2015高中数学 1.7 相关性 课件12（北师大版必修3）.ppt

1、6统计活动：结婚年龄的变化7 相关性8 最小二乘估计8最小二乘估计课堂互动讲练知能优化训练课前自主学案学习目标1.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2学会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，能够根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程课前自主学案1抽样方法有_、_、_2用样本估计总体主要有：用样本的_估计总体的频率分布；用样本的_估计总体的数字特征3样本的数字特征主要有_、_、_、_及_温故夯基温故夯基简单随机抽样系统抽样分层抽样频率分布数字特征平均数众数中位数方差标准差4在现实生活中两个变量之间的函数关系是

2、一种_的关系确定知新益能知新益能1变量间关系(1)函数关系：两变量之间的 _关系；(2)相关关系：两变量之间的_关系2散点图在考虑两个量的关系时，为了对变量之间的关系有一个大致的了解，人们通常将_的点描出来，这些点就组成了变量之间的一个图，通常称这种图为变量之间的散点图确定性不确定性变量所对应3曲线拟合从散点图上可以看出，如果变量之间_，这些点会有一个_的大致趋势，这种趋势通常可以用一条_来近似，这样近似的过程称为曲线拟合4相关关系的分类(1)线性相关：若两个变量x和y的散点图中，所有点看上去都在_附近波动，则称变量间是线性相关的存在着某种关系集中光滑的曲线一条直线y1(abx1)2y2(ab

3、x2)2yn(abxn)2(2)非线性相关：若散点图上所有点看上去都在某条曲线(不是一条直线)附近波动，则称此相关为非线性相关的此时，可以用_来拟合5最小二乘法(1)定义：如果有n个点(x1，y1)，(x2，y2)，(xn，yn)，可以用下面的表达式来刻画这些点与直线yabx的接近程度：_.使得上式达到_的直线yabx就是我们所要求的直线，这种方法称为最小二乘法一条曲线最小值(2)应用：利用最小二乘法估计时，要先作出数据的_如果_呈现出线性关系，可以用最小二乘法估计出线性回归方程；如果_呈现出其他的曲线关系，我们就要利用其他的工具进行拟合散点图散点图散点图6线性回归方程b_a _，这样得到的直

4、线方程yabx称为线性回归方程，a，b是线性回归方程的_系数1函数关系与相关关系有何异同点？问题问题探究探究提示：关系异同点函数关系相关关系相同点两者均是指两个变量之间的关系 关系异同点函数关系相关关系不同点是一种确定性的关系是一种非确定性的关系是两个变量之间的关系一个为变量，另一个为随机变量；两个都是随机变量是一种因果关系不一定是因果关系，也可能是伴随关系是一种理想关系模型是更为一般的情况2.如何利用散点图来研究两个变量之间是否存在某种关系？提示：在研究两个变量之间是否存在某种关系时，结合所画的散点图来判断(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

5、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回归直线方程的应用有哪些？提示：(1)描述两变量之间的依存关系；利用线性回归方程即可定量描述两个变量间依存的数量关系(2)利用回归方程进行预测或规定y值的变化，通过控制x的范围来实现目标如已经得到了空气中NO的浓度和汽车流量间的回归方程，即可通过控制汽车流量来控制空气中的NO的浓度(3)注意作回归分析要有实际意义，回归分析前，最好先作出散点图，确定合适的拟合模型4“回归直线”方程能否按解析几何中求直线方程的方法来求？提示：不能求回归直线方程的方法用最小二乘法因为所有数据点都分布在一条直线附近时，这样的直线可画出许多

6、条，而“回归直线”是这些直线中“最贴近”已知数据点的，但不一定过数据中的某个点，故一般不按解析几何中求直线方程的方法来求课堂互动讲练画散点图并判断相关关系考点一考点突破考点突破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由于变量间的相关关系带有不确定性，这就需要通过收集大量的数据，对数据进行统计分析，发现规律，从而作出科学的判断下面是水稻产量与施化肥量的一组观测数据：例例11施化肥量15202530354045水稻产量320 330 360 410 460 470 480(1)将上表中的数据制成散点图；(2)你能从散点图中发现施化肥量与水稻产量近似成什么

7、关系吗？水稻产量会一直随施化肥量的增加而增长吗？(3)若近似成线性关系，请画出一条直线来近似表示这种线性关系【思路点拨】以横轴表示施化肥量，纵轴表示水稻产量，作出散点图，若所有点分布在一条直线(或曲线)附近，则水稻产量和施化肥量之间具有相关关系【解】(1)散点图如图所示：(2)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(3)如上图所示【名师点评】判断两个变量之间是否具有相关关系有两种方法：一种方法是直观感觉判断，这

