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时间:2020-03-19
《《相关系数》课件1202.ppt》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、相关系数复习回顾*用线性回归方程进行回归分析:(1)画散点图;(2)求回归系数:(3)写回归直线方程,并用方程进行预测说明。任何数据都可以求线性回归方程,求之前通常先判断变量的线性相关关系-----作出散点图,但有时从图中也不易判断出线性关系,另外,如果数据量较大时,不易画图,需另想办法。为解决这个问题,我们可通过计算线性相关系数r,来判断变量间相关程度的大小,计算公式为:的最小值为:据前面的分析,回归系数使得误差由知,即,则值越大,误差越小,则变量的线性相关程度就越高;值越接近于0,越大,线性相关程度就越低。当时,,两变量的值总体上呈现同时增加的趋势,则称两变量
2、正相关;当时,,一变量增加,另一变量有减小的趋势,则称两变量负相关;当时,则称两变量线性不相关。相关系数r的性质思考交流对于上节课给出的例题,变量的线性相关系数r如何求?我们知道,相关系数的计算公式为:要求r,只需求出相关的量:,,,和。,,可得,,,由数据表,经过计算,可知:这能说明什么??这说明肱骨和股骨有较强的线性相关程度。计算下表变量的线性相关系数r。并观察,通过计算可以发现什么?根据数据列表计算如下:解析:1-5025002-43169-123-34916-12405025053491612643169127502500019100750由表可知:,,则
3、可得,,,你发现什么了??r=0,则变量间并不存在线性相关关系。即此时建立线性回归方程是没有意义的。实际上,从散点图上我们也可以验证这一点:易看出,几个样本点都落在同一个半圆上,而不是条状分布,此时建立线性回归方程无任何意义,这与相关系数r的计算结果相一致。样本点的分布如何?在英语教学中,为了了解学生的词汇量,老师设计了一份包含100个单词的试卷,现抽取15名学生进行测试,得到学生掌握试卷单词个数x与该生实际掌握单词量y的对应数据如下:对变量y与x进行相关性检验,并写出y对x的回归直线方程。动手做一做小结*线性相关系数r:值越大,误差越小,则变量的线性相关程度就越
4、高;值越接近于0,越大,线性相关程度就越低。*,其中。当时,两变量正相关;当时,两变量负相关;当时,两变量线性不相关。*拓展思考相关系数r越大,变量间的线性关系就越强,那么r的值究竟大到什么程度就认为线性关系较强?谢谢,再见
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