2020高中数学第1章统计案例章末复习课学案1-.pdf
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1、学必求其心得,业必贵于专精 -1-第 1 章 统计案例 回归分析问题 建立回归模型的步骤:(1)确定研究对象,明确变量x,y.(2)画出变量的散点图,观察它们之间的关系(如是否存在线性相关关系等)(3)由经验确定回归方程的类型(如我们观察到数据呈线性相关关系,则选用回归直线方程错误!bxa)(4)按一定规则估计回归方程中的参数(如最小二乘法)(5)得出回归方程 另外,回归直线方程只适用于我们所研究的样本的总体,而且一般都有时间性样本的取值范围一般不能超过回归直线方程的适用学必求其心得,业必贵于专精 -2-范围,否则没有实用价值【例 1】假设一个人从出生到死亡,在每个生日那天都测量身高,并作出这
2、些数据散点图,则这些点将不会落在一条直线上,但在一段时间内的增长数据有时可以用线性回归来分析下表是一位母亲给儿子作的成长记录:年龄/周岁 3 4 5 6 7 8 9 身高/cm 90。8 97。6 104.2 110。9 115。7 122.0 128.5 年龄/周岁 10 11 12 13 14 15 16 身高/cm 134。2 140。8 147.6 154。2 160.9 167。6 173。0(1)作出这些数据的散点图;(2)求出这些数据的线性回归方程;(3)对于这个例子,你如何解释回归系数的含义?(4)解释一下回归系数与每年平均增长的身高之间的联系 思路探究(1)作出散点图,确定两
3、个变量是否线性相关;(2)求出错误!,错误!,写出线性回归方程;(3)回归系数即错误!的值,是一个单位变化量;(4)根据线性回归方程可找出其规律 解(1)数据的散点图如下:学必求其心得,业必贵于专精 -3-(2)用y表示身高,x表示年龄,因为错误!错误!(34516)9.5,错误!错误!(90.897.6173.0)132,错误!错误!错误!6.316,错误!错误!b错误!71.998,所以数据的线性回归方程为y6。316x71。998.(3)在该例中,回归系数 6。316 表示该人在一年中增加的高度(4)回归系数与每年平均增长的身高之间近似相等 1假定小麦基本苗数x与成熟期有效穗y之间存在相
4、关关系,今测得 5 组数据如下:x 15。0 25。8 30.0 36.6 44。4 y 39.4 42.9 42。9 43。1 49.2(1)以x为解释变量,y为预报变量,作出散点图;(2)求y与x之间的回归方程,对于基本苗数 56。7 预报有效穗 学必求其心得,业必贵于专精 -4-解(1)散点图如下 (2)由图看出,样本点呈条状分布,有比较好的线性相关关系,因此可以用回归方程刻画它们之间的关系 设回归方程为错误!bxa,错误!30。36,错误!43。5,错误!错误!5 101。56,错误!错误!9 511。43.错误!错误!1 320。66,错误!21 892.25,错误!2921。729
5、 6,错误!iyi6 746.76。由错误!错误!0.29,错误!错误!错误!错误!43.50.2930.3634。70.故所求的线性回归方程为错误!34。700。29x.当x56.7 时,错误!34。700。2956。751。143.估计成熟期有效穗约为 51.143。独立性检验 独立性检验的基本思想类似于反证法,要确认两个分类变量有关系这一结论成立的可信程度,首先假设该结论不成立,即假设结论“两个分类变量没有关系”成立,在该假设下,我们构造的随机变量学必求其心得,业必贵于专精 -5-2应该很小,如果由观测数据计算得到的2的观测值很大,则在一定程度上说明假设不合理,根据随机变量2的含义,可以
