高中数学统计2_3_1变量之间的相关关系2_3_2两个变量的线性相关课堂达标含解析

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高中数学第二章统计2.3变量的相关性2.3.1-2.3.2变量间的相关关系两个变量的线性相关教学案新人教B版必修3

高中数学第二章统计2.3变量的相关性2.3.1-2.3.2变量间的相关关系两个变量的线性相关教学案新人教B版必修3

2.3.1 & 2.3.2 变量间的相关关系 两个变量的线性相关习课本P73~78,思考并完成以下问题预(1)相关关系是函数关系吗?(2)什么是正相关、负相关?与散点图有什么关系?(3)回归直线方程是什么?如何求回归系数?(4)如何判断两个变量之间是否具备相关关系?[新知初探]1.两个变量的关系分类函数关系相关关系 特征两变量关系确定两变量关系带有随机性2.散点图将样本中n 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(1)正相关:如果一个变量的值由小变大时,另一个变量的值也由小变大,这种相关称为正相关.(2)负相关:如果一个变量的值由小变大时,另一个变量的值由大变小,这种相关称为负相关.4.最小二乘法设x ,Y 的一组观察值为(x i ,y i ),i =1,2,…,n ,且回归直线方程为y ^=a +bx ,当x 取值x i (i =1,2,…,n )时,Y 的观察值为y i ,差y i -y ^i (i =1,2,…,n )刻画了实际观察值y i 与回归直线上相应点纵坐标之间的偏离程度,通常是用离差的平方和,即Q =i =1n(y i -a-bx i)2作为总离差,并使之达到最小.这样,回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条.由于平方又叫二乘方,所以这种使“离差平方和最小”的方法,叫做最小二乘法.5.回归直线方程的系数计算公式回归直线方程回归系数系数a^的计算公式方程或公式y^=a^+b^x b^=∑i=1nxiyi-n x-y-∑i=1nx2i-n x2a^=y-b^x-上方加记号“^ ”的意义区分y的估计值y^与实际值ya,b上方加“^ ”表示由观察值按最小二乘法求得的估计值[小试身手]1.下列命题正确的是( )①任何两个变量都具有相关关系;②圆的周长与该圆的半径具有相关关系;③某商品的需求量与该商品的价格是一种非确定性关系;④根据散点图求得的回归直线方程可能是没有意义的;⑤两个变量间的相关关系可以通过回归直线,把非确定性问题转化为确定性问题进行研究.A.①③④B.②③④C.③④⑤D.②④⑤解析:选C ①显然不对,②是函数关系,③④⑤正确.v,u;对变量1,得散点图图10),…,1,2=i)(iy,ix(有观测数据y,x.对变量2)(由这两个散点图可以判断2.,得散点图图10),…,1,2=i)(iv,iu(有观测数据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.80,当施肥量为250+x 5=y ^归方程为的线性回(kg)y 与水稻产量(kg)x .若施肥量3kg 时,预计水稻产量约为________kg..650(kg)=250+5×80=y ^代入回归方程可得其预测值80=x 解析:把 答案:6504.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 6 8y 30 40 60 50 70若已求得它们的回直线的方程为______________________.,5=2+4+5+6+85=x 解析:由题意可知 y50.=30+40+60+50+705=即样本中心为(5,50).,a ^+x 6.5=y ^设回归直线方程为 ,)y ,x (回归直线过样本中心∵ ,7.51=a ^,即a ^+6.5×5=50∴ 17.5+x 6.5=y ^回归直线方程为∴ 17.5+x 6.5=y ^答案:相关关系的判断[典例] (1) 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.年龄x (岁)123456身高y (cm)78 87 98 108 115 120①画出散点图;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:②④(2)解:①散点图如图所示.②由图知,所有数据点接近一条直线排列,因此,认为y 与x 具有线性相关关系.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]如图所示的两个变量不具有相关关系的是________(填序号).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求回归方程[典例] (1)已知变量x 与y 正相关,且由观测数据算得样本平均数x =3,y =3.5,则由该观测数据算得的线性回归方程可能是( )A.y ^=0.4x +2.3B.y ^=2x -2.4C.y ^=-2x +9.5 D.y ^=-0.3x +4.4(2)一台机器按不同的转速生产出来的某机械零件有一些会有缺点,每小时生产有缺点的零件的多少随机器的运转的速度的变化而变化,下表为抽样试验的结果:转速x (转/秒)16 14 12 8 每小时生产有缺点的零件数y (件)11985①画出散点图;②如果y 对x 有线性相关关系,请画出一条直线近似地表示这种线性关系; ③在实际生产中,若它们的近似方程为y =5170x -67,允许每小时生产的产品中有缺点的零件最多为10件,那么机器的运转速度应控制在什么范围内?[解析] (1)依题意知,相应的回归直线的斜率应为正,排除C 、D.且直线必过点(3,3.5),代入A 、B 得A 正确.答案:A(2)解:①散点图如图所示:②近似直线如图所示:秒/转14,所以机器的运转速度应控制在≤14.9x ,解得≤1067-x 5170得≤10y 由③内.求回归直线方程的步骤.)