_变量之间的相关关系
变量之间的关系有哪三种
变量之间的关系有哪三种
变量之间的关系可用表格，函数关系式，图象法三种方法表示。
变量之间的关系是相关关系。
相关关系是客观现象存在的一种非确定的相互依存关系，即自变量的每一个取值，因变量由于受随机因素影响，与其所对应的数值是非确定性的。
相关分析中的自变量和因变量没有严格的区别，可以互换。
变量相关关系:当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化。
变量间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系。
当一个或几个变量取一定的值时，另一个变量有确定值与之相对应，我们称这种关系为确定性的函数关系。
马赫的要素一元论把科学和认识所及的世界归结为要素的复合，又把要素解释为感觉，认为这个世界以人的感觉为转移。
他指出，人的感觉是相同的，对于同一对象，不同的人乃至同一个人在不同的情况下会有不同的感觉，因此，世界上事物的存在只是相对的。
两个变量之间的相关关系称为
两个变量之间的相关关系称为
统计学中，两个变量之间的相关关系被称为相关性。
它是一种检测和研究变量间关系的方法，它可以帮助研究人员探索实验结果的数据。
相关性测量两个变量的关联程度，帮助我们更多地了解被调查者中变量之间的因果关系，以及几种变量之间的结构关系。
相关性可以使企业在未来进行数据分析时，更好地推断某些事件发生的可能性。
它可以帮助研究者更深入地了解被调查者中变量之间的潜在相关性，因此可以有效地预测变量未来变化的趋势。
相关性分析也可以检查多个变量之间的关系，因此有助于确定定义变量和被调查者之间的关系，进而确定这些变量的分类组合。
另外，相关性分析还可以帮助企业识别出重要的变量，从而有效地预测业务结果。
总之，相关性可以说是统计学中一种重要的概念。
它能够有效地识别和解释变量之间的关系，并为企业在未来数据分析中应用提供重要的参考。
因此，我们可以看出，相关性对学习统计学和收集数据分析有着重要意义。
《生物统计学》复习题及答案解析
《生物统计学》复习题一、填空题（每空1分，共10分）1．变量之间的相关关系主要有两大类：（ 因果关系），（平行关系 ）2．在统计学中，常见平均数主要有（算术平均数）、（几何平均数 ）、（调和平均数）3．样本标准差的计算公式（ 1)(2--=∑n X X S ）4．小概率事件原理是指（某事件发生的概率很小，人为的认为不会发生 ）5．在标准正态分布中，P （－1≤u ≤1）=（0。
6826 ）（已知随机变量1的临界值为0．1587）6．在分析变量之间的关系时，一个变量X 确定，Y 是随着X 变化而变化，两变量呈因果关系，则X 称为（自变量），Y 称为（依变量）二、单项选择题（每小题1分，共20分）1、下列数值属于参数的是：A 、总体平均数B 、自变量C 、依变量D 、样本平均数2、 下面一组数据中属于计量资料的是A 、产品合格数B 、抽样的样品数C 、病人的治愈数D 、产品的合格率3、在一组数据中，如果一个变数10的离均差是2，那么该组数据的平均数是A 、12B 、10C 、8D 、24、变异系数是衡量样本资料 程度的一个统计量。
A 、变异B 、同一C 、集中D 、分布5、方差分析适合于， 数据资料的均数假设检验。
A 、两组以上B 、两组C 、一组D 、任何6、在t 检验时，如果t = t 0、01 ，此差异是：A 、显著水平B 、极显著水平C 、无显著差异D 、没法判断7、 生物统计中t 检验常用来检验A 、两均数差异比较B 、两个数差异比较C 、两总体差异比较D 、多组数据差异比较8、平均数是反映数据资料 性的代表值。
A 、变异性B 、集中性C 、差异性D 、独立性9、在假设检验中，是以 为前提。
A 、 肯定假设B 、备择假设C 、 原假设D 、有效假设10、抽取样本的基本首要原则是A、统一性原则B、随机性原则C、完全性原则D、重复性原则11、统计学研究的事件属于事件。
A、不可能事件B、必然事件C、小概率事件D、随机事件12、下列属于大样本的是A、40B、30C、20D、1013、一组数据有9个样本，其样本标准差是0.96，该组数据的标本标准误（差）是A、0.11B、8.64C、2.88D、0.3214、在假设检验中，计算的统计量与事件发生的概率之间存在的关系是。
变量之间的相关关系
课题：§2.3.1变量之间的相关关系一．教学任务分析:（1）通过具体示例引导学生考察变量之间的关系，在讨论的过程中认识现实世界中存在着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.(2) 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.会作散点图,并对变量间的正相关或负相关关系作出直观判断.(3) 在解决统计问题的过程中，进一步体会用样本估计总体的思想，理解统计的作用. 二．教学重点与难点：教学重点：利用散点图直观认识变量间的相关关系.教学难点：理解变量间的相关关系.↓↓↓1．创设情景，揭示课题客观事物是相互联系的,过去研究的大多数是因果关系，但实际上更多存在的是一种非因果关系.比如说：某某同学的数学成绩与物理成绩，彼此是互相联系的，但不能认为数学是“因”，物理是“果”，或者反过来说,事实上数学和物理成绩都是“果”，而真正的“因”是学生的理科学习能力和努力程度,所以说，函数关系存在着一种确定性关系,但还存在着另一种非确定性关系——相关关系.生活中存在着许多相关关系的问题:问题1：商品销售收入与广告支出之间的关系.问题2:粮食产量和施肥量之间的关系.问题3:人体内的脂肪含量与年龄之间的关系.由上述问题我们知道,两个变量之间的关系,可能是确定关系或非确定关系.当自变量取值一定时,因变量的取值带有一定的随机性时,两个变量之间的关系称为相关关系.相关关系是一种非确定性关系,函数关系是一种确定性的关系.2.两个变量的线性相关问题4: 在一次对人体的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:问题5:某小卖部为了了解热茶销售量与气温之间的关系，随机统计并制作了某6天卖出热茶的杯数与当天气温的对照表：根据上述数据,气温与热茶销售量之间的有怎样的关系?学生活动:为了了解热茶销量与气温的大致关系，我们以横坐标x表示气温，纵坐标y表示热茶销量，建立直角坐标系，将表中数据构成的6个数对所表示的点在坐标系内标出，得到下图，从散点图可以看出,各散点在从左上角到右下角的区域里,因此,随着气温的升高, 热茶销售量逐步减少,图中点的趋势表明两个变量之间存在一定的关系.这种相关关系称为负相关.3. 两个变量的线性相关性的判断例题1：下表为某地近几年机动车辆数与交通事故数的统计资料，请判断机动车辆数与交通系．正相关.4．练习：（1）下列两个变量之间的关系哪个不是函数关系（ ）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.（5. 课外作业：<随堂导练>P 43-44.。
变量间的相关关系
)
A．y 平均增加 1.2 个单位 B．y 平均增加 3 个单位 C．y 平均减少 1.2 个单位 D．y 平均减少 3 个单位
A
即时训练3-1:(2017· 甘肃省高台期末)某地随着经济的发展,居民收入逐年
增长,下表是该地一银行连续五年的储蓄存款(年底余额),如表1:
年份x 储蓄存款 y(千亿元) 2013 5 2014 6 2015 7 2016 8 2017 10
i i
ˆ1 )2 + ( y2 y ˆ 2 )2 + + ( yn y ˆ n )2 Q = ( y1 y
=(y1bx1a)2+(y2bx2a)2+…+(ynbxna)2,
即要使 Q=(y1bx1a)2+(y2bx2a)2+…+(ynbxna)2 最小, a, b 应取什么值?
