艺术生高考数学专题讲义:考点51变量间的相关关系与统计案例700.pdf
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1、 考点五十一 变量间的相关关系与统计案例 知识梳理 1相关关系 常见的两变量之间的关系有两类:一类是函数关系,另一类是相关关系两者的区别是函数关系是一种确定的关系,而相关关系是一种非确定的关系,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 2散点图 通常将变量所对应的点描出来,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 3正相关与负相关 从散点图上看,点分布在从左下角到右上角的区域内,两个变量的这种相关关系称为正相关,点分布在左上角到右下角的区域内,两个变量的相关关系为负相关 4回归直线方程(1)曲线拟合 从散点图上,如果变量之间存在某种关系,这些点
2、会有一个集中的大致趋势,这种趋势通常可以用一条光滑的曲线来近似,这样的近似过程称为曲线拟合(2)线性相关 在两个变量 x 和 y 的散点图中,若所有点看上去都在一条直线附近波动,则称变量间是线性相关,这条直线叫回归直线若所有点看上去都在某条曲线(不是一条直线)附近波动,称此相关是非线性相关如果所有的点在散点图中没有显示任何关系,则称变量间是不相关的 (3)最小二乘法 如果有 n 个点(x1,y1),(x2,y2),(xn,yn),可以用y1(abx1)2y2(abx2)2yn(abxn)2来刻画这些点与直线 yabx 的接近程度,使得上式达到最小值的直线 yabx 就是所要求的直线,这种方法称
3、为最小二乘法(4)回归方程 方程 ybxa 是两个具有线性相关关系的变量的一组数据(x1,y1),(x2,y2),(xn,yn)的回归方程,其中 a,b 是待定参数 bni1 xi x yi y ni1 xi x 2ni1xiyin x yni1x2in x2,a y b x.说明:回归直线必过样本中心(x,y),但是样本数据不一定在回归直线上,甚至可能所有的样本数据点都不在直线上 5相关系数 相关系数 rni1 xi x yi y ni1 xi x 2ni1 yi y 2 ni1xiyin x yni1x2in x2ni1y2in y2 ;当 r0 时,表明两个变量正相关;当 r2.706
4、时,有 90%的把握判定变量 A,B 有关联;当 3.841 时,有 95%的把握判定变量 A,B 有关联;当 6.635 时,有 99%的把握判定变量 A,B 有关联 典例剖析 题型一 相关关系判断 例 1 变量 X 与 Y 相对应的一组数据为(10,1),(11.3,2),(11.8,3),(12.5,4),(13,5);变量 U与 V 相对应的一组数据为(10,5),(11.3,4),(11.8,3),(12.5,2),(13,1)r1表示变量 Y 与 X 之间的线性相关系数,r2表示变量 V 与 U 之间的线性相关系数,则_ r2r10 0r2r1 r200;对于变量 V与 U 而言,
5、V 随 U 的增大而减小,故 V 与 U 负相关,即 r20,所以有 r200 时,x 与 y 正相关,当b0 时,x 与 y 负相关,所以一定错误 解题要点 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,根据散点图很容易看出两个变量之间是否具有相关性,是不是存在线性相关关系,是正相关还是负相关,相关关系是强还是弱 题型二 回归分析 例 2 已知 x,y 取值如下表:x 0 1 4 5 6 8 y 1.3 1.8 5.6 6.1 7.4 9.3 从所得的散点图分析可知:y 与 x 线性相关,且y0.95xa,则 a_ 答案 1.45 解析 x 01456864,y 1.31.85
6、.66.17.49.365.25,又y0.95xa 过(x,y),5.250.954a,得 a1.45.变式训练 已知 x 与 y 之间的一组数据:x 0 1 2 3 y m 3 5.5 7 已求得关于 y 与 x 的线性回归方程y2.1x0.85,则 m 的值为_ 答案 0.5 解析 x 0123432,y m35.57415.5m4,把(x,y)代入线性回归方程,15.5m42.1320.85,m0.5.解题要点 回归直线方程ybxa必过样本点中心(x,y)利用这一结论,可以快速求出回归方程中的参数 例 3 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
