两个变量的线性相关PPT优秀课件2

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§2.3.2 两个变量的线性关系
一、变量之间的相关关系
2、两个变量之间产生相关关系的原因是受许多不确 定的随机因素的影响。 3、需要通过样本来判断变量之间是否存在相关关系
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§2.3.2 两个变量的线性关系
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：
2 i

2
nx
,
i 1
y bx
n
Σ（xi-¯x）（yi-y¯）
b=
i=1
n
Σ（xi-x¯）
i=1
a=¯y-bx¯
Q=(y1-bx1-a)^2+(y2-bx2-a)^2+…+(yn-bxn-a)^2 当a，b取什么值时，Q的值最小，即总体偏差最小
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§2.3.2 两个变量( yi y )
xi yi n x y
b

i1
n
( xi x)2
i1

i1 n
xi2

n
2
x
,
i1
a y b x
其中，b是回归方程的斜率，a是截距ww。w.sinx.
§2.3.2 两个变量的线性关系
5、最小二乘法的公式的探索过程如下： 设已经得到具有线性相关关系的变量的一组数据：
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
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§2.3.2 两个变量的线性关系
三、我们应该如何具体的求出这个回归方程呢？
方案一：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。
我们可以用计算机来求回归方程。
“各点与此直线的整体偏差”
（x2，y2）
是比较合适的。
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§2.3.2 两个变量的线性关系
n
Σ（yi-Yi）的最小值
i=1
n
Σ|yi-Yi|的最小值
i=1
n
Σ（yi-Yi）^2的最小值
i=1
b a
n
xiyi n x y
i 1 n

x
§2.3.2 两个变量的线性关系
两个变量的线性相关
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§2.3.2 两个变量的线性关系
一、变量之间的相关关系
1、变量之间除了函数关系外，还有相关关系。 例：（1）商品销售收入与广告支出经费之间的关系
（2）粮食产量与施肥量之间的关系 （3）人体内脂肪含量与年龄之间的关系
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.
脂肪
40
30
20
脂肪
10
0
0
20
40
60
80
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§2.3.2 两个变量的线性关系
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。
40 30 20 10
0 0
脂肪
脂肪
20
40
60
80
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§2.3.2 两个变量的线性关系
方案三: 在散点图中多取几组点，确定几条 直线的方程，分别求出各条直线的斜率和截 距的平均数，将这两个平均数作为回归方程 的斜率和截距。
脂肪
40 30 20 10
0 0
脂肪
20
40
60
80
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§2.3.2 两个变量的线性关系
上述三种方案均有一定的道理，但可靠性 不强，我们回到回归直线的定义。 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”。计 算回归方程的斜率和截距的一般公式：

n
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§2.3.2 两个变量的线性关系
2、你能举出一些生活中的变量成正相关或者 负相关的例子吗？
如学习时间与成 120
绩，负相关如日用眼 100
时间和视力，汽车的
80 60
重量和汽车每消耗一
40 20
升汽油所行驶的平均 0
路程等。
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，如：身高与数学成绩没有相关关系。
§2.3.2 两个变量的线性关系
散点图:
脂肪含量
人体脂肪含量百分比与年龄散点图
40 30 20 10 0
0 10 20 30 40 50 60 70 年龄
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，即一个变量值由小变大，
另一个变量值也由小变大，我们称这种相关关系
为正相关。
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§2.3.2 两个变量的线性关系
散
人体脂肪含量百分比与年龄散点图
脂肪含量
点
40
20
图
0
0
20
40
60
80
年龄
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，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。
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§2.3.2 两个变量的线性关系
思考：1、两个变量成负相关关系时，散点图
有什么特点？
答：两个变量的散点图中点的分布的位置是
从左上角到右下角的区域，即一个变量值由
小变大，而另一 个变量值由
运鱼车的单位时间与存活比例
大变小，我 1.5
存活比例
们称这种相
1
关关系为负
0.5
相关。
0 0
0.2
0.4
0.6
单位时间
（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
y
Yi=bxi+a（i=1，2，…，n）
（xi ，yi ）
它与实际收集得到的yi之间偏差是
yi-Yi
yi-Yi=yi-(bxi+a)（i=1，2，…，n） （x1，y1） 这样，用这n个偏差的和来刻画
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
根据上述数据，人体的脂肪含量与年龄之间
有怎样的关系？
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§2.3.2 两个变量的线性关系
• 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，