Байду номын сангаас (3)试预测加工10个零件需要多少时间?
解:(3)将 x=10 代入回归直线方程, 得 y =0.7×10+1.05=8.05(小时), 所以预测加工 10 个零件需要 8.05 小时.
【课时小结】
• 1、变量间的相关关系 • 2、变量间的线性相关关系 • 3、回归直线，最小二乘法
自我检测
1.(2017·辽宁葫芦岛期中)观察下列散点图,则①正相关,②负相关,③不
[解] (1)散点图如图所示．
(2)由图知随年龄的增加身高也再增加，所以我 们说两变量间正相关关系，并且所有数据点接
近一条直线排列，y与x具有线性相关关系．
例2、 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 热饮杯数与当天气温的对比表:
变量之间的相关关系
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.
知识探究（四） ：回归方程
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？
相关关系是进行回归分析的基础，同时， 也是散点图的基础。
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
脂肪 9.5 年龄 53
27
39
41
45
49
50
17.8 21.2 25.9 27.5 26.3 28.2 54 56 57 58 60 61
知识探究（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： （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. 这些问题中两个变量之间的关系是函数关 系吗？ 均不是！
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？
3.在下列各变量之间的关系中: ①汽车的重量和百公里耗油量.②正n边形的边数与内角度数之 和.③一块农田的小麦产量与施肥量.④家庭的经济条件与学生 的学习成绩.
是相关关系的有(
(A)①②
)
(C)②③ (D)③④
(B)①③
二、填空题（每题5分，共10分）
4.（2010·广东高考）某市居民2005~2009年家庭平均收入
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.
高中数学知识点：变量之间的相关关系
高中数学知识点：变量之间的相关关系变量与变量之间存在着两种关系：一种是函数关系，另一种是相关关系。
1．函数关系
函数关系是一种确定性关系，如y=kx+b，变量x取的每一个值，y 都有唯一确定的值和它相对应。
2．相关关系
变量间确定存在关系，但又不具备函数关系所要求的确定性
相关关系分为两种:
正相关和负相关
要点诠释：
对相关关系的理解应当注意以下几点：
（1）相关关系与函数关系不同.因为函数关系是一种非常确定的关系，而相关关系是一种非确定性关系，即相关关系是非随机变量与随机变量之间的关系.而函数关系可以看成是两个非随机变量之间的关系.因此，不能把相关关系等同于函数关系.
（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，而是涉及到第三个因素——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.
（3）函数关系与相关关系之间有着密切联系，在一定的条件下
可以相互转化.例如正方形面积S与其边长x间虽然是一种确定性关系，但在每次测量边长时，由于测量误差等原因，其数值大小又表现出一种随机性.而对于具有线性关系的两个变量来说，当求得其回归直线后，我们又可以用一种确定性的关系对这两个变量间的关系进行估计.
3．散点图
将收集到的两个变量的统计数据分别作为横、纵坐标，在直角坐标系中描点，这样的图叫做散点图。
通过散点图可初步判断两个变量之间是否具有相关关系，她反映了各数据的密切程度。
变量之间的相关关系
“变量间的相关关系”中的核心概念和思想方法解读及教学建议河北师范大学数学与信息科学学院程海奎《变量间的相关关系》的主要内容为采用定性和定量相结合的方法研究变量之间的相关关系，主要研究线性相关关系．主要概念有“相关关系”、“散点图”、“回归直线和回归直线方程”、“相关系数”等．研究方法为先绘制散点图，直观表示观测数据，定性描述变量间相关关系的类型、方向、相关程度．然后应用最小二乘法确定变量间相关关系的具体表达形式，描述变量间的数量规律，并由一个变量的取值去推测另一个变量的取值．这部分内容涉及到一些重要的统计思想和方法，对学生的学习和教师的教学都有一定的难度．本文就研究对象、核心概念、研究方法、统计思想及相关应用进行简单的解读，提出一些教学建议，希望对教学能提供一些帮助．一、相关概念及统计思想方法1．相关关系——变量间的不确定关系两个变量之间的数量关系有两种不同的类型：一种是函数关系，一种是相关关系．当一个变量取一定的值时，另一个变量有确定的值与之对应，我们称这种关系为确定的函数关系．一般把作为影响因素的变量称为自变量，把与之对应变化的变量称为因变量．当一个变量取一定的数值时，与之对应的另一个变量的值虽然不确定，但它按某种规律在一定的范围内变化，变量间的这种关系称为不确定性的相关关系．或者说两个变量之间确实存在某种关系，但不具备函数关系所要求的确定性．函数关系和相关关系都是指两个变量之间的数量关系．函数关系是两个非随机变量之间的一种确定关系，是一种因果关系．而相关关系是两个变量之间的一种不确定的关系，这两个变量中至少有一个是随机变量．两个相关变量之间可能有内在联系（真实相关），也可能完全不存在内在联系（虚假相关）．之所以X和Y之间是相关关系，原因是变量X是影响变量Y的主要因素，但不是唯一因素，还有其他种种因素，而这些因素我们又不能完全把握．研究函数关系，可以用数学分析的方法．例如，已知y和x之间具有线性关系，即，此时只要知道变量的两组取值就可以确定函数表达式．研究相关关系则必须对变量进行多次观测，借助统计的相关思想和方法．例如，有人认为人的体重y 和身高x之间具有近似的二次函数关系，由三个人的身高和体重数据，确定出y和x之间的表达式．