《线性相关关系》PPT课件
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第12章 线性相关与回归

所以当计算出样本相关系数r后,
应对r是否来自ρ=0的总体作假设
检验,以判断两变量的总体是否有 直线相关关系。常用的假设检验方 法为t检验,其t值的计算公式为:
r 0 r tr 2 sr 1 r n2 n2
例10.2 对例10.1求得的r值作假
设检验。
1)建立假设并确定检验水准
如果我们主要目的是分析两变 量间是否存在直线相关关系,这时 我们就应进行x和y之间的线性相关
分析。如:我们要分析女大学身高
与体重之间的关系,通过散点图发
现两者有直线趋势,可对两个变量
进行线性相关分析。
直线相关(linear correlation): 是指两变量间存在的关系为直线关 系。又称为简单相关(simple
230 .455 r 0.8012 1000 .909 82.727
即表示男青年身高与前臂长之间存在正 相关关系。但还需作假设检验
三、相关系数的假设检验
相关系数r是根据样本资料计算
出来的,它是总体相关系数ρ的估
计值。若从ρ=0的总体中进行随机
抽样,抽取的样本相关系数也可能
不等于0,这是抽样误差所致。
(3,8365)和(21,36.06)两点,就 可做出本例的直线回归方程的图示。
ˆ 注意:直线必须通过( x ,y )和
纵轴上(0,a)两点,因此,这两点可
以用来核对回归直线绘制是否正确。
四、回归系数的假设检验
抽样研究中,计算出的回归系数 b为样本回归系数,故应考虑假设检 验的问题。即使我们从x、y的总体
r
( x x )( y y ) ( x x ) ( y y)
22Biblioteka l xy l xxl yy
线性代数 幻灯片PPT

• 定义8 设有两个n
• 如果向量组A中每一个向量都能由向量组B 线性表示,那么称向量组A能由向量组B线 性表示.
53
线性代数
• 定理6 设有两个n维向量组
•证
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54
线性代数
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• 因为A组可由B组线性表示,所以存在矩阵
• 使 A=KB.
• 推论 等价的线性无关向量组所含向量个数 相等.
• 2.7 方 阵 的 • 定义12 对n阶方阵A,如果存在一个n阶方
阵B,使AB=BA=E,那么称A是可逆阵,称B 为A的逆阵,记为B=A-1. • 性质1 如果A可逆,那么逆阵惟一. • 证明 设A有两个逆阵B,C
43
线性代数
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44
线性代数
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45
线性代数
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• 定义11 由单位阵经过一次初等变换得到的 方阵称为初等方阵.
• 3种初等变换对应了3类初等方阵.
• 第1类初等方阵:对调E
39
线性代数
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40
线性代数
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41
线性代数
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42
线性代数
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• 定理3 设A=(aij)m×n,对A施行初等行变换, 相当于对A左乘相应的m阶初等方阵,对A施 行初等列变换,相当于对A右乘相应的n阶 初等方阵.
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线性代数 课件
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1
线性代数
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第1章 行列式
• 1.1 预 备 知 • 设有二元一次方程组
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• 如果向量组A中每一个向量都能由向量组B 线性表示,那么称向量组A能由向量组B线 性表示.
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• 定理6 设有两个n维向量组
•证
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• 因为A组可由B组线性表示,所以存在矩阵
• 使 A=KB.
• 推论 等价的线性无关向量组所含向量个数 相等.
• 2.7 方 阵 的 • 定义12 对n阶方阵A,如果存在一个n阶方
阵B,使AB=BA=E,那么称A是可逆阵,称B 为A的逆阵,记为B=A-1. • 性质1 如果A可逆,那么逆阵惟一. • 证明 设A有两个逆阵B,C
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• 定义11 由单位阵经过一次初等变换得到的 方阵称为初等方阵.
• 3种初等变换对应了3类初等方阵.
• 第1类初等方阵:对调E
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• 定理3 设A=(aij)m×n,对A施行初等行变换, 相当于对A左乘相应的m阶初等方阵,对A施 行初等列变换,相当于对A右乘相应的n阶 初等方阵.
