导与练普通班2017届高三数学一轮复习第十篇统计与统计案例第3节变量的相关性与统计案例理 PPT课件.ppt
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1、第第3 3节变量的相关性与统计案例节变量的相关性与统计案例知识链条完善知识链条完善考点专项突破考点专项突破解题规范夯实解题规范夯实知识链条完善知识链条完善 把散落的知识连起来把散落的知识连起来【教材导读教材导读】1.1.变量的相关关系与变量的函数关系有什么区别变量的相关关系与变量的函数关系有什么区别?提示提示:相关关系是一种不确定关系相关关系是一种不确定关系,函数关系是确定关系函数关系是确定关系.2.2.如何判断两个变量间的线性相关关系如何判断两个变量间的线性相关关系?提示提示:散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近,或者通过计或者通过计算相关
2、系数作出判断算相关系数作出判断.3.3.独立性检验的基本步骤是什么独立性检验的基本步骤是什么?提示提示:列出列出2 22 2列联表列联表,计算计算k k值值,根据临界值表作出结论根据临界值表作出结论.知识梳理知识梳理 1.1.变量间的相关关系变量间的相关关系(1)(1)常见的两变量之间的关系有两类常见的两变量之间的关系有两类:一类是函数关系一类是函数关系,另一类是相关关另一类是相关关系系;与函数关系不同与函数关系不同,相关关系是一种非确定性关系相关关系是一种非确定性关系.(2)(2)从散点图上看从散点图上看,点分布在从左下角到右上角的区域内点分布在从左下角到右上角的区域内,两个变量的这两个变量
3、的这种相关关系称为正相关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点分布在左上角到右下角的区域内,两个变量的两个变量的这种相关关系为负相关这种相关关系为负相关.2.2.回归方程与回归分析回归方程与回归分析(1)(1)线性相关关系与回归直线线性相关关系与回归直线如果散点图中点的分布从整体上看大致在如果散点图中点的分布从整体上看大致在 附近附近,就称这两个变就称这两个变量之间具有线性相关关系量之间具有线性相关关系,这条直线叫做回归直线这条直线叫做回归直线.一条直线一条直线(2)(2)回归方程回归方程最小二乘法最小二乘法:使得样本数据的点到回归直线的使得样本数据的点到回归直线的 最小的方最
4、小的方法叫做最小二乘法法叫做最小二乘法.距离的平方和距离的平方和(3)(3)回归分析回归分析定义定义:对具有对具有 的两个变量进行统计分析的一种常用方法的两个变量进行统计分析的一种常用方法.相关关系相关关系正正 负负 越强越强 越弱越弱 3.3.独立性检验独立性检验(1)(1)独立性检验的有关概念独立性检验的有关概念分类变量分类变量可用变量的不同可用变量的不同“值值”表示个体所属的表示个体所属的 的变量称为分类变量的变量称为分类变量.不同类别不同类别2222列列联联表表假假设设有两个分有两个分类变类变量量X X和和Y,Y,它它们们的取的取值值分分别为别为xx1 1,x,x2 2 和和yy1 1
5、,y,y2 2,其其样样本本频频数列数列联联表表(称称为为2222列列联联表表)为为y y1 1y y2 2总计总计x x1 1a ab ba+ba+bx x2 2c cd dc+dc+d总计总计a+ca+cb+db+da+b+c+da+b+c+d如果如果kkkk0 0,就推断就推断“X X与与Y Y有关系有关系”,这这种推断犯种推断犯错误错误的概率不超的概率不超过过P(KP(K2 2kk0 0););否否则则,就就认为认为在犯在犯错误错误的概率不超的概率不超过过P(KP(K2 2kk0 0)的前提下不能推的前提下不能推断断“X X与与Y Y有关系有关系”.【重要结论重要结论】1.1.线性回归
6、直线方程的斜率为正线性回归直线方程的斜率为正(负负)时时,两个变量正两个变量正(负负)相关相关.2.2.线性回归直线一定经过样本点的中心线性回归直线一定经过样本点的中心.夯基自测夯基自测1.1.在线性回归模型中在线性回归模型中,以下说法正确的是以下说法正确的是()(A)(A)预报变量预报变量(因变量因变量)是解释变量是解释变量(自变量自变量)与随机误差共同作用的结果与随机误差共同作用的结果(B)(B)预报变量预报变量(因变量因变量)与解释变量与解释变量(自变量自变量)之间建立了确定的关系之间建立了确定的关系(C)(C)预报变量预报变量(因变量因变量)与残差变量没有关系与残差变量没有关系(D)(