7、耗 y(吨标准煤)的几组对照数据.x 3 4 5 6 y 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 的线性回归方程ybxa;(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?(参考数值:32.5435464.566.5)解析 (1)由题意,作散点图如图 (2)由对照数据,计算得i14xiyi66.5,i14x2i3242526286,x 4.5,y 3.5,b66.544.53.58644.5266.56386810.7,
8、a y bx 3.50.74.50.35,所以回归方程为y0.7x0.35.(3)当 x100 时,y1000.70.3570.35(吨标准煤),预测生产 100 吨甲产品的生产能耗比技改前降低 9070.3519.65(吨标准煤)变式训练 (2015 新课标文)某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费,需了解年宣传费 x(单位:千元)对年销售量y(单位:t)和年利润 z(单位:千元)的影响,对近 8 年的宣传费ix和年销售量1,2,8iy i 数据作了初步处理,得到下面的散点图及一些统计量的值.年宣传费/千元年销售量/t620600580560540520500480565452504846
9、444240383634 x y w i18(xi x)2 i18(wi w)2 i18(xi x)(yi y)i18(wi w)(yi y)46.6 563 6.8 289.8 1.6 1 469 108.8 表中 wi xi,w 18i18wi.(I)根据散点图判断,yabx 与 ycd x哪一个适宜作为年销售量 y 关于年宣传费 x 的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由)(II)根据(I)的判断结果及表中数据,建立 y 关于 x 的回归方程;(III)已知这种产品的年利润 z 与 x,y 的关系为 z0.2yx.根据(II)的结果回答下列问题:(i)当年宣传费90 x 时,年销售
10、量及年利润的预报值时多少?(ii)当年宣传费x为何值时,年利润的预报值最大?附:对于一组数据(u1,v1),(u2,v2),(un,vn),其回归直线 vu 的斜率和截距的最小二乘估计分别为i1n ui u vi v i1n ui u 2,v u.解析 (I)由散点图可以判断,ycd x适宜作为年销售量 y 关于年宣传费 x 的回归方程类型(II)令 w x,先建立 y 关于 w 的线性回归方程,由于 di18 wi w yi y i18 wi w 2108.81.668,c y dw 563686.8100.6,所以y关于w的线性回归方程为y100.668w,因此y关于x的回归方程为y100
11、.668 x.(III)(i)由(II)知,当 x49 时,年销售量 y 的预报值y100.668 49576.6,年利润 z 的预报值z576.60.24966.32.(ii)根据(II)的结果知,年利润 z 的预报值z0.2(100.668 x)xx13.6 x20.12.所以当 x13.626.8,即 x46.24 时,z 取得最大值 故年宣传费为 46.24 千元时,年利润的预报值最大 解题要点 (1)正确运用计算 b,a 的公式和准确的计算,是求线性回归方程的关键(2)分析两变量的相关关系,可由散点图作出判断,若具有线性相关关系,则可通过线性回归方程估计和预测变量的值(3)求解回归方
12、程关键是确定回归系数a,b,因求解b的公式计算量太大,一般题目中给出相关的量,如 x,y,i1nx2i,i1nxiyi等,便可直接代入求解充分利用回归直线过样本中心点(x,y),即有 ybxa,可确定a.题型三 相关分析 例 4 有甲、乙两个班级进行数学考试,按照大于等于 85 分为优秀,85 分以下为非优秀统计成绩,得到如下所示的列联表:优秀 非优秀 总计 甲班 10 b 乙班 c 30 总计 105 已知在全部 105 人中随机抽取 1 人,成绩优秀的概率为27,则下列说法正确的是_ 列联表中 c 的值为 30,b 的值为 35 列联表中 c 的值为 15,b 的值为 50 根据列联表中的
13、数据,若按 95%的可靠性要求,能认为“成绩与班级有关系”根据列联表中的数据,若按 95%的可靠性要求,不能认为“成绩与班级有关系”答案 解析 由题意知,成绩优秀的学生数是 30,成绩非优秀的学生数是 75,所以 c20,b45,选项 A、B 错误根据列联表中的数据,得到 22105(10 3020 45)55 50 30 756.1093.841,因此有 95%的把握认为“成绩与班级有关系”变式训练 在研究色盲与性别的关系调查中,调查了男性 480 人,其中有 38 人患色盲,调查的 520 名女性中,有 6 人患色盲(1)根据以上数据建立一个 22 列联表;(2)若认为“性别与患色盲有关系
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