数据一般由题目给出)(n ,…,1,2=i )(i y ,i x (收集样本数据,设为(1) (2)作出散点图,确定x ,y 具有线性相关关系..i y i x ,2i x ,i y ,i x 把数据制成表格(3).iy i ∑i =1nx ,2i ∑i =1n x ,y ,x 计算(4) ⎩⎪⎨⎪⎧b ^=∑i =1nxiyi -n x y ∑i =1n x2i -n x 2,a ^=y -b ^ x .,公式为a ^,b ^代入公式计算(5).a ^+x b ^=y ^写出回归直线方程(6) [活学活用]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)散点图如图所示.,52=1+2+3+44=x (2) y ,134=1+3+4+54=∑i=14x 39.=20+12+6+1=i y i ∑i =14x 2i ,30=16+9+4+1= b^,1310=39-4×52×13430-4×⎝ ⎛⎭⎪⎫522=a^,0=52×1310-134= .为所求的回归直线方程x 1310=y ^所以 利用线性回归方程对总体进行估计[典例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,求出y 关于x 的回归直线方程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)求出的回归直线方程,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?[解] (1)散点图如图:,3.5=2.5+3+4+4.54=y ,4.5=3+4+5+64=x (2) ∑i=14x ,66.5=6×4.5+5×4+4×3+3×2.5=i y i ∑i=14x 2i ,86=26+25+24+23= ∑i =14xiyi -4xy∑i =14x2i -4x 2=b ^所以 ,0.7=66.5-4×4.5×3.586-4×4.52=a ^0.35.=0.7×4.5-3.5=x b ^-y = 0.35.+x 0.7=y ^所以所求的线性回归方程为 ,)吨标准煤70.35(=0.35+0.7×100=y ^时,100=x 当(3) 90-70.35=19.65(吨标准煤).即生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低了19.65吨标准煤.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.[活学活用](重庆高考)随着我国经济的发展,居民的储蓄存款逐年增长.设某地区城乡居民人民币储蓄存款(年底余额)如下表:年份 2010 2011 2012 2013 2014 时间代号t 1 2 3 4 5 储蓄存款y (千亿元)567810(1)求y 关于t 的回归方程y ^=b ^t +a ^;(2)用所求回归方程预测该地区2015年(t =6)的人民币储蓄存款. 解:(1)列表计算如下:it iy it 2it i y i1 1 5 1 52 2 6 4 123 3 7 9 214 4 8 16 325 5 10 25 50 ∑153655120这里n =5,t -=1n ∑i =1n t i =155=3,y -=1n ∑i =1n y i =365=7.2.又∑i =1nt2i -n t -2=55-5×32=10,i =1n t i y i -n t-y -=120-5×3×7.2=12,从而b ^=1210=1.2,a ^=y --b ^t -=7.2-1.2×3=3.6,故所求回归方程为y ^=1.2t +3.6.(2)将t =6代入回归方程可预测该地区2015年的人民币储蓄存款为y ^=1.2×6+3.6=10.8(千亿元).[层级一 学业水平达标]1.下列变量具有相关关系的是( )A .人的体重与视力B .圆心角的大小与所对的圆弧长C .收入水平与购买能力D .人的年龄与体重解析:选C B 为确定性关系;A ,D 不具有相关关系,故选C.2.已知变量x ,y 之间具有线性相关关系,其散点图如图所示,则其回归方程可能为2+x 1.5=y ^A. 2+x 1.5=-y ^B. 2-x 1.5=y ^C. 2-x 1.5=-y ^D. 之间负相关,回归直线y ,x ,由散点图可知变量a ^+x b ^=y ^设回归方程为 B 解析:选 2.+x 1.5=-y ^,因此方程可能为>0a ^,<0b ^轴上的截距为正数,所以y 在 个样本点,n 的y 和x 是变量)n y ,n x (,…,)2y ,2x (,)1y ,1x (设3.直线l 是由这些样本点通过最小二乘法得到的线性回归直线如图所示,则以下结论正确的是( ))y ,x (过点l .直线A B .回归直线必通过散点图中的多个点C .直线l 的斜率必在(0,1)D .当n 为偶数时,分布在l 两侧的样本点的个数一定相同解析:选A A 是正确的;回归直线可以不经过散点图中的任何点,故B 错误;回归直线的斜率不确定,故C 错误;分布在l 两侧的样本点的个数不一定相同,故D 错误. 4.一项关于16艘轮船的研究中,船的吨位区间为[192,3 246](单位:吨),船员的,x 0.006 2+9.5=y ^的回归方程为x 关于吨位y 人,船员人数32~5人数 (1)若两艘船的吨位相差1 000,求船员平均相差的人数;(2)估计吨位最大的船和最小的船的船员人数.,则2x ,1x 设两艘船的吨位分别为(1)解: y^)2x 6 20.00+(9.5-1x 0.006 2+9.5=2y ^-1 =0.006 2×1 000≈6, 即船员平均相差6人.,0.006 2×192≈11+9.5=y ^时,192=x 当(2) 0.006 2×3 246≈30.+9.5=y ^时,3 246=x 当 即估计吨位最大和最小的船的船员数分别为30人和11人.[层级二 应试能力达标]1.一个口袋中有大小不等的红、黄、蓝三种颜色的小球若干个(大于5个),从中取5次,那么取出红球的次数和口袋中红球的数量是( ) A .确定性关系 B .相关关系 C .函数关系D .无任何关系 解析:选 B 每次从袋中取球取出的球是不是红球,除了和红球的个数有关外,还与球的大小等有关系,所以取出红球的次数和口袋中红球的数量是一种相关关系.,下x 80+50=y ^变化的回归直线方程为)千元(x 依劳动生产率)元(y .农民工月工资2列判断正确的是( )A .劳动生产率为1 000元时,工资为130元B .劳动生产率提高1 000元时,工资水平提高80元C .劳动生产率提高1 000元时,工资水平提高130元D .