这样得到的结果很不可靠，难以使人信服．2．散点图—描述相关关系的直观工具由于相关关系的不确定性，寻找变量X和Y之间的相关关系时，首先要对变量进行观测．设n次观测值为．在直角坐标系中，横轴代表变量X，纵轴代表变量Y，将观测数据用坐标点的形式描绘出来，得到的图形称为散点图．散点图是研究相关关系的直观工具，可以定性的判断相关的方向和程度．如果散点大致分布在一条直线附近，又不完全在一条直线上，说明变量间具有线性相关关系；如果这些点大致分布在一条曲线附近，说明变量间具有非线性相关关系；如果这些点的分布几乎没有什么规则，说明两个变量间没有相关关系．对于线性相关，如果散点从左下角到右上角沿直线分布，那么两个变量正相关，如果散点从左上角到右下角沿直线分布，两个变量负相关．如果散点在整体上和某一直线越接近，表明变量间相关关系越强．3．数据分析方法—相关分析与回归分析对变量间相关关系，在定性分析的基础上，需要进行定量分析．定量分析有相关分析和回归分析两种方法．相关分析是用一个指标（称为相关系数）来反映变量间相关关系的密切程度（见人教A版必修3P85，阅读与思考）．回归分析就是根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型，来近似表达变量间的平均变化关系．相关分析和回归分析具有共同的研究对象，在具体应用时，需要互相补充．作相关分析需要依靠回归分析表明变量相关的具体形式，而进行回归分析需要通过相关分析表明变量间的相关程度，只有变量间存在高度相关时，由回归分析得到的变量间的具体形式才有意义．相关分析研究变量间的相关的方向和相关程度，它不提供相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况．相关分析不必确定哪个变量是自变量，哪个是因变量，所涉及的两个变量可以都是随机变量．回归分析根据观测数据，确定一个数学方程式（回归方程），根据这个方程式可以由已知量推测未知量，为估算和预测提供一个重要方法．回归分析必须事先确定具有相关关系的变量中哪个为自变量，哪个为因变量．一般地说，自变量是普通变量（人为可以控制其取值），因变量是随机变量．4．最小二乘思想—统计学基础的重要部分当两个变量之间存在相关关系时，由于不确定性，如果只有很少几组变量观测值，很难估计误差的大小．法国法数学家勒让德（Le Gendre，1752—1833）在根据测量数据预测彗星轨道的问题时，发现了如何有效利用全部测量数据的方法．即通过计算得出一组数值，在使数据组的偏差达到最小的意义下，这些数值是最优的．由勒让德的方法得出的数值充分利用了所有数据信息，这个方法现在叫做最小二乘法．人们立即认识到勒让德发现的价值，运用最小二乘法的数学并不难，所以绝大多数从事测量的科学家，都能从这一方法中受益，他们可以充分利用数据．当时最小二乘思想在科学界迅速流传．1809年，德国数学家高斯（Gauss，1777—1855年）在一篇论文中，分析了如何充分利用一系列测量数据来预测天体轨道的问题，在文章中也叙述了最小二乘法，并声称自己发明了这一方法．事实上，勒让德第一个发表了最小二乘法思想，并影响了统计学；高斯也使用了最小二乘法，并且考虑了最小二乘法的误差分析问题，他还发现了最小二乘法理论中的重要结果，它从统计学的角度回答了最小二乘法在缩小误差上的优势，使得在勒让德那里只是处理测量数据的代数方法逐渐渗透到统计数据分析的领域，最小二乘法对统计学就象微积分对于数学中的影响一样深远，高斯的巨大声望使一些历史学家把最小二乘法归功于他．下面通过一个简单问题，阐述最小二乘思想．一段公路，实际长度为a千米，a是未知的，对公路进行n次实际测量，假设测量值为．可是每次测量都有一定的误差，这些误差或正或负，或大或小．应该如何估计a的值呢？直观的想法是a 的值应该最接近这些测量数据，数学描述就是： a的值应该使所有的误差平方和达到最小．当时，达到最小．即用测量数据的平均值作为a的估计值．这里估计参数a所采用的就是最小二乘法的思想．用数理统计知识可以证明这样的估计也是最佳的．最小二乘法的优点是：有效利用了全部测量数据，使误差平方和达到最小，防止了某一极端误差对决定参数估计值取得支配性地位．在计算上只需对参数求偏导数求解线性方程组即可．5．回归直线与回归方程当两个变量之间具有线性相关关系时，散点图中的点大致分布在一条直线附近，这条直线叫做回归直线，这条直线的方程叫做回归方程．数学模型：假设因变量y主要受自变量x的影响，它们之间的数量关系为，其中x 是非随机变量，是未知的常数．是随机误差项，它反映了未列入方程的其它各种因素对y的影响．从而y是随机变量，它可以用由x的值完全确定的部分和随机误差部分来解释．当由观测数据估计出和b时，得到直线回归方程为．将观测数据代入中，得，或，其中为n次观测的误差．求的估计值，使“从整体上看各点与直线的距离最小”．应用最小二乘思想，就是求使误差平方和达到最小的的值．可以用配方法或求偏导数的方针求出的估计值．6．相关系数—变量间线性关系密切程度的度量相关系数是用来衡量两个变量之间线性关系密切程度（强与弱）的一个数量指标．只有了解构造相关系数的统计思想，才能对相关系数有较深刻的理解．下面对相关统计量的意义及构造相关系数的统计思想做一简述．设回归方程为，与对应的回归值为．称为偏差，称为偏差方和．的值越小，反映各偏差普遍较小，数据点整体上比较接近回归直线，说明变量间线性关系比较密切．但是一个绝对量，需要进行调整．为方便引入以下记号：，，，．衡量数据的波动大小，衡量数据的波动大小．，反映主要由的变化引起的间的波动，反映除线性关系之外的各种随机因素引起的间的波动．可以证明：．令，显然，而且越接近1，就越接近0，说明x和y之间的线性关系越密切．当时，x和y正相关，当时，x和y负相关．但由于只与有关，所以不能反映相关的方向．因此定义相关系数如下：，一般越接近1，x和y之间的线性关系越密切．需要注意的两点是：（1）相关系数只衡量变量间线性关系的密切程度，即使变量间具有确定的非线性函数关系，也可能非常接近0．（2）当n 很小时，即使非常接近1，也不表明变量间的线性关系强．例如，无论x和y之间是何种关系，当n=2时，总有．二、教学建议1．“相关关系”的有关概念及定性描述相关关系的概念是描述性的，不必追求形式化上的严格．