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第1章 行列式
• 1.1 预 备 知 • 设有二元一次方程组
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《线性相关关系》课件

04
CATALOGUE
多元线性回归分析
多元线性回归模型
定义
多元线性回归模型是用来 描述因变量与两个或两个 以上的自变量之间的线性 关系的模型。
公式
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp + ε
假设
误差项 ε 满足独立同分布 ,且均值为0,方差恒定。
最小二乘法估计参数
线性相关关系强调的是变量之间的关 联程度和变化趋势,而不是确定性的 数学关系;函数关系则强调变量之间 的确定性和规律性。在线性相关关系 中,两个变量的值可以相互影响,而 在函数关系中,一个变量的值是由另 一个变量的值确定的。
在某些情况下,线性相关关系可以转 化为函数关系,例如通过最小二乘法 拟合直线。但是,线性相关关系更广 泛,它可以包括非线性的情况,即两 个变量之间存在曲线或其他非线性关 系。
模型检验
在建立回归模型后,需要对模型进行检验,以确保其有效 性。常见的检验包括残差分析、回归系数检验和整体模型 显著性检验等。
预测
使用回归模型可以对未来的数据进行预测。通过将自变量 代入模型中,可以计算出对应的因变量的预测值。
注意事项
在使用回归模型进行预测时,需要考虑模型的适用范围和 局限性,以及数据的变化趋势和异常值对预测结果的影响 。
变量进行变换等。
05
CATALOGUE
线性相关关系的应用实例
经济学中的线性相关关系分析
总结词
在经济学中,线性相关关系被广泛应用于市场分析、经济预测和政策制定等方面。
详细描述
经济学家通过研究不同经济指标之间的线性相关关系,可以深入了解经济运行规律,预测未来经济趋势,为政策 制定提供科学依据。例如,研究国内生产总值(GDP)与失业率之间的关系,可以分析经济周期和政策效果。
西北工业大学《线性代数》课件-第四章 向量组的线性相关性

b
b2
bm
三、两向量相等
设向量
α (a1, a2 ,, ak )
β (b1, b2 ,, bl )
则
α β k l 且 ai bi
(i 1,2,, k)
四、零向量
分量都是0的向量称为零向量,记做 0,即
0 (0,0,,0).
五、向量的线性运算
⒈ 加法 设
α (a1, a2 ,, an )
2 2 2 ( )2
几何解释:三角形两边 之和大于第三边
α
β
α β
⒊ 夹角 设 与 是n维非零向量,则其夹角定义为
arccos [ , ]
arccos
a1b1 a2b2 anbn
a12 a22 an2 b12 b22 bn2
(0 )
定义的合理性:由不等式 (5) α, β α β
2
➢ 非零向量单位化
设 0 ,单位化向量
0
则有 0 1且 0与 同向.
九、小结
1. n维向量的定义; 2. n维向量的运算规律;
§4.2 向量组的线性相关性
一、线性相关与线性无关
1. 线性组合 定义4.6 设 ,1,2,,m均为n维向量,若有一组 数 k1, k2 ,, km ,使得
⑶ 数量积:a b a b cos
bx
(a
x
,
a
y
,
az
)
by bz
axbx a yby azbz
向量内积及 与模,夹角关系
矩阵乘积表示
可用作内积定义
⑷ 模: a aa
模的定义
三维向量全体构成的集合,称为三维向量空间.记做 R3
解析几何
向量
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

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?
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.
x0123 y1357 则 y 与 x 的线性回归方程为y^=b^ x+a^ 必过点( )
A.(2,2)
B.(1,2)
C.(1.5,0)
D.(1.5,4)
解析 易得-x=1.5,-y=4,由于回归直线过样本点的中心(-x,
-y),故选 D. 答案 D
4.小学生身高 y 与年龄 x 之间的线性回归直线方程为y^=8.8x+65, 预测一名 10 岁的小学生的身高为________. 解析 当 x=10 时,y^=8.8×10+65=153. 答案 153
题型三 利用回归方程对总体进行估计 【例3】 某地最近十年粮食需求量逐年上升,下表是部分统计数
据:
年份
2008 2010 2012 2014 2016
需求量/万吨 236 246 257 276 286
(1)利用所给数据求年需求量与年份之间的回归直线方程y^=b^ x+ a^ ; (2)利用(1)中所求出的直线方程预测该地 2018 年的粮食需求量.
