，a ∧的公式⇒通过例1及变式训练使学生进一步理解和掌握线性相关的应用，及散点图与线性相关的关系⇒通过例2及其变式训练，使学生掌握线性回归方程的求法⇒研究现实生活中的实际问题，应用本节知识完成例3及变式能够对总体进行估计⇒归纳整理，进行课堂小结，整体把握本节知识⇒完成当堂双基达标，巩固所掌握的知识，并进行反馈矫正【问题导思】下表是水稻产量与施化肥量的一组观测数据：1.【提示】散点图如下：2．施化肥量与水稻产量有关系吗？【提示】有关系．1．相关关系：不像匀速直线运动中时间与路程的关系那样是完全确定的，而是带有不确定性．2．散点图：将样本中几个数据点(x i，y i)(i＝1,2，…，n)描在平面直角坐标系中得到的图形．3．正相关与负相关：散点图中的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，称它为正相关．若散点图中的点分布在从左上角到右下角的区域内，对于两个变量的这种相关关系，称它为负相关．回归直线方程【问题导思】一台机器由于使用时间较长，生产的零件有一些会有缺陷．按不同转速生产出有缺陷的零件的统计数据如下：转速x(转/秒)1614128每小时生产有缺1198 5陷的零件数y(件)1.【提示】2．从散点图中判断x和y之间是否具有相关关系？【提示】有．3．若转速为10转/秒，能否预测机器每小时生产缺陷的零件件数？【提示】可以．根据散点图作出一条直线，求出直线方程后可预测．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：回归直线对应的方程叫回归直线的方程，简称回归方程．3．最小二乘法求回归直线时，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．4．求回归方程若两个具有线性相关关系的变量的一组数据为：(x1，y1)，(x2，y2)，…，(x n，y n)，则所求的回归方程为y ∧＝b ∧x ＋a ∧ ，其中a ∧，b ∧为待定的参数，由最小二乘法得： ⎩⎪⎨⎪⎧b ∧＝∑i ＝1n(x i－x )(y i－y )∑i ＝1n(x i－x )2＝∑i ＝1nx i y i－n x －y －∑i ＝1nx 2i－n x －2，a ∧＝y －b ∧x .b ∧是回归直线斜率，a ∧是回归直线在y 轴上的截距．线性相关关系的判断以下是在某地搜集到的不同楼盘新房屋的销售价格y (单位：万元)和房屋面积x (单位：m 2)的数据：房屋面积x (m 2) 115 110 80 135 105 销售价格y (万元)24.821.619.429.222(1)(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？【思路探究】 涉及两个变量房屋面积与销售价格，以房屋面积为自变量，考察销售价格的变化趋势从而做出判断． 【自主解答】 (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，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．两个随机变量x和y相关关系的确定方法：1．散点图法：通过散点图，观察它们的分布是否存在一定规律，直观地判断．2．表格、关系式法：结合表格或关系式进行判断．3．经验法：借助积累的经验进行分析判断．5个学生的数学和物理成绩如下表：学生A B C D E成绩学科数学8075706560物理7066686462画出散点图，并判断它们是否具有线性相关关系．【解】以x轴表示数学成绩，y轴表示物理成绩，可得相应的散点图如图所示，由散点图可知，两者之间具有线性相关关系，且是正相关．求回归直线方程一个车间为了规定工时定额，需要确定加工零件所花费的时间，为此进行了10次试验，收集数据如下：零件数x(个)102030405060708090100 加工时间y(分)626875818995102108115122(2)如果y与x具有线性相关关系，求y关于x的回归直线方程．【思路探究】画散点图→确定相关关系→求回归直线系数→写回归直线方程【自主解答】(1)画散点图如下：由上图可知y与x具有线性相关关系．(2)列表、计算：i 12345678910x i 10 2030 40 50 60 70 80 90 100 y i 62 68 75 81 89 95 102 108 115 122 x i y i62016025034044505007408 40105012200x ＝55，y ＝91.7，∑i ＝110＝x 2i ＝38 500，∑i ＝110y 2i ＝87 777，∑i ＝110x i y i ＝55 950b ∧＝∑i ＝110x i y i －10x y∑i ＝110x 2i －10x2＝55 950－10×55×91.738 500－10×552≈0.668，a ∧＝y －b ∧x ＝91.7－0.668×55＝54.96.即所求的回归直线方程为：y ∧＝0.668x ＋54.96.用公式求回归方程的一般步骤： 1．列表x i ，y i ，x i y i ； 2．计算x ，y，∑ni ＝1x 2i ，∑n i ＝1x i y i ；3．代入公式计算b ∧、a ∧的值； 4．写出回归方程．