建议采用案例教学法．对比函数关系，重点突出相关关系的两个本质特征：关联性和不确定性．关联性是指当一个变量变化时，伴随另一个变量有一定的变化趋势；不确定性是指当一个变量取定值时，与之相关的变量的取值仍具有随机性．因为有关联性，才有研究的必要性．因为其不确定性，从少量的变量观测值，很难估计误差的大小，因此必须对变量作大量的观测．但每个观测值都有一定误差，为了消除误差的影响，揭示变量间的本质联系，就必须要用统计分析方法．判断两个变量间是否具有相关关系，一是凭经验及学科专业知识，二是借助散点图．下面是一些可供选择的例子，教学时可先逐一分析其关联性和不确定性，然后结合散点图，进一步判断相关关系的类型和方向．例5（非线性相关和不相关的例子）对0到18岁之间的未成年人来说，年龄和身高之间具有非线性的相关关系．对成年人来说，年龄和身高之间没有相关关系（散点图略）．例6吸烟和患肺部疾病之间不具有因果关系，但具有相关关系．我们引入两值变量X和Y：如果调查了700人，其中400个不吸烟者中有40人患肺部疾病（10%），300个吸烟者中有60个人患肺部疾病（20%），说明吸烟对患肺部疾病有一定的影响．但不吸烟者也可能患肺部疾病，吸烟者也可能不患肺部疾病，因此X和Y之间具有相关关系．例7 有人曾经观察过某一国家历年的国内生产总值与精神病患者的人数的关系，发现两者之间存在较强的正相关．实际上国内生产总值与精神病患者的人数之间没有内在联系，是一种典型的虚假相关．这是因为它们都和人口总量有内在的相关关系．说明：（1）适当例举非线性相关和不相关的例子，有助于对相关关系的全面了解，但我们研究的重点是线性相关关系，而且正相关或负相关只对线性相关有意义．（2）讨论“相关关系”时，对中学生来说，不要求说明哪个变量是随机变量，哪个变量是普通变量．（3）根据学生实际情况，可以从散点图判断线性关系的强弱，进行适当拓展．2．相关关系的定量描述——求回归直线方程本小节的重点是用最小二乘法求回归直线方程．采用探究式教学方式．在给出回归直线和回归直线方程的定义后，提出如下问题：如何求回归直线方程，要求这条直线在整体上与数据点最接近？许多统计思想和方法都比较直观，学生可能提出各种不同的方法，包括教材上列举的方法．为了防止漫无目的，对求回归直线的方法应提出一些基本要求：尽可能利用全部数据，体现整体偏差最小，便于数学计算，结果确定等．离这些要求越来越远的方法，不必多加考虑．通过对有些方法逐步修正，最后引导到使用最小二乘法求回归直线方程．方法1：逐渐移动直线，测量各点到直线的距离，使距离和最小．该方法体现了整体偏差最小的思想，缺点是难以实现，而且测量的方法很难得到确定的结果．方法2：选择两点画直线，使直线两侧的点的个数基本相同．这种方法没有利用全部数据信息，其结果会因人而异．方法3：用多条直线的斜率和截距的平均值作为回归直线的斜率和截距．这种方法既没有利用全部数据信息，也没有体现整体误差最小的思想，结果也不确定．设回归方程为，，是第i个观测值的偏差，是第i个观测点到回归直线的距离．设是回归直线的倾斜角，则．方法4：距离和最小．求a，b使达到最小．这是方法1的数学严格化．方法5：总的偏差和最小．求a，b使达到最小．方法4和方法5是等价的．方法5利用了全部数据，体现整体偏差最小的思想，结果是唯一确定的．唯一的缺点是不便数学计算．方法6偏差平方和最小．求a，b使达到最小．该方法克服了方法5的缺点．这种方法称为最小二乘法．说明：（1）我们的目的是通过探究找到一个求回归方程的“较优”的方法，这里所说的“较优”也是基于直观的思想，在学生现有的知识水平下，无法严格证明．如果对用上面的方法得到直线的“优劣”进行评判，我认为是理解上的偏差，况且也做不到．（2）应用最小二乘法求回归方程是一个纯数学的问题，用配方法显得繁琐，用求偏导数的方法超出了学生的能力要求．对此不做要求，直接给出a，b的公式，不影响对统计方法的理解．（3）也可以按下面的过程展开教学．①提供实际问题情境，从测量数据出发，采用偏差平方和最小的思想（最小二乘思想）求参数的估计值．②通过类比用最小二乘法求回归直线方程．3．回归方程的计算回归方程中a，b的计算公式比较复杂，要求利用计算器或计算机进行计算．为了熟悉公式的构成及相关量的计算过程，建议使用Excel软件中的公式进行计算．以年龄和脂肪含量的关系为例．如下表所示：在相应的单元格内输入数据，第15行为合计．先计算，，在单元格C1，D1，E1中输入相应的公式．通过公式复制然后求和得到：（C15）（D15）（E15），相关系数,，回归方程为．作为拓展还可以计算与对应的回归值，与实际观测值进行比较，了解偏差的大小．由相关系数的大小判断线性关系的强弱．4．回归方程的意义及应用回归直线方程作为变量x和y之间线性关系的代表，它近似描述了x和y之间的数量关系．利用回归方程，当已知x的值时，可以推断y的取值．回归方程中b的意义为：当自变量x改变一个单位时，因变量y的平均改变量．为当时y的估计值，也可以理解为当时y的可能取值的平均值．在教学中下面的实例可供选择．例1主要解释系数b和回归值的意义；例2说明回归方程用于预测时的作用；例3介绍“回归”一词的由来的背景知识，同时也说明了回归方程在揭示了变量间的依存规律时的作用．例1 年龄和脂肪含量之间的回归方程为．（1）解释b（0.5765）的意义；（2）当x=37时，计算相应的值并解释其意义．解（1）回归直线方程中b是直线的斜率，b>0表示随年龄的增长，人体脂肪含量呈现增长的趋势，b=0.5765说明年龄每增加1岁，身体脂肪含量平均增加0.5765%．（2）当x=37时，%，20.9%是37岁的人脂肪含量的一个估计值，可以理解为众多37岁人脂肪含量的平均值．说明：年龄的取值范围为23—61岁，一般在这个年龄范围内估计脂肪含量时误差相对较小，如果估计80岁人的脂肪含量，误差会很大，结果不可靠．例2 某博物馆发现文物被盗，公安刑侦人员经过分析，推测案犯的身高在175㎝左右．刑侦人员是如何推断的呢？原来在现场发现了案犯的脚印，测量脚印的长度为25.5㎝,已知成年人的脚印长x和身高y 之间存在线性相关关系，回归方程为．因此可以从脚印的长度，推断其大致身高，为破案提供重要线索．例3 英国遗传学家高尔顿（Francis Galton，1822-1911年）在子女与父母相像程度遗传学研究方面，取得了重要进展．高尔顿的学生卡尔·皮尔逊（Karl Pearson，1857-1936年）在继续这一遗传学研究的过程中，测量了1078个父亲及其成年儿子的身高．用x表示父亲的身高，y表示儿子的身高（单位为英寸）．求得回归方程为（如图所示），发现了一个重要的规律．主要计算结果及描述见下表：时，时，高尔顿和皮尔逊把这种现象称为“回归效应”，现在人们把由一个变量的变化去推断另一个变量变化的方法统称为回归分析．参考文献[1] 袁卫，庞皓，曾五一．统计学．高等教育出版社，2000年．[2] 魏宗舒等．概率论与数理统计教程．高等教育出版社，1983年．[3] （美）John Tabak 著，杨静译．不明确的科学．商务印书官，2008年。