当月工资为210元时,劳动生产率为2 000元的单x ,但要注意80增加y ,1每增加x 知,x 80+50=y ^由回归直线方程 B 解析:选位是千元,y 的单位是元.3.为了解儿子身高与其父亲身高的关系,随机抽取5对父子身高数据如下:则y 对x 的线性回归方程为( )A .y =x -1B .y =x +1x 12+88=y .C176=y .D =y ,176=174+176+176+176+1785=x 计算得, C 解析:选符合.C 检验知,)y ,x (,根据回归直线经过样本中心176=175+175+176+177+17754.已知x 与y 之间的几组数据如下表:,若某同学根据上表中的前两组a ^+x b ^=y ^假设根据上表数据所得线性回归直线方程为数据(1,0)和(2,2)求得的直线方程为y =b ′x +a ′,则以下结论正确的是( )′a <a ^,′b >y ^′ B.a >a ^,′b >b ^A. ′a <a ^,′b <y ^′ D.a >a ^,′b <b ^C. 解析:选C 由(1,0),(2,2)求b ′,a ′.2.=-2×1-0=′a ,2=2-02-1=′b ,58=24+15+12+3+4+0=i y i ∑i =16x 时,a ^,b ^求 x ,136=y ,3.5= ∑i=16x 2i ,91=36+25+16+9+4+1= ,57=58-6×3.5×13691-6×3.52=b ^∴ a^,13=-52-136=×3.557-136= ′.a >a ^,′b <b ^∴ =y ^的回归方程为(cm)x 对身高(kg)y 岁的人,体重38岁到18.正常情况下,年龄在50.72x -58.2,张红同学(20岁)身高为178 cm ,她的体重应该在________ kg 左右. =y ^时,178=x 的人的体重进行预测,当178 cm 解析:用回归方程对身高为0.72×178-58.2=69.96(kg).答案:69.966.某工厂为了对新研发的一种产品进行合理定价,将该产品按事先拟定的价格进行试销,得到如下数据:________.=a ,则a +x 4=-y 由表中数据,求得线性回归方程为 ,132=4+5+6+7+8+96=x 解析: y,80=92+82+80+80+78+686=)y ,x (由回归方程过样本中心点 .a ^+1324×=-80得 106.=1324×+80=a ^即 答案:1067.对某台机器购置后的运行年限x (x =1,2,3,…)与当年利润y 的统计分析知x ,y ,估计该台机器最为划算的使用年限为x 1.3-10.47=y ^具备线性相关关系,回归方程为________年.解析:当年利润小于或等于零时应该报废该机器,当y =0时,令10.47-1.3x =0,解得x ≈8,故估计该台机器最为划算的使用年限为8年.答案:88.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:;y ,x 求(1) (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?3 487)=i y i ∑i =17x ,45 309=2i ∑i =17y ,280=2i ∑i =17x 提示:( ,6=3+4+5+6+7+8+97=x (1)解: y≈79.86.66+69+73+81+89+90+917= ,≈4.753 487-7×6×79.86280-7×62=b ^∵(2) a^,51.36=4.75×6-79.86= .x 4.75+51.36=y ^之间的回归直线方程为x 纯利与每天销售件数∴ ≈31.29.x ,所以651.3+x 4.75=200时,200=y ^当(3) 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.9.2016年元旦前夕,某市统计局统计了该市2015年10户家庭的年收入和年饮食支出的统计资料如下表: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(2)若某家庭年收入为9万元,预测其年饮食支出.406)=2i ∑i =110x ,117.7=i y i ∑i =110x 参考数据:( 解:依题意可计算得:x,10.98=y x ,36=2x ,1.83=y ,6= ,406=2i ∑i =110x ,117.7=i y i ∑i =110x ∵又,≈0.17∑i=110xiyi -10x y ∑i =110x2i -10x 2=b ^∴ a^0.81.+x 0.17=y ^∴,0.81=x b ^-y = 1.0.8+x 0.17=y ^所求的回归方程为∴ .)万元2.34(=0.81+0.17×9=y ^时,9=x 当(2) 可估计年收入为9万元的家庭每年饮食支出约为2.34万元.(时间120分钟,满分150分)一、选择题(本大题共12小题,每小题5分,共60分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的)1.下列三个抽样:①一个城市有210家某商品的代理商,其中大型代理商有20家,中型代理商有40家,小型代理商有150家,为了掌握该商品的销售情况,要从中抽取一个容量为21的样本;②在某公司的50名工人中,依次抽取工号为5,10,15,20,25,30,35,40,45,50的10名工人进行健康检查;③某市质量检查人员从一食品生产企业生产的两箱(每箱12盒)牛奶中抽取4盒进行质量检查.则应采用的抽样方法依次为( )A .简单随机抽样;分层抽样;系统抽样B .分层抽样;简单随机抽样;系统抽样C .分层抽样;系统抽样;简单随机抽样D .系统抽样;分层抽样;简单随机抽样解析:选 C ①中商店的规模不同,所以应利用分层抽样;②中抽取的学号具有等距性,所以应是系统抽样;③中总体没有差异性,容量较小,样本容量也较小,所以应采用简单随机抽样.故选C.2.将某班的60名学生编号为01,02,…,60,采用系统抽样方法抽取一个容量为5的样本,且随机抽得的一个号码为04,则剩下的四个号码依次是( )A .09,14,19,24B .16,28,40,52C .10,16,22,28D .08,12,16,20 解析:选B 分成5组,每组12名学生,按等间距12抽取.选项B 正确.3.某学校有教师200人,男学生1 200人,女学生1 000人.