从某一行业随机抽取12家企业，它们的生产产量与生产费用的数据如下表：企业编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 产量x /台 40 42 50 55 85 78 84 100 116 125 130 140 费用y /万元130150155140150154165170167180175185(1)(2)如果两个变量之间是线性相关关系，请用最小二乘法求出其回归直线方程． 【解】 (1)两个变量x 和y 之间的关系的散点图如图所示．(2)根据散点图可知，两个变量x和y之间的关系是线性相关关系．下面用最小二乘法求回归直线方程．l 123456789101112合计x i40425055857884100116125130140 1 045 y i130150155140150154165170167180175185 1 921 x i y i52006300775077001275012012138601700019372225002275025900173094 x2i1600176425003257225608470561000013456156251690019600104835x≈87.08，y≈160.1，n x y＝167 298.096，n x2≈90 995.116 8设所求的回归直线方程是y＝b x＋a，所以b ∧＝∑i ＝1nx i y i －n x y∑i ＝1nx 2i －n x2＝173 094－167 298.096104 835－90 995.116 8 ＝ 5 795.90413 839.883 2≈0.42， a ∧＝y －b ∧x ＝160.1－0.42×87.08≈123.53.所求的回归直线方程是y ∧＝0.42x ＋123.53.利用回归方程对总体进行估计(12分)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：x 3 4 5 6 y2.5344.5(1)请画出上表数据的散点图；(2)请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出回归方程y ∧＝b ∧x ＋a ∧；(3)已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤．试根据(2)求出的线性回归方程，预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤？【思路探究】 (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b ∧，a ∧的值；(3)实际上就是求当x ＝100时，对应的y 的值．【自主解答】 (1)散点图，如图所示．(2)由题意，得 i ＝14x i y i ＝3×2.5＋4×3＋5×4＋6×4.5＝66.5，x ＝3＋4＋5＋64＝4.5，y ＝2.5＋3＋4＋4.54＝3.5，i ＝14x 2i ＝32＋42＋52＋62＝86， ∴b ∧＝66.5－4×4.5×3.586－4×4.52＝66.5－6386－81＝0.7，a ∧＝y －b ∧x ＝3.5－0.7×4.5＝0.35，故线性回归方程为y ∧＝0.7x ＋0.35.(3)根据回归方程的预测，现在生产100吨产品消耗的标准煤为0.7×100＋0.35＝70.35(吨)， 故耗能减少了90－70.35＝19.65(吨标准煤)．1．回归分析是寻找相关关系中非确定性关系的某种确定性．2．只有当两个变量之间存在线性相关关系时，才能用回归直线方程对总体进行估计和预测．否则，如果两个变量之间不存在线性相关关系，即使由样本数据求出回归直线方程，用其估计和预测结果也是不可信的．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，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，钢水含碳量x 与冶炼时间y (从炉料熔化完毕到出钢的时间)的几种对应数据如下表所示：x (0.01%)104180190177147134150191204121y(分)10020021185155135170205235125(2)求回归直线方程；(3)预测当钢水含碳量为160个0.01%时应冶炼多少分钟．【解】(1)以x轴表示含碳量，y轴表示冶炼时间，可作散点图如图所示．从图中可以看出，各点散布在一条直线附近，即它们线性相关．(2)列表如下：设所求的回归直线方程为y ＝b x ＋a .b ∧＝∑i ＝110x i y i －10x y∑i ＝110x 2i －10x2＝287 640－10×159.8×172265 448－10×159.82≈1.27，a ∧＝y －b ∧x ≈172－1.27×159.8≈－30.95，即所求的回归直线方程为y ∧＝1.27x －30.95.(3)当x ＝160时，y ∧＝1.27×160－30.95≈172(分)，即大约冶炼172分钟.数形结合在线性相关性中的应用(12分)下表数据是退水温度x(℃)对黄硐延长性y(%)效应的试验结果，y是以延长度计算的，且对于给定的x，y为正态变量，其方差与x无关．x(℃)300400500600700800y(%)405055606770(1)画出散点图；(2)指出x，y是否线性相关；(3)若线性相关，求y关于x的线性回归方程；(4)估计退水温度是1 000 ℃时，黄硐延长性的情况．【思路点拨】根据所给数据画出散点图，然后可借助函数的思想分析．【规范解答】(1)散点图如图所示．