2.3 变量间的相关关系
配人教版 数学 必修3
【示例】PM2.5是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒 物(也称可入肺颗粒物)．为了探究车流量与PM2.5的浓度是否 相关，现采集到某城市周一至周五某一时间段车流量与PM2.5 的数据如表：
时间
周一 周二 周三 周四 周五
车流量x/万辆
50 51 54 57 58
PM2.5的浓度y/ (微克·立方米－1) 69 70 74 78 79
配人教版 数学 必修3
2.3 变量间的相关关系
配人教版 数学 必修3
目标定位
重点难点
1.理解两个变量的相 重点：通过收集现实问题中两个有关联 关关系的概念． 变 量 的 数 据 直 观 认 识 变 量 间 的 相 关 关
2．会作散点图，并 系；利用散点图直观认识两个变量之间 利用散点图判断两 的线性关系；根据给出的线性回归方程
配人教版 数学 必修3
【分析】(1)利用描点法可得数据的散点图； (2)根据公式求出b^，a^，可写出线性回归方程； (3)根据(2)的线性回归方程，将 x＝25 代入，求出 PM2.5 的浓度．
配人教版 数学 必修3 【解析】(1)散点图如图所示．
配人教版 数学 必修3
(2) x ＝50＋51＋554＋57＋58＝54， －y ＝69＋70＋754＋78＋79＝74，
A．①②
B．②③
C．③④
D．①④
配人教版 数学 必修3
【答案】D 【解析】y^＝b^x＋a^表示y^与 x 之间的函数关系，而不是 y 与 x 之间的函数关系．但它所反映的关系最接近 y 与 x 之间的真 实关系．故选 D．
配人教版 数学 必修3
4．如果在一次试验中，测得(x，y)的四组数值分别是 x 16 17 18 19 y 50 34 41 31
变量之间的相关关系
变量间的相互关系是指两个或两个以上变量之间相联系的性质,主要有两种类型。
(1)因果关系:是指在两个有关系的变量中,因为一个变量的变化而引起另一个变量的变化。
应注意三点:第一,在两个变量中,只能一个是因,另一个是果,而不能互为因果。
第二,原因变量一定出现在结果变量之前。
第三,两者之间的变化关系是必然的,否则就不是因果关系。
社会现象的因果关系十分复杂,有一因一果、一果多因、一因多果以及多因多果等。
在社会调查研究中,调查者应注意区别事物之间因果关系的类型,对一果多因、一因多果以及多因多果等复杂的因果关系要仔细分析,逐一明确,这样才能清楚地认识社会现象和事物发展变化的规律。
(2)相关关系:是指变量的变化之间存在着非因果关系的一定联系和一定关系。
社会调查研究运用相关这一概念,其目的是了解社会现象和事物之间关系的密切程度,从中探寻其规律性。
变量之间的相关关系从变化的方向来看,可以分为正相关与负相关;从变化的表现形式来看,可以分为直线相关和曲线相关。
当一个变量的数值发生变化时,另一个变量的数值也随之发生同方向的变化,这种相关关系是正相关,也叫直接相关。
当一个变量的数值发生变化时,另一个变量的数值也随之发生反方向的变化,这种相关关系是负相关,也叫逆相关。
在社会调查研究中,掌握变量关系的正相关与负相关的概念,有利于了解社会现象和事物的发展方向和趋势。
当一个变量的数值发生变动(增加或减少),另一个变量的数值随着发生大致均等的变动时,这种关系称为直线相关;当一个变量的数值发生变动,另一个变量的数值随之发生不均等的变动时,这种关系称为曲线相关。
两个变量的相关关系
散点图有助于发现异常值和离群点，这些值可能会对相关关系的度量产生 影响。
线性回归分析
01
线性回归分析是一种数学方法，用于量化两个或多个变量之间 的线性关系。
02
通过最小二乘法等统计技术，线性回归分析可以估计出一条最
佳拟合线，该线能够描述自变量和因变量之间的关系。
销售预测
通过分析历史销售数据与市场趋 势，了解产品销量与市场活动、 季节性等因素的相关关系，预测 未来的销售情况。
竞争分析
研究竞争对手的市场表现、产品 策略等，分析其与市场占有率、 品牌知名度等变量的相关关系， 为制定竞争策略提供依据。
消费者行为研究
通过分析消费者购买决策与个人 特征、环境因素等变量的相关关 系，了解消费者偏好和行为模式， 优化产品定位和营销策略。
线性回归分析不仅可以确定变量的关系强度，还可以预测因变
03
量的取值。
相关系数
相关系数是一种量化指标，用于描述 两个变量之间相关关系的强度和方向 。
相关系数的绝对值越大，表示两个变 量之间的相关关系越强。
最常用的相关系数是皮尔逊相关系数 （Pearson correlation coefficient）， 其值介于-1和1之间。
由于数据获取的限制，本研究 只使用了小样本数据进行研究， 可能影响结果的准确性和普适
性。
变量选择主观性
在选择研究变量时，可能存在 主观偏见，导致所选变量不够
客观全面。
研究方法局限性
本研究主要采用线性回归分析 方法，对于非线性相关关系可
能无法准确描述。
未来研究方向
未来研究可以尝试使用更复杂的方法和模型，如机器学习、神经网络等，以更准确地描述和分析两个变量的 相关关系。同时，扩大样本量和增加变量类型也是重要的研究方向。
变量间的相关关系
1221ni iiniix y nxybx nxa y bx==⎧-⎪⎪=⎨-⎪⎪=-⎩∑∑其中1111,n ni ii ix x y yn n====∑∑以上方法称为最小二乘法。