现用分层抽样的方法从全体师生中抽取一个容量为n 的样本,若女学生一共抽取了80人,则n 的值为( )A .193B .192C .191D .190 192.=n ,求得80=n200+1 200+1 0001 000× B 解析:选 4.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( )200+x 10=y ^200 B.+x 10=-y ^A. 200-x 10=y ^200 D.-x 10=-y ^C. 解析:选A 由于销售量y 与销售价格x 成负相关,故排除B ,D.又因为销售价格x >0,则C 中销售量全小于0,不符合题意,故选A.,则y 和x ,它们的平均数分别是n y ,…,2y ,1y 与n x ,…,2x ,1x .设有两组数据5)(的平均数是1+n y 3-n x 2,…,1+2y 3-2x 1,2+1y 3-1x 2新的一组数据 y 3-x 2.A 1+y 3-x 2.By 9-x 4.C1+y 9-x 4.D ,)n ,…,1,2=i 1(+i y 3-i x 2=i z 设 B 解析:选 =⎝ ⎛⎭⎪⎫1+1+…+1n +)n y +…+2y +1y (3n -)n x +…+2x +1x (2n =)n z +…+2z +1z (1n =z 则 1.+y 3-x 2 6.有一个容量为66的样本,数据的分组及各组的频数如下:[11.5,15.5) 2 [15.5,19.5) 4 [19.5,23.5) 9 [23.5,27.5) 18 [27.5,31.5) 11 [31.5,35.5) 12[35.5,39.5) 7 [39.5,43.5) 3则总体中大于或等于31.5的数据所占比例约为( )211A.13B. 12C.23D. 解析:选B 由题意知,样本的容量为66,而落在[31.5,43.5)内的样本个数为12+7.13=2266的数据约占31.5,故总体中大于或等于22=3+ 7.某学习小组在一次数学测验中,得100分的有1人,得95分的有1人,得90分的有2人,得85分的有4人,得80分和75分的各有1人,则该小组数学成绩的平均数、众数、中位数分别是( )A .85,85,85B .87,85,86C .87,85,85D .87,85,90 解析:选C ∵得85分的人数最多为4人,∴众数为85,中位数为85,87.=75)+80+85×4+90×2+95+(100110平均数为 8.某出租汽车公司为了了解本公司司机的交通违章情况,随机调查了50名司机,得到了他们某月交通违章次数的数据,结果制成了如图所示的统计图,根据此统计图可得这50名出租车司机该月平均违章的次数为( )A .1B .1.8C .2.4D .3 1.8.=5×0+20×1+10×2+10×3+5×450B 解析:选 9.下表是某厂1~4月份用水量情况(单位:百吨)的一组数据月份x 1 2 3 4用水量y 4.5 4 3 2.5的a ,则a +x 0.7=-y 之间具有线性相关关系,其线性回归方程为x 与月份y 用水量值为( )A .5.25B .5C .2.5D .3.5 解析:选A 线性回归方程经过样本的中心点,根据数据可得样本中心点为(2.5,3.5),所以a =5.25.10.如图是在元旦晚会举办的挑战主持人大赛上,七位评委为某选手打出的分数的茎叶统计图,去掉一个最高分和一个最低分后,所剩数据的平均数和方差分别为( )A .84,4.84B .84,1.6C .85,1.2D .85,4 +5+6+3+(515+80,平均数为77,去掉一个最低分95去掉一个最高分 C 解析:选,因此1.2=]286)-(85+285)-(85+286)-(85+283)-(85+285)-[(8515,方差为85=6)选C.,…,2+2x 2,3+1x 3,则2s ,方差是x 的平均数是n x ,…,3x ,2x ,1x .如果数据11)(的平均数和方差分别是2+n x 32s 和x A.2s 9和x 3.B2s 9和2+x 3.C4+2s 12和2+x 3.D nx …,2x ,1x ,由于数据2+x 3的平均数是2+n x 3,…,2+2x 2,3+1x 3 C 解析:选.2s 9的方差为2+n x 3,…,2+2x 2,3+1x 3,所以2s 的方差为 12.如图是某赛季甲、乙两名篮球运动员5场比赛得分的茎叶图,已知甲的成绩的极差为31,乙的成绩的平均值为24,则下列结论错误的是( ) A .x =9 B .y =8C .乙的成绩的中位数为26D .乙的成绩的方差小于甲的成绩的方差解析:选B 因为甲的成绩的极差为31,所以其最高成绩为39,所以x =9;因为乙的成绩的平均值为24,所以y =24×5-(12+25+26+31)-20=6;由茎叶图知乙的成绩的中位数为26;对比甲、乙的成绩分布发现,乙的成绩比较集中,故其方差较小. 二、填空题(本大题共4小题,每小题5分,共20分,把答案填在题中横线上) 13.某人5次上班途中所花的时间(单位:分钟)分别为x ,y,10,11,9.已知这组数据的平均数为10,方差为2,则|x -y |的值为________.∴,2;又方差为20=y +x ,则10=159)×+11+10+y +x (,得10解析:由平均数为=xy 208,2=2y +2x ,得2=15]×210)-(9+210)-(11+210)-(10+210)-y (+210)-x [( 4.=x2+y2-2xy =x -y 2=|y -x |∴,192 答案:414.一支田径队有男运动员48人,女运动员36人,若用分层抽样的方法从该队的全体运动员中抽取一个容量为21的样本,则抽取男运动员的人数为________.12.=×482148+36解析:抽取的男运动员的人数为 答案:1215.要考察某种品牌的500颗种子的发芽率,抽取60粒进行实验,利用随机数表抽取种子时,先将500颗种子按001,002,…,500进行编号,如果从随机数表第7行第8列的数3开始向右读,请你依次写出最先检测的5颗种子的编号:________,________,________,________,________.