4分(2)由散点图可以看出样本点分布在一条直线的附近，可见y 与x 线性相关. 5分(3)列出下表，并用科学计算器进行有关计算．i 12 3 4 5 6 x i 300 400 500 600 700 800 y i 40 50 55 60 67 70 x i y i 12000 20000 27500 36000 46900 56000 x 2i90000160000250000 360000 490000 640000x ＝550，y ＝57，∑i ＝16x 2i ＝1 990 000，∑i ＝16x i y i ＝198 400b ∧＝∑i ＝16x i y i －6x y∑i ＝16x 2i －6x2＝198 400－6×550×571 990 000－6×5502≈0.058 857，8分a ∧＝y －b ∧x ＝57－0.058 857×550＝24.628 65.9分因此所求的线性回归方程为y ∧＝0.058 857x ＋24.628 65.10分(4)将x ＝1 000代入回归方程得y ∧＝0.058 857×1 000＋24.628 65＝83.486，即退水温度是1 000 ℃时，黄硐延长性大约是83.486%. 12分1．在研究两个变量是否存在某种关系时，必须从散点图入手，对于散点图，可以做出如下判断：(1)如果所有的样本点都落在某一函数曲线上，那么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，那么变量之间具有相关关系；(3)如果所有的样本点都落在某一直线附近，那么变量之间具有线性相关关系．2．利用散点图判断两个变量之间是否具有线性相关关系，体现了数形结合思想的作用，而用回归直线方程进行估计又体现了函数与方程思想的应用．总结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，是否线性相关，是正相关还是负相关．2．求回归直线方程时应注意的问题(1)知道x 与y 呈线性相关关系，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21 关关系，或者说，它们之间的相关关系不显著，即使求出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．(2)用公式计算a ∧，b ∧的值时，要先算出b ∧，然后才能算出a ∧.3．利用回归方程，我们可以进行估计和预测．若回归直线方程为y ∧＝b ∧x ＋a ∧，则x ＝x 0处的估计值为y ∧0＝b ∧x 0＋a ∧. 由于回归直线将部分观测值所反映的规律进行了延伸，所以它在情况预报、资料补充等方面有着广泛的应用．。
变量之间的相关关系教学设计
变量之间的相关关系教学设计第一篇：变量之间的相关关系教学设计变量间的相关关系教学设计教学目标:（一）知识技能:(1)散点图的概念及画法(2)利用最小二乘法求回归方程（3）会用散点图及回归方程判断相关关系（二）过程与方法1.通过自主探究,体会数形结合、类比的数学思想方法。
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。
（三）情感、态度、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,增强对实际问题进行分析和预测的意识。
利用合作交流激发学生的学习兴趣。
教学重点：利用散点图直观认识两个变量之间的相关关系及求回归直线方程。
教学难点：建立回归思想，理解回归直线。
教学方法: 教师启发、问题探究、合作学习教学过程:（一）创设情境，导入新课西方流传的一首民谣：丢失一个钉子，坏了一只蹄铁；坏了一只蹄铁，折了一匹战马；折了一匹战马，伤了一位骑士；伤了一位骑士，输了一场战斗；输了一场战斗，亡了一个帝国．（二）初步探索，直观感知探究一: 两个变量间的相关关系问题1、有些老师常说：“如果你的数学成绩好，那么你的物理学习就不会有什么问题。
”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，你如何认识他们之间存在的关系？探究二：散点图问题2、在一次对人体脂肪含量和年龄的关系的研究中,研究人员获得了一组样本数据：年龄脂肪年龄脂肪 23 9.5 53 29.6 17.8 54 30.221.2 56 31.425.9 57 30.827.5 58 33.526.3 60 35.228.2 61 34.6 脂肪含量4035302520******年龄问题3、观察上面的散点图，你能发现这些点具有什么样的特征？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, 这条直线叫做回归直线。
探究三：用最小二乘法求回归方程；探究四：线性相关、正相关、负相关（1）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。
变量间的相关关系教案
变量间的相关关系优秀教案第一章：引言1.1 教学目标让学生理解变量间的相关关系概念让学生掌握绘制散点图的方法让学生了解相关系数的概念1.2 教学内容变量间的相关关系定义散点图的绘制方法相关系数的概念及计算方法1.3 教学过程1.3.1 导入通过实际例子引入变量间的相关关系概念，如身高与体重的关系。
1.3.2 新课导入讲解变量间的相关关系定义，解释相关系数的概念。
演示如何绘制散点图，让学生跟随操作。
1.3.3 案例分析提供一些实际数据，让学生绘制散点图，并计算相关系数。