8、时要用到已有的知识和生活经验等；另一种方法是根据散点图判断常采用的是第二种方法一般来说判断两个变量之间是否具有相关关系时，若两个变量具有相关关系，需要进一步判断是线性相关，还是非线性相关自我挑战1 某灯泡生产厂家为了提高灯泡的使用寿命，研究灯丝的精细x(mm)与灯泡的使用寿命y(小时)之间的关系，得到如下检测数据：编号i12345678910 xi(mm)0.1000.1050.1100.1150.1200.1250.1300.1350.1400.145yi(h)3170321033503400330034503370350035103620编号i11121314151617181920 xi

9、(mm)0.1500.1550.1600.1650.1700.1750.1800.1850.1900.195yi(h)3490359036803700357538703620353036803570以横轴表示灯丝的精细x(mm)，纵轴表示灯泡的使用寿命y(小时)，根据这些数据作出散点图，并研究它们是否具有一定的相关关系解：这组检测数据的散点图，如图所示：显然，这些点分布在某条直线附近因此，这两个变量具有一定的相关性求回归直线方程考点二考点二据最小二乘法思想的公式，用待定系数法求出a，b，从而确定回归直线方程某化工厂的原料中，有A和B两种有效成分，现随机抽取了10份原料样品进行抽样检测，测得A和

10、B的含量如下表所示：例例22i12345678910 x 67 54 72 64 39 22 58 43 46 34y 24 15 23 19 16 11 20 16 17 13其中x表示成分A的百分含量x%，y表示成分B的百分含量y%.(1)作出两个变量y与x的散点图；(2)两个变量y与x是否线性相关？若是线性相关，求出线性回归方程【解】(1)按照y从小到大的顺序调整表中数据(这样有利于描点，如用画图软件则不需要调整表格数据)，如下表所示：x 22 34 54 43 39 46 64 58 72 67y 11 13 15 16 16 17 19 20 23 24散点图如图所示：(2)观察散点

11、图可知，y与x是线性相关关系；下面求线性回归方程：i12345678910合计xi22345443394664587267499yi11131516161719202324174xiyi242442 810 688 624 782 12161160165616089228x48411562916184915212116409633645184448927175【名师点评】用线性回归方程进行数据拟合的一般步骤是：(1)把数据列成表格；(2)作散点图；(3)判断是否线性相关；(4)若线性相关，求出系数b，a的值(一般也列成表格的形式，用计算器或计算机计算)；(5)写出回归直线方程yabx.利用回归

12、直线，我们可以进行预测若回归直线方程为yabx，则xx0处的估计值为yabx0.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：利用回归方程对总体进行估计考点三考点三例例33x3456y2.5344.5(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yabx；(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：32.5435464.566.5)【解】(1)由题设所给数据，可

13、得散点图如图因此，所求的线性回归方程为y0.350.7x.(3)由(2)的线性回归方程及技改前生产100吨甲产品的生产能耗，得降低的生产能耗约为：90(0.350.7100)19.65(吨标准煤)【名师点评】(1)求线性回归方程时，应注意只有在散点图大致呈线性相关时，求出的线性回归方程才有实际意义，因此，对数据作线性回归分析时，应先看其散点图是否呈线性相关关系(2)求线性回归方程，关键在于正确地求出系数a、b，由于求a、b的计算量较大，计算时应仔细谨慎、分步进行，避免因计算产生失误(3)得到的实验数据不同，则a、b的结果也不尽相同自我挑战2 要分析学生初中升学的数学成绩对高一年级数学学习有什么

14、影响，在高一年级学生中随机抽取10名学生，分析他们入学的数学成绩和高一年级期末数学考试成绩，如下表：学生编号12345678910入学成绩x 63 67 45 88 81 71 52 99 58 76高一期末成绩y65 78 52 82 92 89 73 98 56 75(1)计算入学成绩x与高一期末考试成绩y的相关关系；(2)若某学生入学数学成绩为80分，试估计他高一期末数学考试成绩；(3)若事实上该学生期末考试数学为94分，如何解释？解：(1)从入学成绩x与高一期末考试成绩y两组变量的散点图可以看出，这两组变量具有线性相关关系，(2)若某学生入学数学成绩为80分，代入上式y0.76556x

15、22.41067可得：y84，即这个学生高一期末数学考试成绩预测值为84分(3)用样本估计总体时，如果抽样的方法比较合理，那么样本可以反映总体的信息，但从样本得到的信息会有偏差方法感悟方法感悟1判断两个变量之间的关系是否是相关关系，一方面可根据日常生活的知识和经验进行判断；另一方面是画出散点图，根据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2画散点图时，平面直角坐标系中两坐标轴的长度单位可以不同3作出散点图后，要观察分析散点图中各点的位置关系，若在一条直线附近波动，则这两个变量具有线性相关关系，否则没有4求线性回归方程的前提是先判定线性相关，这就用到散点图，在确认其具有线性相关关系后，再求其线性回归方程，进而由线性回归方程估计总体的性质5在求线性回归系数时，公式不要求记忆，但要明确公式各部分的含义，才能求出a，b.知能优化训练本部分内容讲解结束点此进入课件目录按ESC键退出全屏播放谢谢使用