(下面摘取了随机数表第7行至第9行)59408 66368 36016 26247 25965 49487 26968 86021 77681 83458 21540 62651 69424 78197 20643 67297 76413 66306 51671 54964 87683 30372 39469 97434解析:以3开始向右读,每次读取三位,重复和不在范围内的不读,依次为368,360,162,494,021.答案:368,360,162,494,02116.从某小学随机抽取100名同学,将他们的身高(单位:cm)数据绘制成频率分布直方图(如下图).由图中数据可知a =________.若要从身高在[120,130),[130,140),[140,150]三组的学生中,用分层抽样的方法选取18人参加一项活动,则从身高在[140,150]的学生中选取的人数应为________.解析:∵0.005×10+0.035×10+a ×10+0.020×10+0.010×10=1,∴a =0.030.设身高在[120,130),[130,140),[140,150]三组的学生分别有x ,y ,z 人,10.=z ,20=y 同理,30.=x ,解得0.030×10=x100则3.=×181030+20+10的学生中选取的人数为[140,150]故从 答案:0.030 3三、解答题(本大题共6小题,共70分.解答应写出文字说明,证明过程或演算步骤) ,应如何110名学生中抽取50为调查某班学生的平均身高,从)分10本小题满分(.17抽样?若知道男生、女生的身高显著不同(男生30人,女生20人),应如何抽样? 抽签法或随机数(人,采用简单随机抽样法5,即抽取110名学生中抽取50解:从法).若知道男生、女生的身高显著不同,则采用分层抽样法,按照男生与女生的人数比为30∶20=3∶2进行抽样,则男生抽取3人,女生抽取2人.18.(本小题满分12分)某车间共有12名工人,随机抽取6名,他们某日加工零件个数的茎叶图如图所示. (1)根据茎叶图计算样本均值;(2)日加工零件个数大于样本均值的工人为优秀工人.根据茎叶图推断该车间12名工人中有几名优秀工人?22.=1326=17+19+20+21+25+306样本均值为1)(解: 4=1312×名工人中有12,故推断该车间13=26知样本中优秀工人所占比例为(1)由(2)名优秀工人.19.(本小题满分12分)2016年春节前,有超过20万名广西、四川等省籍的外出务工人员选择驾乘摩托车沿321国道长途跋涉返乡过年,为防止摩托车驾驶人员因长途疲劳驾驶,手脚僵硬影响驾驶操作而引发交通事故,肇庆市公安交警部门在321国道沿线设立了多个长途行驶摩托车驾乘人员休息站,让返乡过年的摩托车驾乘人员有一个停车休息的场所.交警小李在某休息站连续5天对进站休息的驾驶人员每隔50辆摩托车就进行一次省籍询问,询问结果如图所示:(1)交警小李对进站休息的驾驶人员的省籍询问采用的是什么抽样方法?(2)用分层抽样的方法对被询问了省籍的驾驶人员进行抽样,若广西籍的有5人,则四川籍的应抽取几人?解:(1)交警小李对进站休息的驾驶人员的省籍询问采用的是系统抽样法.(2)从题图可知,被询问了省籍的驾驶人员广西籍的有5+20+25+20+30=100(人);四川籍的有15+10+5+5+5=40(人).2,即四川籍的应抽取2=x ,解得x40=5100人,依题意得x 设四川籍的驾驶人员应抽取人.20.(本小题满分12分)某化肥厂有甲、乙两个车间包装肥料,在自动包装传送带上每隔30分钟抽取一包产品,称其重量(单位:kg),分别记录抽查数据如下:甲:102,101,99,98,103,98,99; 乙:110,115,90,85,75,115,110.(1)这种抽样方法是哪一种方法?(2)试计算甲、乙车间产品重量的平均数与方差,并说明哪个车间产品较稳定?解:(1)甲、乙两组数据间隔相同,所以采用的方法是系统抽样.,100=99)+98+103+98+99+101+(10217=甲x (2) x,100=110)+115+75+85+90+115+(11017=乙 ,1)≈3.43+4+9+4+1+1+(417=2甲s ,228.57=100)+225+625+225+100+225+(10017=2乙s ,故甲车间产品比较稳定.2乙s <2甲s ∴ 21.(本小题满分12分)对某校高一年级学生参加社区服务次数进行统计,随机抽取M 名学生作为样本,得到这M 名学生参加社区服务的次数.根据此数据作出了频数与频率的统计表和频率分布直方图如下:分组频数 频率[10,15) 10 0.25[15,20) 25n [20,25) mp[25,30] 20.05 合计M1(1)求出表中M ,p 及图中a 的值;(2)若该校高一学生有360人,试估计该校高一学生参加社区服务的次数在区间[10,15)的人数.解:(1)由分组[10,15)的频数是10, 40.=M ,所以0.25=10M知,0.25频率是 因为频数之和为40,所以10+25+m +2=40,解得m =3.0.075.=340=p 故 因为a 是对应分组[15,20)的频率与组距的商,125.0.=2540×5=a 所以 (2)因为该校高一学生有360人,分组[10,15)的频率是0.25,所以估计该校高一学生参加社区服务的次数在此区间内的人数为360×0.25=90.22.(本小题满分12分)从某居民区随机抽取10个家庭,获得第i 个家庭的月收入iy i ∑i =110x ,20=i ∑i =110y ,80=i ∑i =110x 的数据资料,算得)单位:千元(i y 与月储蓄)单位:千元(i x 720.=2i ∑i =110x ,184= ;a ^+xb ^=y ^的线性回归方程x 对月收入y 求家庭的月储蓄(1) (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.,8=8010=i ∑i =1n x 1n =x ,10=n 由题意知(1)解: y ,2=2010=i ∑i =1n y 1n = ,80=210×8-720=2x 10-2i ∑i =110x 又 ∑i=110x ,24=10×8×2-184=y x 10-i y i ,0.3=2480=∑i =110xiyi -10x y∑i =110x2i -10x 2=b ^由此得 a^,0.4=-0.3×8-2=x b ^-y = 0.4.-x 0.3=y ^故所求回归方程为 (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.。