1.3.4 练习与讨论让学生回答相关问题，巩固所学内容。
引导学生讨论实际问题中的变量间相关关系。
1.4 教学评价通过课堂练习和讨论，评估学生对变量间的相关关系的理解和应用能力。
第二章：线性相关关系2.1 教学目标让学生理解线性相关关系的概念让学生掌握线性相关关系的判断方法让学生学会绘制线性回归直线2.2 教学内容线性相关关系的定义线性相关关系的判断方法线性回归直线的绘制方法2.3 教学过程2.3.1 导入通过实际例子引入线性相关关系概念，如房价与面积的关系。
2.3.2 新课导入讲解线性相关关系的定义，解释线性回归直线的概念。
演示如何判断线性相关关系，让学生跟随操作。
2.3.3 案例分析提供一些实际数据，让学生判断线性相关关系，并绘制线性回归直线。
2.3.4 练习与讨论让学生回答相关问题，巩固所学内容。
引导学生讨论实际问题中的线性相关关系。
2.4 教学评价第三章：非线性相关关系3.1 教学目标让学生理解非线性相关关系的概念让学生掌握非线性相关关系的判断方法让学生学会绘制非线性回归直线3.2 教学内容非线性相关关系的定义非线性相关关系的判断方法非线性回归直线的绘制方法3.3 教学过程3.3.1 导入通过实际例子引入非线性相关关系概念，如温度与冰点的关系。
3.3.2 新课导入讲解非线性相关关系的定义，解释非线性回归直线的概念。
演示如何判断非线性相关关系，让学生跟随操作。
变量间的相关关系教案
变量间的相关关系优秀教案一、教学目标1. 让学生理解相关关系的概念，掌握相关系数的概念及计算方法。
2. 培养学生利用相关系数判断变量间关系强度的能力。
3. 引导学生运用相关分析解决实际问题，提高数据分析能力。
二、教学内容1. 相关关系的定义2. 相关系数的概念及计算方法3. 相关系数的判断标准4. 实际问题中的相关分析应用三、教学重点与难点1. 教学重点：相关关系的概念，相关系数的计算方法，相关分析在实际问题中的应用。
2. 教学难点：相关系数的计算，利用相关系数判断变量间关系强度。
四、教学方法1. 讲授法：讲解相关关系的概念，相关系数的计算方法及判断标准。
2. 案例分析法：分析实际问题，引导学生运用相关分析解决问题。
3. 互动讨论法：分组讨论，分享各组在实际问题中应用相关分析的经验。
五、教学准备1. 教学课件：制作相关关系、相关系数、实际问题分析的课件。
2. 案例资料：收集相关分析在实际问题中应用的案例。
3. 分组讨论工具：将学生分成若干小组，便于互动讨论。
六、教学过程1. 导入新课：通过一个简单的实际问题引入变量间的相关关系概念。
2. 讲解相关关系的定义：解释变量间的关系，引导学生理解相关关系。
3. 讲解相关系数的概念：介绍相关系数的概念，解释相关系数的取值范围及意义。
4. 演示相关系数的计算方法：通过课件或板书，演示相关系数的计算过程。
5. 练习计算相关系数：让学生分组计算给定的数据集的相关系数，巩固计算方法。
6. 讲解相关系数的判断标准：解释相关系数的判断标准，引导学生学会利用相关系数判断变量间关系强度。
7. 分析实际问题：让学生分组分析实际问题中的相关关系，运用相关分析解决问题。
8. 分享与讨论：各组分享分析结果，进行课堂讨论，交流心得体会。
七、作业布置2. 请学生复习相关关系的概念和相关系数的计算方法，完成课后练习题。
八、教学反思教师在课后对自己的教学进行反思，分析教学过程中的优点和不足，针对不足之处提出改进措施，以便提高今后的教学质量。
变量间的相关关系优秀教案
变量间的相关关系一、教材分析学生情况分析：学生已经具备了对样本数据进行初步分析的能力，且掌握了一定的计算基础。
教材地位和作用：变量间的相关关系是高中新教材人教A版必修3第二章节的内容, 本节课主要探讨如何利用线性回归思想对实际问题进行分析与预测。
为以后更好地研究选修2-3第三章节回归分析思想的应用奠定基础。
二、教学目标1、知识与技能：利用散点图判断线性相关关系，了解最小二乘法的思想及线性回归方程系数公式的推导过程，求出回归直线的方程并对实际问题进行分析和预测，通过实例加强对回归直线方程含义的理解。
2 、过程与方法：①通过自主探究体会数形结合、类比、及最小二乘法的数学思想方法。
②通过动手操作培养学生观察、分析、比较和归纳能力。
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。
三、教学重点、难点重点：利用散点图直观认识两个变量之间的线性相关关系，了解最小二乘法的思想并利用此思想求出回归方程。
难点：对最小二乘法的数学思想和回归方程的理解，教学实施过程中的难点是根据给出的线性回归方程的系数公式建立线性回归方程。
四、教学设计）（一）、创设情境导入新课1、相关关系的理解我们曾经研究过两个变量之间的函数关系：一个自变量对应着唯一的一个函数值，这两者之间是一种确定关系。
生活中的任何两个变量之间是不是只有确定关系呢？如：学生成绩与教师水平之间存在着某种联系，但又不是必然联系，对于学生成绩与教师水平之间的这种不确定关系，我们称之为相关关系。
这就是我们这节课要共同探讨的内容————变量间的相关关系。
生活中还有很多描述相关关系的成语，如：“虎父无犬子”，“瑞雪兆丰年”。
通过学生熟悉的函数关系，引导学生关注生活中两个变量之间还存在的相关关系。
让学生体会研究变量之间相关关系的重要性。
感受数学来源于生活。
（二）、初步探索，直观感知1、根据样本数据作出散点图，直观感知变量之间的相关关系。
变量间的相关关系 说课稿 教案 教学设计