6、通过P(26.635)0。01 来评价假设不合理的程度,由实际计算出2 6。635 说明假设不合理的程度约为 99,即两个分类变量有关系这一结论成立的可信程度为 99%。独立性检验的一般步骤:(1)根据样本数据制成 22 列联表(2)根据公式2错误!计算2的值(3)比较2与临界值的大小关系并作统计推断【例 2】在某校高三年级一次全年级的大型考试中数学成绩优秀和非优秀的学生中,物理、化学、总分也为优秀的人数如下表所示,则数学成绩优秀与物理、化学、总分也优秀哪个关系较大?物理 化学 总分 数学优秀 228 225 267 数学非优秀 143 156 99 注:该年级此次考试中数学成绩优秀的有 36
7、0 人,非优秀的有 880人 思路探究 分别列出数学与物理,数学与化学,数学与总分学必求其心得,业必贵于专精 -6-优秀的 22 列联表,求k的值由观测值分析,得出结论 解(1)列出数学与物理优秀的 22 列联表如下:物理优秀 物理非优秀 合计 数学优秀 228 132 360 数学非优秀 143 737 880 合计 371 869 1 240 n11228,n12132,n21143,n22737,n1360,n2880,n1371,n2869,n1 240。代入公式2nn11n22n12n212n1n2n1n2 得21错误!270。114 3.(2)列出数学与化学优秀的 22 列联表如下
8、:化学优秀 化学非优秀 合计 数学优秀 225 135 360 数学非优秀 156 724 880 合计 381 859 1 240 n11225,n12135,n21156,n22724,n1360,n2880,n1381,n2859,n1 240。学必求其心得,业必贵于专精 -7-代入公式,得22错误!240.611 2.(3)列出数学与总分优秀的 22 列联表如下:总分优秀 总分非优秀 合计 数学优秀 267 93 360 数学非优秀 99 781 880 合计 366 874 1 240 n11267,n1293,n2199,n22781,n1360,n2880,n1366,n2874
9、,n1 240.代入公式,得23错误!486.122 5.由上面计算可知数学成绩优秀与物理、化学、总分优秀都有关系,由计算分别得到2的统计量都大于临界值6.635,由此说明有99的把握认为数学优秀与物理、化学、总分优秀都有关系,但与总分优秀关系最大,与物理次之 2某推销商为某保健药品做广告,在广告中宣传:“在服用该药品的 105 人中有 100 人未患A疾病 经调查发现,在不服用该药品的 418 人中仅有 18 人患A疾病 请用所学知识分析该药品对预防A疾病是否有效 学必求其心得,业必贵于专精 -8-解 将问题中的数据写成如下 22 列联表:患A疾病 不患A疾病 合计 服用该药品 5 100
10、105 不服用该药品 18 400 418 合计 23 500 523 将上述数据代入公式2错误!中,计算可得20.041 4,因为 0.041 43.841,故没有充分理由认为该保健药品对预防A疾病有效。转化与化归思想在回归分析中的应用 回归分析是对抽取的样本进行分析,确定两个变量的相关关系,并用一个变量的变化去推测另一个变量的变化如果两个变量非线性相关,我们可以通过对变量进行变换,转化为线性相关问题【例3】某商店各个时期的商品流通率y(%)的商品零售额x(万元)资料如下:x 9。5 11.5 13.5 15.5 17.5 y 6 4.6 4 3.2 2。8 x 19。5 21。5 23。5
11、 25.5 27.5 y 2.5 2.4 2.3 2.2 2.1 学必求其心得,业必贵于专精 -9-散点图显示出x与y的变动关系为一条递减的曲线经济理论和实际经验都证明,流通率y决定于商品的零售额x,体现着经营规模效益,假定它们之间存在关系式:ya错误!。试根据上表数据,求出a与b的估计值,并估计商品零售额为 30 万元的商品流通率 解 设u错误!,则yabu,得下表数据:u 0。105 3 0。087 0 0.074 1 0。064 5 0.057 1 y 6 4。6 4 3。2 2.8 u 0。051 3 0.046 5 0。042 6 0.039 2 0。036 4 y 2.5 2.4
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