典例精讲题型1相关关系的判断例1.(★)观察两相关变量得如下数据：x －1 －2 －3 －4 －5 5 4 3 2 1y －9 －7 －5 －3 －1 1 5 3 7 9画出散点图，判断它们是否有线性相关关系．【思路点拨】建系→描点→观察→结论．【解】由数据可得相应的散点图(如图所示)：由散点图可知，两者之间不具有线性相关关系．点评：以x为自变量，考查因变量y的变化趋势，从而作出判断变式训练：(★★)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 6y 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，用最小二乘法求出y 关于x 的线性回归方y Λ＝bx ＋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了多少吨标准煤？ (参考数值：3×2.5＋4×3＋5×4＋6×4.5＝66.5)【思路点拨】 (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出散点图； (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yΛ的值． 【解】(1)散点图如图所示：(2)由题意，得41i ii x y=∑i ＝3×2.5＋4×3＋5×4＋6×4.5＝66.5，x ＝3+4+5+6=4.54 y ＝2.5+3+4+4.5=3.54421ii x=∑＝32＋42＋52＋62＝86.266.5-4 4.5 3.566.5-63===0.786-4 4.586-81b ⨯⨯⨯=- =3.5-0.7 4.5=0.35a y b x ⨯故线性回归方程为yΛ＝0.7x ＋0.35.(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(吨)， 故生产能耗减少了90－70.35＝19.65(吨)． 点评： 求线性回归直线方程的步骤如下：课堂检测(★★) 10min1 . 下列两个变量之间的关系哪个不是函数关系（）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2．某市纺织工人的月工资（元）依劳动生产率（千元）变化的回归方程为y=50+80x，则下列说法中正确的是（）A．劳动生产率为1000元时，月工资为130元B．劳动生产率提高1000元时，月工资提高约为130元C．劳动生产率提高1000元时，月工资提高约为80元D．月工资为210元时，劳动生产率为2000元3．设有一个回归方程为y=2-1.5x，则变量x每增加一个单位时，y平均（）A．增加1.5单位B．增加2单位C．减少1.5单位D．减少2单位4．正常情况下，年龄在18岁到38岁的人们，体重y（kg）依身高x（cm）的回归方程为y=0.72x-58.5。
变量间的相关关系
变量间的相关关系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。
例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。
在研究相关关系前，先回忆一下函数的表示方法有哪些——列表，画图象，求解析式。
下面我们就用这些方法来研究相关关系。
看这样一组数据：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，根据样本数据,人体的脂肪含量与年龄之间有怎样的关系？结论：随着年龄增长，脂肪含量在增加。
用x轴表示年龄，y轴表示脂肪。
一组样本数据就对应着一个点。
2、散点图这个图跟我们所学过的函数图象有区别，它叫作散点图。
3、判断正、负相关、线性相关：请观察这4幅图，看有什么特点？图1呈上升趋势，图2呈下降趋势。
这就像函数中的增函数和减函数。
即一个变量从小到大，另一个变量也从小到大，或从大到小。
对于图1中的两个变量的相关关系，我们称它为正相关。
图2中的两个变量的相关关系，称为负相关。
后面两个图很乱，前面两个图中点的分布呈条状。
从数学的角度来解释：即图1、2中的点的分布从整体上看大致在一条直线附近。
我们称图1、2中的两个变量具有线性相关关系。
这条直线叫做回归直线。
图3、4中的两个变量是非线性相关关系1、找回归直线下面我们再来看一下年龄与脂肪的散点图，图12图图3图4从整体上看，它们是线性相关的。
如果可以求出回归直线的方程，我们就可以清楚地了解年龄与体内脂肪含量的相关性。
这条直线可以作为两个变量具有线性相关关系的代表。
能否画出这条直线？多种方法展示总结：所有的点离这条直线最近的方案最好。
从整体上看，各点与此直线的距离和最小。
变量之间的相关关系
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
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37岁，则其体内脂肪含 量的百分比约为多少？
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
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？
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
2.3 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
问题提出
t
p
1 2
5730
1.我们学过函数，知道两个变量之间的 关系有函数关系，有时可以用明确关系 是表达出来,但有些变量间的关系不是 函数关系，我们称为相关关系，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？
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
y b可x 以a
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)
可以用 | yi
(x2，y2)
yi | 或 (yi
yi )2 ，
其中 yi bxi a .