函数关系
变量之间的关系可以用函数表示
相关关系 变量之间有一定的联系,但不能完全用函数表示
2.相关关系与函数关系的区别与联系
类别
区别
联系
函 ①函数关系中两个变量间是一种确定性 ①在一定的条件下可以相
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?
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.
x0123 y1357 则 y 与 x 的线性回归方程为y^=b^ x+a^ 必过点( )
A.(2,2)
B.(1,2)
C.(1.5,0)
D.(1.5,4)
解析 易得-x=1.5,-y=4,由于回归直线过样本点的中心(-x,
-y),故选 D. 答案 D
4.小学生身高 y 与年龄 x 之间的线性回归直线方程为y^=8.8x+65, 预测一名 10 岁的小学生的身高为________. 解析 当 x=10 时,y^=8.8×10+65=153. 答案 153
题型三 利用回归方程对总体进行估计 【例3】 某地最近十年粮食需求量逐年上升,下表是部分统计数
据:
年份
2008 2010 2012 2014 2016
需求量/万吨 236 246 257 276 286
(1)利用所给数据求年需求量与年份之间的回归直线方程y^=b^ x+ a^ ; (2)利用(1)中所求出的直线方程预测该地 2018 年的粮食需求量.
函数关系
变量之间的关系可以用函数表示
相关关系 变量之间有一定的联系,但不能完全用函数表示
2.相关关系与函数关系的区别与联系
类别
区别
联系
函 ①函数关系中两个变量间是一种确定性 ①在一定的条件下可以相
第十三章 线性相关分析.ppt

第二节 相关系数的假设检验
r −0 r t= = , ν = n−2 2 Sr 1− r n− n−2
(13-2)
例13-3 (续例13-1) 根据样本相关系数, 对总体相关系数=0进行假设检验。 解: 1. t检验法 检验步骤如下: (1)建立假设,确定检验水准α 。 H0: ρ =0(变量间不存在线性相关关系); H1: ρ ≠ 0(变量间有线性相关关系);
二、 计算公式 样本相关系数的计算公式为
r=
∑(X − X )(Y −Y ) ∑(X − X ) ∑(Y −Y )
2
2
lXY = lXX lYY
(13-1)
例13-2 (续例13-1)计算表13-1中体 重指数和收缩压的相关系数。
解: 1.绘制散点图,观察两变量之间是否有线性趋势。 从图13-1 可见,体重指数与收缩压之间呈线性趋势,且方向相同,为正 相关。 2.计算相关系数。从表13-1的合计栏中,已得出基本数据:
相关关系不一定是因果关系,可能仅是表面上 的伴随关系,或两个变量同时受另一因素的影响, 如小孩的身高和小树的树高同时受时间的影响,在 校儿童的鞋的大小和阅读技能同时受年龄的影响。 不能只根据相关系数r的绝对值的大小来推断两 事物现象之间有无相关以及相关的密切程度,而必 须对r进行相关系数的假设检验。另外,不要把相 关系数的显著性误解为两事物或现象相关的强度, 例如对于相关系数的假设检验来说,P<0.01比 P<0.05更有理由认为相关关系成立,但并不能得出 前者比后者相关关系更密切的结论,相关关系的强 度是用r的绝对值来反映的。
Z = tanh r
−1
1 1+ r Z = ln 2 1− r
式中为tanh为双曲正切函数,tanh-1为反双曲正切函数, 为双曲正切函数, 为反双曲正切函数, 式中为 为双曲正切函数 为反双曲正切函数 SZ为Z的标准误。 的标准误。 为 的标准误
第七章 线性相关分析(2013.2修改 )

1998 1999 2400 11 2000 3000 15 2001 3200 14 2002 3500 17 2003 400 销售额 (百万元)
要求:(1)判断人均收入与商品销售额之间的相关关系 的形式 (2)用最小平方法建立直线回归方程 (3)预测当人均收入为5000元时,该商品销售额 将达多少?