变量之间的相关关系1 理解教材新知（层析教材，新知无师自通）知识点一相关关系[提出问题](1)吸烟可导致肺癌．(2)下表是某小卖部6天卖出热茶的杯数与当天气温的对比表.(3)y＝x2＋5(问题1：吸烟一定可以导致肺癌吗？吸烟与患肺癌有关吗？提示：吸烟不一定患肺癌，但它们有一定的关系．问题2：小卖部中卖出的热茶杯数与当天气温有关吗？两者之间是如何变化的？提示：两者间有关系．随着气温的降低卖出的热茶杯数增加．问题3：y＝x2＋5(x∈R)中，x，y间是什么关系？提示：y与x间是函数关系，是一种确定关系．[导入新知]相关关系如果两个变量中一个变量的取值一定时，另一个变量的取值带有一定的随机性，那么这两个变量之间的关系叫做相关关系．[化解疑难]两个变量间的关系分类两个变量间的关系分为三类：一类是确定性的函数关系，如正方形边长与面积的关系；另一类是变量间确实存在关系，但又不具备函数关系所要求的确定性，它们的关系是带有随机性的，这种关系就是相当关系，如某位同学的“物理成绩”与“数学成绩”之间的关系；再一类是不相关，即两变量没有任何关系.知识点二散点图的含义及应用[提出问题]下表是某地搜集到的新房屋的销售价格y(单位：万元)和房屋的面积x(单位：m2)的数据：问题1：以x为横从标，y为纵坐标在平面直角坐标系中作出表示以上数据的点．提示：问题2：房屋的销售价格与房屋的面积有关系吗？提示：有关系．问题3：怎样描述房屋的销售价格与房屋的面积之间的变化关系？提示：大体上来看，面积越大，售价越高．但不是正比例函数关系．[导入新知]1．散点图将各数据在平面直角坐标系中的对应点画出来，得到表示两个变量的一组数据的图形，这样的图形叫做散点图，利用散点图，可以判断两个变量是否相关，相关时是正相关还是负相关．2．正相关和负相关(1)正相关：散点图中的点散布在从左下角到右上角的区域．(2)负相关：散点图中的点散布在从左上角到右下角的区域．[化解疑难]对正相关和负相关的理解(1)正相关随自变量的变大(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．(2)负相关随自变量的变大(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.知识点三回归直线方程[提出问题]问题：在上述问题中，能否估计出房屋面积为120 m2时的销售价格？如何估计？提示：能．根据散点图作出一条直线，求出直线方程，即可预测．[导入新知]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(x 1，y 1)，(x 2，y 2)，…，(x n ，y n )．②设所求回归方程为y ^＝b ^x ＋a ^，其中a ^，b ^是待定参数． ③由最小二乘法得 其中：b ^是回归方程的斜率，a ^是截距． [化解疑难]回归直线方程与直线方程的区别线性回归直线方程中y 的上方加记号“^ ”是与实际值y 相区别，因为线性回归方程中的“y ^”的值是通过统计大量数据所得到的一个预测值，它具有随机性，因而对于每一个具体的实际值而言，y ^的值只是比较接近，但存在一定的误差，即y ＝y ^＋e (其中e 为随机变量)，预测值y ^与实际值y 的接近程度由随机变量e 的标准差决定.2 突破 常考题型（锁定考向，考题前边不离其宗） 题型一 相关关系的判断[例1] (1)下列关系中，属于相关关系的是________①正方形的边长与面积之间的关系； ②农作物的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降雪量与交通事故的发生率之间的关系． (2)某个男孩的年龄与身高的统计数据如下表所示.②判断y 与x 是否具有线性相关关系．【解析】 (1)在①中，正方形的边长与面积之间的关系是函数关系；在②中，农作物的产量与施肥量之间不具有严格的函数关系，但具有相关关系；在③中，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，因而它们不具有相关关系；在④中，降雪量与交通事故的发生率之间具有相关关系．【答案】 (1)②④ (2)①散点图如下图所示．②由图知，所有数据点接近一条直线排列，因此，认为y与x有线性相关关系．[类题通法]两个变量是否相关的两种判断方法(1)根据实际经验：借助积累的经验进行分析判断．(2)利用散点图：通过散点图，观察它们的分布是否存在一定的规律，直观地进行判断．[活学活用]如下图所示的两个变量不具有相关关系的有________．【解析】①是确定的函数关系；②中的点大都分布在一条曲线周围；③中的点大都分布在一条直线周围；④中点的分布没有任何规律可言，x，y不具有相关关系．【答案】①④题型二求回归方程[例2]某连锁经营公司所属5个零售店某月的销售额和利润额资料如下表：商店名称 A B C D E销售额(x)/千万元 3 5 6 7 9利润额(y)/百万元 2 3 3 4 5(1)(2)若销售额和利润额具有相关关系，计算利润额y对销售额x的回归直线方程．【解】(1)散点图如下：(2)数据如下表：i x i y i x2i x i y i1 32 9 62 53 25 153 6 3 3618 4 7 4 49 28 5 9 5 81 45 合计3017200112可以求得b ^＝0.5，a ^＝0.4， 线性回归方程为y ^＝0.5x ＋0.4. [类题通法]求线性回归方程的步骤(1)计算平均数x ，y . (2)计算x i 与y i 的积，求1ni ii x y=∑(3)计算21nii x=∑(4)将结果代入公式，求b ^. (5)用a ^＝y －b ^x ，求a ^. (6)写出回归方程． [变式训练]已知变量x ，y 有如下对应数据：x 1 2 3 4 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． 