高中数学 第二章 统计 2-3-1、2变量之间的相关关系、两个变量的线性相关 新人教A版必修3

高中数学 第二章 统计 2-3-1、2变量之间的相关关系、两个变量的线性相关 新人教A版必修3
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
课前预习目标
课堂互动探究
课前预习目标
梳理知识 夯实基础
课前热身 1.两个变量的关系 两个变量常见的关系可分为________和________,函数关 系中两个变量的关系是________,而相关关系中两个变量的关 系是________.
通过求 Q=(y1-b^x1-a^)2+(y2-b^x2-a^)2+…+(yn-b^xn- a^)2 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,这一方法叫做________.
1.函数关系 相关关系 确定的 不确定的 自
2.正相关 负相关 我
3.(1)线性相关关系 回归直线 校
(2)由散点图知,x与y之间具有线性相关关系,下面求回归 直线方程.
n
n
第二步,求 xiyi, xi2.
i=1
i=1
n
xiyi-n x y
i=1
第三步,代入公式求b^=
.
n
x2i -n x 2
i=1
第四步,代入公式求a^= y -b^ x . 第五步,写出回归方程^y=b^x+a^.
课堂互动探究
剖析归纳 触类旁通
一 相关关系的判断
【例1】 下表是某地的年降雨量与年平均气温,两者是
因为图中各点并不在一条直线的附近,所以两者不具有相 关关系,没必要用回归直线进行拟合,如果用公式求得回归直 线也是没有意义的.
规律技巧 判断两个变量之间有无相关关系,一种常用的 简便可行的方法就是绘制散点图,如果发现点的分布从整体上 看大致在一条直线的附近,那么这两个变量是线性相关的,否 则这两个变量是非线性相关的.

高中数学第二章统计2.3.1变量之间的相关关系2.3.2两个变量的线性相关2aa高一数学

高中数学第二章统计2.3.1变量之间的相关关系2.3.2两个变量的线性相关2aa高一数学

分别得到以下四个结论: ①y 与 x 负相关且y^ =2.347x-6.423;②y 与 x 负相关且y^ =-3.476x+5.648; ③y 与 x 正相关且y^ =5.437x+8.493;④y 与 x 正相关且y^ =-4.326x-4.578.
其中一定不正确的结论的序号是
()
A.①②
B.②③
12/13/2021
探要点、究所然
反思与感悟 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.
12/13/2021
探要点、究所然
跟踪训练 1 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?有人认为“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? 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.
i=1
i=1
将它们代入公式计算得b^≈0.077 4,a^≈-1.024 9,
所以,所求回归方程为y^=0.077 4x-1.024 9.
12/13/2021
当堂检测
1.下列两个变量之间的关系,哪个不是函数关系 A.正方体的棱长和体积 B.圆半径和圆的面积 C.正 n 边形的边数和内角度数之和 D.人的年龄和身高
12/13/2021
探要点、究所然
题型二:散点图