x
相关关系的例子
商品的消费量(y)与居民收入(x)之间的关系
商品销售额(y)与广告费支出(x)之间的关系
粮食亩产量( y )与施肥量( x1 ) 、降雨量( x2 ) 、温度( x3 )之间的关系 收入水平( y )与受教育程度( x )之间的关系 父亲身高(y)与子女身高(x)之间的关系
可表示为 S = R2
(二)相关关系
特点: 1、一个变量的取值不是完全由另一个(或一组) 变量唯一确定。
2、当变量 x 取某个值时,变量 y 的取值可能有
几个,不是一一对应关系 概念:相关关系是变量之间确实存在着的数量上 的相互依存关系,但关系值是不固定的。
相关关系示图
y
回归模型
一个自变量 两个及两个以上自变量
一元回归
多元回归
线性 回归
非线性 回归
线性 回归
非线性 回归
三、一元线性回归分析
(一)概念
当只涉及一个自变量时称为一元回归, 若因变量 y 与自变量 x 之间为线性关系时称 为一元线性回归。
(二)一元线性回归模型形式
只涉及一个自变量的简单线性回归模型可表示 为:
3.
r = 0,不存在线性相关关系
完全负相关
无线性相关
完全正相关
-1.0
要求:(1)判断人均收入与商品销售额之间的相关关系 的形式 (2)用最小平方法建立直线回归方程 (3)预测当人均收入为5000元时,该商品销售额 将达多少?
x
相关关系的例子
商品的消费量(y)与居民收入(x)之间的关系
商品销售额(y)与广告费支出(x)之间的关系
粮食亩产量( y )与施肥量( x1 ) 、降雨量( x2 ) 、温度( x3 )之间的关系 收入水平( y )与受教育程度( x )之间的关系 父亲身高(y)与子女身高(x)之间的关系
可表示为 S = R2
(二)相关关系
特点: 1、一个变量的取值不是完全由另一个(或一组) 变量唯一确定。
2、当变量 x 取某个值时,变量 y 的取值可能有
几个,不是一一对应关系 概念:相关关系是变量之间确实存在着的数量上 的相互依存关系,但关系值是不固定的。
相关关系示图
y
回归模型
一个自变量 两个及两个以上自变量
一元回归
多元回归
线性 回归
非线性 回归
线性 回归
非线性 回归
三、一元线性回归分析
(一)概念
当只涉及一个自变量时称为一元回归, 若因变量 y 与自变量 x 之间为线性关系时称 为一元线性回归。
(二)一元线性回归模型形式
只涉及一个自变量的简单线性回归模型可表示 为:
3.
r = 0,不存在线性相关关系
完全负相关
无线性相关
完全正相关
-1.0
语言统计第八章 线性关系的测量——相关

第一节 什么是相关
变量之间往往存在一定程度的联系或关联, 比方变量X的值可能随变量Y的值的增大而增 大,或随变量的值可能随值的增大而减小等。 相关实质上就是变量之间的协变或共变,即一 个变量随另一个变量的变化而变化。既然相关 的变量之间存在规律性的关系,那么有了一个 变量的值就可以在一定程度上预测另一个变量 的值,预测的准碗性显然取决于变量之间相关 程度的强弱,如果两变量完全相关〔这种情况 非常少见〕,那么预测的准碗性就可以到达百
且每一变量的数据都是呈正态分布的情况。
二、皮尔逊积矩相关系数的计算 皮尔逊积矩相关系数的计算公式为
〔8.1〕 其中 代表变量X的任一个观测值的标准分; 代 表变量Y的任一个观测值的标准分; ,即每 对标准分之积的和,就表示了两变量之间的关系; N表示两变量观测值的对子数,N-1就是相关系数 的自由度。 在上式中
二、皮尔曼等级相关系数的假设检验 检验的步骤与方法如下: 第一步:零假设与备择假设为:
〔即样本所来自的总体之间不存在相关〕; 〔单尾检验,即总体之间的相关为正相关〕。 第二步: 设显著水平为0.05 第三步: 检验统计值 第四步:查表得临界值为 第五步:由于 值大于临界值,所以零假设被推翻, 证明两变量之间确实存在显著的正相关。
第八章 线性关系的测量 ——相关
第一节 什么是相关 第二节 相关的直观表示法 第三节 〔线性〕相关的量化 一、皮尔逊积距相关系数 二、皮尔逊积距相关系数的计算 三、皮尔逊积距相关系数的假设检验 第四节 斯皮尔曼等级相关系数 一、斯皮尔曼等级相关系数的应用与计 二、斯皮尔曼等级相关系数的假设检验
计算斯皮尔曼等级相关系数时有一点需 要注意,那就是并列等级有可能对 值 带来偏差。如果并列等级过多,就会大 大影响值的精确性——倾向于过高估计 相关强度〔在上例中,有一局部观测值 的等级是并 性列的, 所以计算出的 值略高于r值〕。在这种情况下, 一个更 精碗的方法是把等级作为观测值,计算 皮尔逊相关系数。
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的生产能耗y的几组对照数据:
x
3
4
5
6
y
2
3
4
5
根据上表提供的数据,求出y关于x的线 性回归方程
2某化工厂为预测某产品的回收率y,需要研究它和原料有效成分含量x之间的相 关关系,现取了8对观察值,计算得:
8
8
8
xi 52, yi 228, xi2 478
i 1
i 1
i 1
8
xi yi 18相 关关系,这条直线叫做回归直线,该直线叫回归方程。
那么,我们该怎样来求出 这个回归方程?