解：(1)散点图如下图所示．(2)x ＝1＋2＋3＋44＝52，y ＝1＋3＋4＋54＝134， 41ii x=∑y i ＝1＋6＋12＋20＝39.41ii x=∑＝1＋4＋9＋16＝30，b ^＝39－4×52×13430－4×522＝1310，a ^＝134－1310×52＝0，所以y ^＝1310x 为所求回归直线方程.题型三 利用线性回归方程对总体进行估计[例3] 一台机器由于使用时间较长，但还可以使用，它按不同的转速生产出来的某机器零件有一些会有缺点，每小时生产有缺点零件的多少随机器运转的速度而变化，下表是抽样试验结果：转速x (转/秒)(x ∈N *) 16 14 12 8 每小时生产有缺点的零件数y (件)11985(1)如果(2)若实际生产中，允许每小时的产品中有缺点的零件数最多为10个，那么机器的转速应该控制在什么范围内？【解】 (1)由题意，可得x ＝12.5，y ＝8.25，41ii x=∑y i ＝438，∑i ＝1nx 2i ＝660，则b ^＝438－4×12.5×8.25660－4×12.52≈0.728 6，a ^＝y －b ^x ＝－0.857 5. 所以回归直线的方程为y ^＝0.728 6x －0.857 5. (2)要使y ≤10，则0.728 6x －0.857 5≤10，解得x ≤14.90.所以机器的转速应该控制在15转/秒以下． [类题通法]回归分析的三个步骤(1)进行相关性检验，若两变量无线性相关关系，则所求的线性回归方程毫无意义． (2)求回归直线方程，其关键是正确地求得a ^，b ^. (3)根据直线方程进行预测． [活学活用]假设关于某设备的使用年限x (年)和所支出的维修费用y (万元)，有如下的统计资料：使用年限x 2 3 4 5 6 维修费用y2.23.85.56.57.0由资料可知y 与x 具有相关关系． (1)求回归方程y ^＝b ^x ＋a ^的回归系数a ^，b ^； (2)估计使用年限为10年时维修费用是多少． 解：(1)先把数据列成表.序号 1 2 3 4 5 x i 2 3 4 5 6 20 y i 2.2 3.8 5.5 6.5 7.0 25 x i y i 4.4 11.4 22.0 32.5 42.0 112.3 x 2i4916253690由表可知x ＝4，y ＝5，由公式可得： b ^＝112.3－5×4×590－5×42＝12.310＝1.23，a ^＝y －b ^x ＝5－1.23×4＝0.08. (2)由(1)可知回归方程是y ^＝1.23x ＋0.08，∴当x ＝10时，y ^＝1.23×10＋0.08＝12.3＋0.08＝12.38(万元)． 故估计使用年限为10年时，维修费用是12.38万元． 3 跨越 高分障碍（修补短板，拉分题一份不丢） 6.线性相关关系的判断及回归方程的应用[典例] (12分)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：x 3 4 5 6 y2.5344.5(1)(2)请根据上表供的数据，用最小二乘法求出y 关于x 的线性回归方程y ^＝b ^x ＋a ^； (3)已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤．试根据(2)求出的线性回归方程，预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤？[解题流程][规范解答][类题通法]解答回归分析问题的四个注意点 (1)先用散点图确定是否线性相关； (2)准确计算回归方程中的各个系数；(3)根据回归方程预测，现在生产100吨产品消耗的标准煤的数量为0.7×100＋0.35＝70.35， (11分)故耗能约减少了90－70.35＝19.65(吨标准煤)． (12分)由回归方程计算的该值只是一个预测值，是实际问题的一个估计值，因此最后应进行回答..(2)由题意，得∑i ＝1nx i y i ＝3×2.5＋4×3＋5×4＋6×4.5＝66.5，x ＝3＋4＋5＋64＝4.5，y ＝2.5＋3＋4＋4.54＝3.5，∑i ＝1nx 2i ＝32＋42＋52＋62＝86， (6分) ∴b ^＝66.5－4×4.5×3.586－4×4.52＝66.5－6386－81＝0.7， (8分)a^＝y －b ^x ＝3.5－0.7×4.5＝0.35， (9分) 故线性回归方程为y ^＝0.7x ＋0.35. (10分)此处计算量较大易出错，可利用计算器求解.[规范解答](1)散点图，如图所示．(2分)[名师批注]散点图的画法中，若纵、横坐标的刻度选取不当，则不易观察散点图的分布.(3)回归直线必过样本中心；(4)利用回归直线方程求出的值只是估计值，会与实际值有一定的误差． [活学活用]某个体服装店经营某种服装在某周内所获纯利y (元)与该周每天销售这种服装的件数x (件)之间有一组数据如下表：(1)求x ，y ；(2)若纯利y 与每天销售这种服装的件数x 之间是线性相关的，求回归直线方程； (3)若该店每周至少要获纯利200元，请你预测该店每天至少要销售这种服装多少件？ (以下数据供选择：721ii x =∑＝280，721ii y =∑＝45 309，71i i i x y =∑＝3 487)解：(1)x ＝3＋4＋5＋6＋7＋8＋97＝6，y ＝66＋69＋73＋81＋89＋90＋917≈79.86.(2)∵b ^＝3 487－7×6×79.86280－7×62≈4.75，a ^＝79.86－4.75×6＝51.36，∴纯利与每天销售件数x 之间的回归直线方程为y ^＝51.36＋4.75x . (3)当y ^＝200时，200＝4.75x ＋51.36，所以x ≈31.29.因此若该店每周至少要获纯利200元，则该店每天至少要销售这种服装32件. 4 应用 落实体验（自主演练，百炼方成钢）。