高中数学精品课件2-3-1变量之间的相关关系--2-3-2两个变量的线性相关课件

高中数学精品课件2-3-1变量之间的相关关系--2-3-2两个变量的线性相关课件

【预习评价】 观察下列散点图,具有相关关系的是( )
A.①②
B.①③
C.②④
D.②③
解析 ①是函数关系,②是相关关系,③是相关关系,④不具
有任何关系.
答案 D
知识点3 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__对应的方程叫做回归直线的方程,简称
解 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,房屋的销售价格和房屋 面积之间具有相关关系,并且是正相关.
规律方法 判断两个变量的相关性的常用方法 (1)散点图法:通过画散点图,观察图中点的分布特征,直观给出 判断. (2)表格、关系式法:通过表格或关系式直接进行判断.
【训练1】 观察下列关于两个变量x和y的三个散点图,它们从左 到右的对应关系依次为( )
(2)以下是在某地搜集到的不同楼盘房屋的销售价格y(单位:万元) 和房屋面积x(单位:m2)的数据:
房屋面积x/m2 115 110 80 135 105 销售价格y/万元 49.6 43.2 38.8 58.4 44
①画出数据对应的散点图; ②判断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?
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
学习目标 1.理解两个变量的相关关系的概念(易错点).2.会作散 点图,并利用散点图判断两个变量之间是否具有相关关系(重 点).3.会求线性回归方程(难点).
知识点1 变量间的相关关系 1.变量之间常见的关系

教学设计3:2.3.1 变量间的相关关系~ 2.3.2 两个变量的线性相关

教学设计3:2.3.1 变量间的相关关系~ 2.3.2 两个变量的线性相关

2.3.1 变量间的相关关系2.3.2 两个变量的线性相关三维目标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.知识1变量间的相关关系【问题导思】(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.气温(℃)2518121040杯数183037355054(3)y=x2+5(x∈R).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.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.知识2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:1.在平面直角坐标系中作出散点图.【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:(x 1,y 1),(x 2,y 2),…,(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.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: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)类型1线性相关关系的判断例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.年龄(岁)x123456身高(cm)y788798108115120①画出散点图;②判断y与x是否具有线性相关关系.(1)【解析】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)解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类型2求回归直线方程例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23345(1)画出销售额和利润额的散点图;(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 x 2i x i y i 1 3 2 9 6 2 5 3 25 15 3 6 3 36 18 4 7 4 49 285 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(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. 活学活用已知变量x ,y 有如下对应数据:x123421nii x=∑y1 3 4 5(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.=1+4+9+16=30,b ^=39-4×52×13430-4×(52)2=1310,a ^=134-1310×52=0,所以y ^=1310x 为所求回归直线方程.类型3利用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y 与x 具有线性相关关系,求回归方程;(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 =660,41ii x=∑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.线性相关关系的判断及回归方程的应用典例 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: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 (1)散点图,如图所示.(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, ∴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, 故耗能约减少了90-70.35=19.65(吨标准煤).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)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:每天销售服装件数x (件) 3 4 5 6 7 8 9 该周内所获纯利y (元) 66697381899091(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.思维启迪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.课堂小结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.当堂检测1.下列命题正确的是( )①任何两个变量都具有相关关系; ②圆的周长与该圆的半径具有相关关系;③某商品的需求量与该商品的价格是一种非确定性关系; ④根据散点图求得的回归直线方程可能是没有意义的;⑤两个变量间的相关关系可以通过回归直线,把非确定性问题转化为确定性问题进行研究.A .①③④B .②③④C .③④⑤D .②④⑤【解析】①显然不对,②是函数关系,③④⑤正确. 【答案】C2.对变量x ,y 有观测数据(x i ,y i )(i =1,2,…,10),得散点图图1;对变量u ,v 有观测数据(u i ,v i )(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】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. 【答案】C3.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 kg 代入回归方程可得其预测值y ^=5×80+250=650(kg). 【答案】6504.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 6 8 y3040605070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________. 【解析】由题意可知x =2+4+5+6+85=5,y =30+40+60+50+705=50.即样本中心为(5,50)设回归直线方程为y ^=6.5x +b ^, ∵回归直线过样本中心(x ,y ), ∴50=6.5×5+b ^,即b ^=17.5, ∴回归直线方程为y ^=6.5x +17.5 【答案】y ^=6.5x +17.55.2013年元旦前夕,某市统计局统计了该市2012年10户家庭的年收入和年饮食支出的统计资料如下表:年收入 x (万元) 24466677810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(1)如果已知y 与x 是线性相关的,求回归方程; (2)若某家庭年收入为9万元,预测其年饮食支出. (参考数据:101i i i x y =∑=117.7,1021i i x =∑=406)解 依题意可计算得:x =6,y =1.83,x 2=36,x y =10.98, 又∵101i i i x y =∑=117.7,1021i i x =∑=406,∴b ^=101102211010i ix yi ixi x yx--=-=--∑∑≈0.17,a ^=y -b ^x =0.81, ∴y ^=0.17x +0.81.∴所求的回归方程为y ^=0.17x +0.81.(2)当x =9时,y ^=0.17×9+0.81=2.34(万元).可估计大多数年收入为9万元的家庭每年饮食支出约为2.34万元.。