脂肪含量 40
35 30
25 20 15 10
5
年龄
0 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65
(一)如何具体的求出这个回归方程呢?
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。
注:相关关系和函数关系的异同点 相同点:两者均是指两个变量间的关系 不同点:函数关系是一种确定关系,
相关关系是一种非确定的 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
?思考:
那么,该如何判断两个变量是否 具有相关关系呢?
如上的一组数据,你能分析人体的脂肪含量与年龄 之间有怎样的关系吗?
从上表发现,对某个人不一定有此规律,但对很多个体放在 一 起,就体现出“人体脂肪随年龄增长而增加”这一规律.而表 中各年龄对应的脂肪数是这个年龄人群的样本平均数.我们也可 以对它们作统计图、表,对这两个变量有一个直观上的印象和判 断.
2.3 变量间的相关关系
?思考:
在学校里,老师经常对学生说”如果你 的数学成绩好,那么你的物理成绩就 没有什么大问题.”
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定的相关关系. 这种说法有根据吗?
探究下面变量间的关系:
1.球的体积与该球的半径; 2.粮食的产量与施肥量; 3.小麦的亩产量与光照; 4.角α与它的正切值
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 .
散点图:用来判断两个变量是否具有相关关系.
例1:5个学生的数学和
相关关系的判断
物理成绩如下表:
A
B
C
D
E
数学 80
75
70
65
60
物理 70
66
68
64
62
画出散点图,并判断它们是否有相关关
系解。:
.
物理成绩
80
75
70
65
60
55
50
数学成绩
40
50
60
70
80
90
由散点图可见,两者之间具有相关关系。
例2.已知两个变量x和y具有线性相关关系,且5次试验的观测数据如下:
x
100
120
140
160
180
y
45
54
62
75
92
作出散点图
从刚才的散点图发现:
年龄越大体内脂肪含量越高 点散布在从左下角
数学成绩高的物理成绩也高 到右上角的区域
类比:函数:利用图像直观地研究函数是一种有效的方法。
下面我们以年龄为横轴,
脂肪含量为纵轴建立 40
直角坐标系,作出各 35
个点,
如图:
称该图为散点图。
30
25
脂肪含量
20
15
10
5
年龄
O
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65
散点图 说明
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。
1、两个变量之间的相关关系
两个变量间存在着某种关系,带 有不确定性(随机性),不能用函数 关系精确地表达出来,我们说这两个 变量具有相关关系.
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)
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.
脂肪
40
30
20
脂肪
10
0
0
20
40
60
80
回归直线
实际上,求回归直线的关键是如何用数学 的方法来刻画“从整体上看,各点到此直线的距 离最小”.
n
xi yi nx y
b i1
,
n
xi2
2
nx
i1
a ybx
y bxa
练习
1 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与相应
探究: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: 人体的脂肪百分比和年龄如下:
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
但有的两个变量的相关不是如此,如:
(1)高原含氧量与海拔高度
的相关关系,海平面以上,
海拔高度越高,含氧量越少。
(2)汽车的载重和汽
车每消耗1升汽油所行使的
平均路程,
作出散点图如右图所示:发现,
它们散布在从左上角到右
下角的区域内。
称它们成负相关.