变量间的相关关系教案
变量间的相关关系优秀教案一、教学目标：1. 让学生理解相关关系的概念，掌握相关系数的定义和计算方法。
2. 培养学生运用相关系数分析实际问题，判断变量间的关系。
3. 引导学生利用图表和数据进行推理和分析，提高学生的数据分析能力。
二、教学内容：1. 相关关系的概念和性质2. 相关系数的定义和计算方法3. 相关系数的大小与变量间关系的强度和方向4. 实际问题中的相关关系分析三、教学重点与难点：1. 重点：相关关系的概念、相关系数的定义和计算方法，相关系数的大小与变量间关系的判断。
2. 难点：相关系数计算公式的理解和应用，实际问题中的相关关系分析。
四、教学方法：1. 采用问题驱动的教学方法，引导学生通过实例认识相关关系。
2. 利用图表和数据进行分析，帮助学生理解相关系数的含义和作用。
3. 结合生活中的实际问题，培养学生运用相关系数分析和解决问题的能力。
五、教学准备：1. 准备相关关系的实例和数据，制作PPT进行展示。
2. 准备相关系数计算器，方便学生进行实践操作。
3. 准备一些实际问题，用于课堂讨论和分析。
六、教学过程：1. 引入：通过一个简单的实例，如身高和体重之间的关系，引导学生思考变量间的关系。
2. 讲解相关关系的概念和性质，解释相关系数的作用。
3. 讲解相关系数的定义和计算方法，引导学生理解相关系数的大小与变量间关系的强度和方向。
4. 进行实际问题分析，让学生运用相关系数判断变量间的关系。
5. 总结本节课的重点内容，布置课后作业。
七、课堂练习：1. 让学生使用相关系数计算器，计算给定数据集的相关系数。
2. 让学生分析实际问题中的相关关系，判断变量间的关系强度和方向。
3. 让学生解释相关系数在实际问题中的应用和意义。
八、课堂讨论：1. 引导学生讨论实际问题中的相关关系，分享彼此的想法和观点。
2. 引导学生从相关系数的角度分析实际问题，提出解决方案。
3. 鼓励学生提出问题，促进课堂互动和思考。
九、课后作业：1. 让学生完成相关关系练习题，巩固所学知识。
变量间的相关关系教案
变量间的相关关系教案一、教学目标1. 让学生理解相关关系的概念，掌握相关系数的含义和计算方法。
2. 培养学生运用相关分析解决实际问题的能力。
3. 引导学生运用图表和数学方法描述和分析变量间的相关关系。
二、教学内容1. 相关关系的定义和类型2. 相关系数的含义和计算方法3. 绘制相关散点图4. 实际问题中的相关关系分析5. 练习与拓展三、教学重点与难点1. 教学重点：相关关系的概念、相关系数的计算方法、相关散点图的绘制。
2. 教学难点：如何运用相关分析解决实际问题。
四、教学方法与手段1. 采用问题驱动的教学方法，引导学生主动探究相关关系。
2. 利用多媒体课件和实物模型辅助教学，提高学生的直观感受。
3. 开展小组讨论和实践活动，培养学生的合作能力和动手能力。
4. 运用案例分析和练习题，巩固所学知识。
五、教学过程1. 导入：通过一个实际问题引入相关关系的话题，激发学生的兴趣。
2. 讲解相关关系的定义和类型，让学生理解相关关系的概念。
3. 讲解相关系数的含义和计算方法，让学生掌握相关系数的基本运用。
4. 绘制相关散点图，让学生学会用图形表示变量间的相关关系。
5. 分析实际问题中的相关关系，培养学生运用相关分析解决实际问题的能力。
6. 开展小组讨论和实践活动，让学生巩固所学知识。
7. 布置练习题，让学生进一步巩固所学内容。
8. 总结本节课的主要内容，强调相关关系在实际中的应用价值。
9. 布置课后作业，鼓励学生深入研究相关关系。
10. 课后反思：根据学生的反馈，调整教学方法和策略，提高教学质量。
六、教学评价1. 评价目标：检查学生对相关关系概念的理解、相关系数的计算及实际应用能力。
2. 评价方法：课堂练习、小组讨论、课后作业、案例分析等。
3. 评价内容：相关关系的定义、相关系数的计算、绘制相关散点图、实际问题分析。
4. 评价标准：学生能准确理解相关关系概念，熟练计算相关系数，合理运用相关分析解决实际问题。
七、教学拓展1. 介绍更多相关关系类型，如线性相关、非线性相关等。
变量间的相关关系教案
变量间的相关关系优秀教案第一章：引言1.1 课程介绍本课程旨在帮助学生理解变量间的相关关系，并学会如何进行相关性分析。
通过本章的学习，学生将能够掌握相关性概念，并了解相关性在实际应用中的重要性。
1.2 变量间的相关关系概念1.2.1 变量概念变量是研究对象的特征或属性，可以用来衡量或描述。
在本课程中，我们将关注两种类型的变量：定量变量和分类变量。
1.2.2 相关关系概念相关关系是指两个变量之间的相互关系或关联程度。
相关关系可以是正相关的，即一个变量增加时，另一个变量也增加；也可以是负相关的，即一个变量增加时，另一个变量减少。