人教A版高中数学必修3第2章 2.3.1 变量之间的相关关系 2.3.2 两个变量的线性相关

人教A版高中数学必修3第2章 2.3.1 变量之间的相关关系 2.3.2 两个变量的线性相关

用公式求回归方程的一般步骤: 1列表 xi,yi,xiyi;
n
n
2计算 x , y , x2i ,xiyi;
i=1
i=1
3代入公式计算a^,a^的值; 4写出回归方程.
[再练一题]
2.已知变量 x,y 有如下对应数据:
x
1
2
3
4
y
1
3
4
5
(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.
[再练一题]
1.某公司 2011~2016 年的年利润 x(单位:百万元)与年广告支出 y(单位:
百万元)的统计资料如下表所示:
年份 2011 2012 2013 2014 2015 2016
利润 x 12.2 14.6 16
18 20.4 22.3
支出 y 0.62 0.74 0.81 0.89 1 1.11
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?
【精彩点拨】 (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 v 的值.
【尝试解答】 (1)散点图,如图所示:
343-5710×225=-67,则所求回归直线方程为y^ =5710x-67.
(2)由y^=5710x-67≥60,得 x≥4 52160≈84,所以实际销售额不少于 84 百万元.
探究 1
[探究共研型] 散点图的特征
任意两个统计数据是否均可以作出散点图?怎么根据散点图判断
变量之间的关系? 【提示】 任意两个统计数据均可以作出散点图,对于作出的散点图,如

2017学年数学必修三:2.3.1-变量之间的相关关系~2.3.2 两个变量的线性相关

2017学年数学必修三:2.3.1-变量之间的相关关系~2.3.2 两个变量的线性相关

x x x nx i i 随机性的,例如,某位同学的“物理成绩”与“数学成绩”之间的关
系,我们称它们i为1 相关关系.
i1
(3)不相关,即两个变量间没有任何关系.
a
n
n y bx a
x x y y 2.相关关系与函数关系的异同点
i
i
xiyi nxy
(1)相同点:两者均是指两个变量的关系.
i
i
xiyi nxy
求回归直线方程
i1
y
bx
时,使得样本数据的点到回归直线的
i1
b . n 2 _距__离__的__平__方__和__最小的方法叫做最小二乘法.
n 2
2
x x x nx i
i
__y _____,i1
i1
其中,ybx2 是回归方程的_斜__率__, 是回归方程在y轴上的_截__距__.
i1
n 2
2
x x x nx i ④表示最接近y与x之间真实关系的一条直线.
i
A.①②
iB.1②③
C.③④
D.①i④1
【解析】选D. y
表示 与x之间的函数关系,而不是y与x之间
a 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.
n
n y bx a
x xy y x y nxy i i i i 4.设有一个回归方程为 y =-1.5x+2,则变量x增加一个单位时
i
(2)正相关与负i相1关:
i1
①正相关:散点图中的点散布在从_左__下__角__到_右__上__角__的区域.
a ②负相关:散点图中的点散布在从_左__上__角__到_右__下__角__的区域.
n

2.3.1和2.3.2变量之间的相关关系和两个变量的线性相关课件人教新课标

2.3.1和2.3.2变量之间的相关关系和两个变量的线性相关课件人教新课标
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
第二章 统计
2.3.1 变量间的相关关系 2.3.2 两个变量的线性相关
问题提出
1.函数是研究两个变量之间的依存关系的一种数 量情势.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,好像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?
5 0
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年龄
思考4:视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?
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?
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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2.3.1 变量之间的相关关系 2.3.2 两个变量的线性相关
课堂10分钟达标
1.下列说法正确的是( )
A.任何两个变量之间都有相关关系
B.根据身高和体重的相关关系可以确定身高对应的体重值
C.相关关系是一种不确定的关系
D.以上答案都不对
【解析】选C.变量之间的相关关系是一种不确定的关系,它也能反映变量之间的某种依赖关系.利用相关关系可以估计某些相关数据,但是不能确定准确的数值.
2.下列图形中,两个变量具有线性相关关系的是( )
【解析】选B.要求大致在一条直线上,但不是函数关系,由此可知B中两个变量具有线性相关关系.
3.设一个回归方程为=3+1.2x,则变量x增加一个单位时( )
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
【解析】选A.因为回归直线方程的斜率等于1.2且大于零,所以选A.
4.根据如下样本数据得到的回归方程为=x+,则( )
A.>0,<0
B.>0,>0
C.<0,<0
D.<0,>0
【解析】选A.作出散点图如图所示.观察图象可知,回归直线=x+的斜率<0,截距>0.
5.【能力挑战题】设某大学的女生体重y(单位:kg)与身高x(单位:cm)具有线性相关关系,根据一组样本数据(x i,y i)(i=1,2,…,n),用最小二乘法建立的回归方程为=0.85x-85.71,则
下列结论中不正确
...的是( )
A.y与x具有正的线性相关关系
B.回归直线过样本点的中心(,)
C.若该大学某女生身高增加1cm,则其体重约增加0.85kg
D.若该大学某女生身高为170cm,则可断定其体重必为58.79kg
【解析】选D.由于线性回归方程中x的系数为0.85,因此y与x具有正的线性相关关系,故A正确.又线性回归方程必过样本点的中心(,),因此B正确.由线性回归方程中系数的意义知,x每增加1cm,其体重约增加0.85kg,故C正确.当某女生的身高为170cm时,其体重估计值是58.79kg,而不是具体值,因此D不正确.
6.某种产品的广告费支出x与销售额y之间有如下对应数据(单位:百万元)
(1)画出散点图.
(2)从散点图中判断销售额与广告费支出成什么样的关系?
【解析】(1)以x对应的数据为横坐标,以y对应的数据为纵坐标,所作的散点图如下图所示:
(2)从图中可以发现广告费支出与销售额之间具有相关关系,并且当广告费支出由小变大时,销售额也大多由小变大,图中的数据大致分布在某条直线的附近,即x与y成正相关关系.。

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