变量之间的相互关系
变量之间的相互关系一、引言在研究数据科学、统计学、经济学以及其他众多领域时，变量间的相互关系是不可或缺的议题。
这种关系描述了不同变量如何互相影响，从而帮助我们理解和预测现象。
本文将深入探讨变量间相互关系的概念、类型和测量方法。
二、变量间的关系类型1.因果关系：如果一个变量（原因）的变化导致了另一个变量（结果）的变化，则存在因果关系。
这种关系是有方向的，原因必定在前，结果只能在后。
2.相关关系：当两个或多个变量同时发生变化，但不表示因果方向时，我们称之为相关关系。
相关关系可以是正相关（一个变量增加时，另一个也增加）或负相关（一个变量增加时，另一个减少）。
3.函数关系：当一个变量（自变量）完全确定另一个变量（因变量）的值时，我们称之为函数关系。
这种情况下，因变量的变化完全依赖于自变量的变化。
三、测量变量间关系强度的方法1.皮尔逊相关系数：衡量两个连续变量的线性相关程度，取值范围在-1到1之间。
接近1表示强正相关，接近-1表示强负相关，接近0表示无相关。
2.斯皮尔曼秩相关系数：与皮尔逊相关系数类似，但适用于非参数数据。
它衡量的是两个连续变量之间的秩次相关性。
3.偏相关系数：当存在多个变量影响因变量时，偏相关系数可以用来衡量特定自变量与因变量之间的线性关系。
四、应用场景理解并测量变量间的相互关系在众多实际场景中都有应用价值。
例如，在市场营销中，通过分析消费者行为、购买历史等变量与购买决策之间的相互关系，可以更有效地制定营销策略。
在医学研究中，了解疾病症状、患者生理指标等变量之间的关系，有助于疾病的诊断和治疗。
五、结论理解并测量变量间的相互关系是数据科学和统计学中的重要概念。
通过明确关系的类型和测量方法，我们可以更好地理解和预测现象，从而在各个领域中做出更有效的决策。
随着技术的发展和数据的丰富，变量间相互关系的研究将继续深化和拓展，为我们提供更多的洞见和可能。
变量之间的相关关系
变量之间的相间确实存在关系，但又不 具备函数关系所要求的确定性，若它们的关系是 带有随机性的，就说两个变量具有相关关系. 注：相关关系是一种非确定性关系. 2、散点图：从一个统计数表中，为了更清楚地 看出x与y是否有相关关系，常将x的取值作为横 坐标，将y的相应取值作为纵坐标，在直角坐标 系中描点 i i ，这样的图形叫做散 点图.
温热度饮/℃杯数-5 与当0 天4气温7的对12比表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;
变量之间的相关关系
【典型例题】 解：（1）散点图如图所示
变量之间的相关关系
【分类】
线性相关关系：
正相关：指的是两个变量有相同的变化趋势，即从 整体上来看一个变量会随着另一个变量变大而变大. 这在散点图上的反映就是散点的分布在斜率大于0的 直线附近;
40
35
30
25
20
15
10
5
0
0
10
20
30
40
50
60
70
变量之间的相关关系
【分类】
负相关：指的是两个变量有相反的变化趋势，即 从整体上来看一个变量会随着另一个变量变大而 变小，这在散点图上的反映就是散点的分布在斜 率小于0的直线附近.
1.2 1
0.8 0.6 0.4 0.2
0 0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
变量之间的相关关系
【典型例题】
1、某机构曾研究温度对翻车鱼的影响，在一定温 度下，经过x单位时间，翻车鱼的存活比例为y，数 据如下： （0.10，1.00），（0.15，0.95），（0.20，0.95）， （0.25，0.90），（0.30，0.85），（0.35，0.70）， （0.40，0.65），（0.45，0.60），（0.50，0.55）， （0.55，0.40） (1)请作出这些数据的散点图； (2)关于这两个变量的关系，你能得出什么结论？
变量的相关关系与样本的相关系数课件-高二下学期数学人教A版(2019)选择性必修第三册
n
n
| x ' |
x1'2 x2 '2
xn '2
(
x1 x 2
x x 2
) ( 2
)
sx
sx
n
( x1 x) ( x2 x)
sx
2
8.1.1变量的相关关系
0 学习目标
1.结合实例，体会两个变量间的相关关系.
2.掌握相关关系的判断，能根据散点图对线性相关
关系进行判断.
1 情景导入
俗话说“庄稼一枝花，全靠肥当家”，这说明施肥的多少
对粮食的产量影响很大，那么粮食的产量还受其他因素的
影响吗？施肥量和粮食的产量是确定的函数关系吗？两个
●
●
●
●
●
x
3 随堂练习
1：某公司的利润y(单位：千万元）与销售总额x(单位：千万元)之间有
如下表对应数据：
x
10
15
17
20
25
28
32
y
1
1.3
1.8
2
2.6
2.7
3.3
（1）画出散点图；
（2）判断y与x是否具有线性相关关系。
3.5
解：（1）散点图如右图所示：
3
2.5
2
（2）由图可知，所有数据点接近直线
关程度的大小.