第二章：皮尔逊相关系数2.1 皮尔逊相关系数的概念皮尔逊相关系数是衡量两个定量变量之间线性相关程度的一种统计方法。
它的取值范围在-1到1之间，当相关系数为1时，表示完全正相关；当相关系数为-1时，表示完全负相关；当相关系数为0时，表示没有相关关系。
2.2 计算皮尔逊相关系数2.2.1 数据收集收集两组定量变量的数据，并将其整理成表格形式。
2.2.2 计算步骤(1)计算两组数据的均值；(2)计算两组数据的标准差；(3)计算协方差；(4)计算皮尔逊相关系数。
2.3 应用案例通过实际案例，让学生了解如何使用皮尔逊相关系数进行相关性分析，并解释结果。
第三章：斯皮尔曼等级相关系数3.1 斯皮尔曼等级相关系数的概念斯皮尔曼等级相关系数是衡量两个变量之间单调相关程度的一种非参数方法。
它适用于非正态分布的数据或有序分类变量。
3.2 计算斯皮尔曼等级相关系数3.2.1 数据收集收集两组有序分类变量的数据，并将其整理成表格形式。
3.2.2 计算步骤(1)将数据进行等级排序；(2)计算等级差的积；(3)计算等级差的平均值；(4)计算斯皮尔曼等级相关系数。
3.3 应用案例通过实际案例，让学生了解如何使用斯皮尔曼等级相关系数进行相关性分析，并解释结果。
第四章：肯德尔等级相关系数4.1 肯德尔等级相关系数的概念肯德尔等级相关系数是衡量多于两个变量之间单调相关程度的一种非参数方法。
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变量之间的相关关系
第一课时 2.3.1 变量之间的相关关系
教学要求：通过收集现实问题中两个有关联变量的数据认识变量间的相关关系。
教学重点：通过收集现实问题中两个有关联变量的数据直观认识变量间的相关关系。
教学难点：变量之间相关关系的理解。
教学过程：
一、新课准备：
1.粮食产量与施肥量有关系吗？
2. 提问：“名师出高徒”可以解释为教师的水平越高，学生的水平也越高。
教师的水平与学生的水平有什么关系？你能举出更多的描述生活中两个变量的相关关系的成语吗？（水滴石穿三人行必有我师等）
二、讲授新课：
1. 问题的提出
1.请同学们如实填写下表（在空格中打“√” ）
学生讨论：我们可以发现自己的数学成绩和物理成绩存在某种关系。
（似乎就是数学好的，物理也好；数学差的，物理也差，但又不全对。
）物理成绩和数学成绩是两个变量，从经验看，由于物理学习要用到比较多的数学知识和数学方法。
数学成绩的高低对物理成绩的高低是有一定影响的。
但决非唯一因素，还有其它因素，如是否喜欢物理，用在物理学习上的时间等等。
（总结：不能通过一个人的数学成绩是多少就准确地断定他的物理成绩能达到多少。
但这两个变量是有一定关系的，它们之间是一种不确定性的关系。
如何通过数学成绩的结果对物理成绩进行合理估计有非常重要的现实意义。
）
2．给出相关关系的概念
1.相关关系的概念：两个变量之间的关系可能是确定的关系（如：函数关系），或非确定性关系。
当自变量取值一定时，因变量也确定，则为确定关系；当自变量取值一定时，因变量带有随机性，这种变量之间的关系称为相关关系。
相关关系是一种非确定性关系。
（分析：两个变量→自变量取值一定→因变量带有随机性→相关关系）
2.例：商品销售收入与广告支出经费之间的关系。
（还与商品质量，居民收入，生活环境等有关）
3.小结：1.现实生活中相关关系的实例。
2.相关关系的概念。
三.巩固练习
1.练习：教材P76 1，2题。
2.分析：人的身高和年龄是一对相关关系。
因为在某一个年龄上，人的身高在取值上带有一定的随机性，如受遗传.营养.体育锻炼.心理素质等因素的影响。
3.讨论：期中考试数学成绩与复习时间的投入量的关系。
（还可能受身体状况.心情问题等影响）。
四．作业
1.调查人的身高与他的右手长的关系。
2.收集你从小学到高中的数学成绩并分析比较，得出结论。
第二课时 2.3.2 两个变量的线性相关
教学要求：明确事物间的相互联系。
认识现实生活中变量间除了存在确定的关系外，仍存在大量的非确定性的相关关系，并利用散点图直观体会这种相关关系。
教学重点：利用散点图直观认识两个变量之间的线性关系．
教学难点：作散点图和理解两个变量的正相关和负相关。
教学过程：
一、复习准备：
1. 人的身高和体重之间的关系？
2. 学生设计一个统计问题，并指出问题涉及的总体是什么，所涉及的变量是什么．
二、讲授新课：
1. 教学散点图
①出示例题：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：
图来进一步分析。
②散点图的概念：将各数据在平面直角坐标中的对应点画出来，得到表示两个变量的一组数
据的图形，这样的图形叫做散点图。
（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）
③正相关与负相关概念：如果散点图中的点散布在从左下角到右上角的区域内，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域内，称为负相关。
（注：散点图的点如果几乎没有什么规则，则这两个变量之间不具有相关关系）
④讨论：你能举出一些生活中的变量成正相关或负相关的例子吗？（比如高学历高收入现象）
⑤练习：一个工厂为了规定工时定额，需要确定加工零件所花费的时间，为此进行了10次调查，收集数据如下：
2.指出是正相关还是负相关。
3.关于加工零件的个数与加工时间，你能得出什么结论？。