7、D)预报变量预报变量(因变量因变量)与残差变量有确定的关系与残差变量有确定的关系解析解析:由线性回归模型由线性回归模型y=bx+a+ey=bx+a+e可知选项可知选项A A是正确的是正确的.A A2.2.当我们建立多个模型拟合某一数据组时当我们建立多个模型拟合某一数据组时,为了比较各个模型的拟合效为了比较各个模型的拟合效果果,我们可通过计算下列我们可通过计算下列()量来确定量来确定残差平方和残差平方和回归平方和回归平方和相关指数相关指数R R2 2相关系数相关系数r r(A)(A)(B)(B)(C)(C)(D)(D)解析解析:残差平方和越小残差平方和越小,相关指数相关指数R R2 2越大越大,
8、拟合的效果越好拟合的效果越好.B B3.3.研究女大学生的身高和体重的相关关系时研究女大学生的身高和体重的相关关系时,得到身高得到身高x cmx cm和体重和体重y kgy kg之间的回归直线方程是之间的回归直线方程是 =0.849x-85.721,=0.849x-85.721,则预报身高为则预报身高为160 cm160 cm的女大的女大学生的体重是学生的体重是 kg.kg.答案答案:50.12850.1284.4.如果发现散点图中所有的样本点都在一条直线上如果发现散点图中所有的样本点都在一条直线上,则解释变量和预报则解释变量和预报变量的关系是变量的关系是(选填选填“相关关系相关关系”或或“函
9、数关系函数关系”),),相关系相关系数是数是.解析解析:当所有的样本点都在一条直线上时当所有的样本点都在一条直线上时,解释变量和预报变量之间的解释变量和预报变量之间的关系是完全确定的函数关系关系是完全确定的函数关系,此时相关系数的绝对值等于此时相关系数的绝对值等于1,1,即相关系数即相关系数等于等于1.1.答案答案:函数关系函数关系115.5.为了考察某种药物预防疾病的效果为了考察某种药物预防疾病的效果,进行动物试验进行动物试验,得到如下列联表得到如下列联表:患病患病未患病未患病总计总计服用服用药药101045455555没服用没服用药药202030305050总计总计303075751051
10、05则认为药物有效的可信度是则认为药物有效的可信度是.解析解析:如果如果“服药情况与是否患病之间没有关系服药情况与是否患病之间没有关系”,则则K K2 2的观测值应该的观测值应该比较小比较小,如果如果K K2 2的观测值很大的观测值很大,则说明很可能则说明很可能“服药情况与是否患病之服药情况与是否患病之间有关系间有关系”.由题目中所给数据计算得由题目中所给数据计算得k6.109 1,k6.109 1,而而P(KP(K2 25.024)0.025,5.024)0.025,而而6.109 15.024,6.109 15.024,所以有所以有97.5%97.5%的把握认为的把握认为“服服药情况与是否
11、患病之间有关系药情况与是否患病之间有关系”,即大约有即大约有97.5%97.5%的把握认为药物有效的把握认为药物有效.答案答案:97.5%97.5%考点专项突破考点专项突破 在讲练中理解知识在讲练中理解知识考点一考点一 变量的相关性变量的相关性【例例1 1】(1)(2015(1)(2015高考湖北卷高考湖北卷)已知变量已知变量x x和和y y满足关系满足关系y=-0.1x+1,y=-0.1x+1,变量变量y y与与z z正相关正相关.下列结论中正确的是下列结论中正确的是()(A)x(A)x与与y y正相关正相关,x,x与与z z负相关负相关(B)x(B)x与与y y正相关正相关,x,x与与z
12、z正相关正相关(C)x(C)x与与y y负相关负相关,x,x与与z z负相关负相关(D)x(D)x与与y y负相关负相关,x,x与与z z正相关正相关解析解析:(1)(1)由由y=-0.1x+1,y=-0.1x+1,知知x x与与y y负相关负相关,即即y y随随x x的增大而减小的增大而减小,又又y y与与z z正相正相关关,所以所以z z随随y y的增大而增大的增大而增大,减小而减小减小而减小,所以所以z z随随x x的增大而减小的增大而减小,x,x与与z z负负相关相关,故选故选C.C.(2)(2015(2)(2015高考新课标全国卷高考新课标全国卷)根据下面给出的根据下面给出的2004
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