为了消除单位的影响，进一步做“标准化”处理
2 新知探究
x - x y - y
i=1
n
1 ' ' ' '
r = （x1 y1 +x2 y2 + +xn' yn'）=
变量之间的相关关系
变量之间的相关关系复习目标 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。
重点难点： 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、变量之间相关关系的理解。
3、了解回归直线方程的求解方法学习过程一、自学导读阅读课本必修3 P84—P85，然后尝试回答下面的的问题：1、 相关关系的概念：2、相关关系与函数关系的异同点？3、线性回归方程：设所求的直线方程为ˆy bx a =+，其中a 、b 是待定系数⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-=--=∑∑==x b y a x n x y x n y x b n 1i 22i n 1i i i 二、合作交流：1、下列各组变量哪个是函数关系，哪个是相关关系？（1）电压U 与电流I ；（2）圆面积S 与半径R ；（3）自由落体运动中位移s 与时间t ；（4）粮食产量与施肥量；（5）人的身高与体重；（6）广告费支出与商品销售额2(1)画出上表的散点图；(2)求出回归直线并且画出图形。
三、巩固检测1、下列两个变量之间的关系哪个不是函数关系？（ ）A 、角度和它的余弦值B 、正方形边长和面积C 、正n 边形的边数和顶点角度之和D 、人的年龄和身高2、设有一个回归方程为y=2-1.5x ，则变量x 每增加一个单位时，y 平均 （ ）A ．增加1.5单位B ．增加2单位C ．减少1.5单位D ．减少2单位3、正常情况下，年龄在18岁到38岁的人们，体重y（kg）依身高x（cm）的回归方程为y=0.72x-58.5。
张红红同学不胖不瘦，身高1米78，他的体重应在kg左右。
4、某市纺织工人的月工资（元）依劳动生产率（千元）变化的回归方程为y=50+80x，则下列说法中正确的是（）A．劳动生产率为1000元时，月工资为130元B．劳动生产率提高1000元时，月工资提高约为130元C．劳动生产率提高1000元时，月工资提高约为80元D．月工资为210元时，劳动生产率为2000元四、总结与反思10.5 概率复习目标：1.知道概率的意义及频率与概率的区别。
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摄氏温 度
-5
0
4
7 12 15 19 23 27 31 36
热饮杯 数
15 6
15 0
13 2
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11 6
10 4
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精品课件
摄氏温 度
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热饮杯 数
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y
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
思考3：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？
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，那么这两个变量精的品课件变化趋势如何？
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？
正相关的特点：一个变量随另一个变量的变大 而变大，散点图中的点散布在从左下角到右上 角的区域 负相关的特点：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5：你能列举一些生活中的变量成正 相关或负相关的实例吗?
函数关系---函数关系指的是自变量和因变量之间的关系 是相互唯一确定的.
2、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，因果关系；而 相关关系是一种非确定性精关品课系件 ，也可能是伴随关系。
练习： 1、下列两变量中具有相关关系的是（ D ）
A、角度和它的余弦值 B、正方形的边长和面积 C、成人的身高和视力 D 、身高和体重
精品课3件、如果某天的气温是2摄氏度， 预测这天卖出的热饮杯数。
解：
1、各点散布在从左上角到由下角的区域里，因此， 气温与热饮销售杯数之间成负相关，即气温越高， 卖出去的热饮杯数越少。
2、回归方程为：y2.352x147.767
3、当x=2时， y 143.063
因此，
某天的气温为2摄氏度时，这天大约可以卖出
n
xi yi nxy
b i1 n
(xi x)2
i1
i1 n
xi2
2
nx
,
i1
a y bx
回归方程为y b x a
以上公式的推导较复杂，故不作推
导，这一方法叫最小二乘法。
精品课件
二、求线性回归方程
例1、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：
180
热饮杯数
1、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；
160
140
2、求回归方程；
120
（已知：x 1 5 .3 6 4 ,y 1 1 1 .6 3 6
100
80
热饮杯数
60 40
11
11
）i1xi2
4335, xiyi
i1
14778
20
0
x
-10 -5 0 5 10 15 20 25 30 35 40
精品课件
在现实生活中存在着大量的相关关系， 如何判断和描述相关关系，统计学发挥着非 常重要的作用，变量之间的相关关系带有不 确定性，这需要通过大量的数据，对数据进 行统计分析，发现规律，才能作出科学的判 断。
对具有相关关系的两个变量进行统计 分析的方法叫回归分析
相关关系是进行回归分析的基础，同 时，也是散点图的基础。
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？
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，你能在直角坐标精系品课中件 描出样本数据对应的图形 吗？
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:
精品课件
变量之间的相关 关系和散点图
精品课件
知识探究（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： （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.
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与精v品负课件相关；
2、已知变量x与变量y有下列对应数据：
x1234 y 0.5 1.5 2 3
则y对x的回归直线方程为
精品课件
课堂小结
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.
y i
-9
-7
-5
-3
-1
1
5
3
7
9
x i y i 9 14 15 12 5 5 15 12 14 9
10
10
计算得: x0, y 0 xi211, 0 xi yi 110
10
i1
i1
x y10xy
ii
b
i1 10
210 2
x x i
110100 1 110100
精品课件
aybx0b•00
i1
练习：
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.
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.
精品课件
根据统计资料，居民家庭年平均收入的中位数是 __1_3___，家庭 年平均收入与年平均支出有 正__相__关__的线性相关关系.（填“正相
关”、“负相关”） 13 正相关
精品课件
三、解答题（6题12分，7题13分，共25分） 4.某品牌服装的广告费支出x（单位：万元）与销售额y（单位： 万元）之间有如下的对应数据：
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 A
（
）4
4
x2.5,y3.5, xi230, xiyi40
i1
A. y x 1
i1
B. y x 2
C. y 2x 1 D. 精品课件 y x 1
总结提升：
基础知识框图表解 变量间关系
函数关系 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 2.3.2 两个变量的线性相关
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小理学明好也不,,是你好物学数数理不学学怎好成,么物的绩样不? 太 也?不??太??好..啊. .
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你认为老师的说法对吗?
事实上,我们在考察数学成绩对物理成绩影响的同时, 还必须考虑到其他的因素:爱好,努力程度
35
分布从整体上看大
30
致在一条直线附近
25
我们就称这两个变
20
量之间具有线性相
15
关关系, 这条直线
10
叫做回归直线, 这
5
条直线的方程叫做
0 20 25 30 35 40 45 精5品0课件55 60 65
x回归方程
y
量脂 肪 含
40
35
30 25
20
15 10
5
0 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65
x
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年龄
人们经过长期的实践与研究,已经找 到了计算回归方程的较为科学的方法:
y
量脂 肪 含
40 35 30 25 20 15 10
5
0 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65
x
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年龄
人们经过长期的实践与研究,已经找
到了计算回归方程的较为科学的方法:
n
(xi x)(yi y)
这些问题中两个变量之间的关系是函数关 系吗？
均不是！
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？
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一、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.
1、对相关关系的理解
相关关系—当自变量取值一定,因变量的取值带有一定的 随机性（ 非确定性关系)
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精平品课均件 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
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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 57 58 60 61 脂肪 29.6 30.2 31.4 30.8 33.5 35.2 34.6