O
称它们成 正相关。
我们再观察它的图像发现这些点大致分布在一条直线附 近,像这样,如果散点图中点的分布从整体上看大致在
i 1
则y与x的回归方程为
感谢下 载
x
3
4
5
6
y
2
3
4
5
根据上表提供的数据,求出y关于x的线 性回归方程
2某化工厂为预测某产品的回收率y,需要研究它和原料有效成分含量x之间的相 关关系,现取了8对观察值,计算得:
8
8
8
xi 52, yi 228, xi2 478
i 1
i 1
i 1
8
xi yi 18相 关关系,这条直线叫做回归直线,该直线叫回归方程。
那么,我们该怎样来求出 这个回归方程?
脂肪含量 40
35 30
25 20 15 10
5
年龄
0 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65
(一)如何具体的求出这个回归方程呢?
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。
注:相关关系和函数关系的异同点 相同点:两者均是指两个变量间的关系 不同点:函数关系是一种确定关系,
相关关系是一种非确定的 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
?思考:
那么,该如何判断两个变量是否 具有相关关系呢?
如上的一组数据,你能分析人体的脂肪含量与年龄 之间有怎样的关系吗?
从上表发现,对某个人不一定有此规律,但对很多个体放在 一 起,就体现出“人体脂肪随年龄增长而增加”这一规律.而表 中各年龄对应的脂肪数是这个年龄人群的样本平均数.我们也可 以对它们作统计图、表,对这两个变量有一个直观上的印象和判 断.
2.3 变量间的相关关系
?思考:
在学校里,老师经常对学生说”如果你 的数学成绩好,那么你的物理成绩就 没有什么大问题.”
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定的相关关系. 这种说法有根据吗?
探究下面变量间的关系:
1.球的体积与该球的半径; 2.粮食的产量与施肥量; 3.小麦的亩产量与光照; 4.角α与它的正切值
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 .
散点图:用来判断两个变量是否具有相关关系.
例1:5个学生的数学和
相关关系的判断
物理成绩如下表:
A
B
C
D
E
数学 80
75
70
65
60
物理 70
66
68
64
62
画出散点图,并判断它们是否有相关关
系解。:
.
物理成绩
80
75
70
65
60
55
50
数学成绩
40
50
60
70
80
90
由散点图可见,两者之间具有相关关系。
例2.已知两个变量x和y具有线性相关关系,且5次试验的观测数据如下:
x
100
120
140
160
180
y
45
54
62
75
92
作出散点图
从刚才的散点图发现:
年龄越大体内脂肪含量越高 点散布在从左下角
数学成绩高的物理成绩也高 到右上角的区域
类比:函数:利用图像直观地研究函数是一种有效的方法。
下面我们以年龄为横轴,
脂肪含量为纵轴建立 40
直角坐标系,作出各 35
个点,
如图:
称该图为散点图。
30
25
脂肪含量
20
15
10
5
年龄
O
20 25 30 35 40 45 50 55 60 65
散点图 说明
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。
1、两个变量之间的相关关系
两个变量间存在着某种关系,带 有不确定性(随机性),不能用函数 关系精确地表达出来,我们说这两个 变量具有相关关系.
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)
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.
脂肪
40
30
20
脂肪
10
0
0
20
40
60
80
回归直线
实际上,求回归直线的关键是如何用数学 的方法来刻画“从整体上看,各点到此直线的距 离最小”.
n
xi yi nx y
b i1
,
n
xi2
2
nx
i1
a ybx
y bxa
练习
1 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与相应
探究: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: 人体的脂肪百分比和年龄如下:
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
但有的两个变量的相关不是如此,如:
(1)高原含氧量与海拔高度
的相关关系,海平面以上,
海拔高度越高,含氧量越少。
(2)汽车的载重和汽
车每消耗1升汽油所行使的
平均路程,
作出散点图如右图所示:发现,
它们散布在从左上角到右
下角的区域内。
称它们成负相关.
O
称它们成 正相关。
我们再观察它的图像发现这些点大致分布在一条直线附 近,像这样,如果散点图中点的分布从整体上看大致在
i 1
则y与x的回归方程为
感谢下 载