”两个变量的线性相关“打印学案

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1、2.3变量的相关性导学案一、考试大纲:1.会做两个有关联变量的数据的散点图,并利用散点图认识变量间的相关关系。2.了解最小二乘法的思想,能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程(线性回归方程系数公式不要求记忆)。二、知识点导学知识探究(一):变量之间的相关关系思考1:考察下列问题中两个变量之间的关系,想一想这些问题中两个变量之间的关系是函数关系吗?(1)商品销售收入与广告支出经费;(2)粮食产量与施肥量;(3)人体内的脂肪含量与年龄.思考2:“名师出高徒”可以解释为教师的水平越高,学生的水平就越高,那么学生的学业成绩与教师的教学水平之间的关系是函

2、数关系吗?思考3:上述两个变量之间的关系是一种非确定性关系,称之为相关关系,那么相关关系的含义如何?自变量取值一定时,因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系,叫做相关关系.思考4:函数关系与相关关系之间的区别与联系.函数关系中的两个变量间是一种确定性关系;相关关系是一种非确定性关系.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.例1在下列两个变量的关系中,哪些是相关关系?①正方形边长与面积之间的关系;②作文水平与课外阅读量之间的关系;③人的身高与年龄之间的关系;④降雪量与交通事故的发生率之间的关系.练习1.已知下列变量,它们

3、之间的关系是函数关系的有①,是相关关系的有②③.①已知二次函数y=ax2+bx+c,其中a、c是已知常数,取b为自变量,因变量是这个函数的判别式△=b2-4ac;②光照时间和果树亩产量;③每亩施用肥料量和粮食产量.知识探究(二):散点图【问题】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:高一数学导学案其中各年龄对应的脂肪数据是这个年龄人群脂肪含量的样本平均数.思考1:对某一个人来说,他的体内脂肪含量不一定随年龄增长而增加或减少,但是如果把很多个体放在一起,就可能表现出一定的规律性.观察上表中的数据,大体上看,随着年龄的增加,人体脂

4、肪含量怎样变化?051015202530354020253035404550556065年龄脂肪含量思考2:以x轴表示年龄,y轴表示脂肪含量,你能在直角坐标系中描出样本数据对应的图形吗?思考3:上图叫做散点图,你能描述一下散点图的含义吗?在平面直角坐标系中,表示具有相关关系的两个变量的一组数据图形,称为散点图.思考4:观察散点图的大致趋势,人的年龄的与人体脂肪含量具有什么相关关系?思考5:在上面的散点图中,这些点散布在从左下角到右上角的区域,对于两个变量的这种相关关系,我们将它称为正相关.一般地,如果两个变量成正相关,那么这两个变量的变化趋势如何?高一数

5、学导学案思考6:如果两个变量成负相关,从整体上看这两个变量的变化趋势如何?其散点图有什么特点?一个变量随另一个变量的变大而变小,散点图中的点散布在从左上角到右下角的区域思考7:你能列举一些生活中的变量成正相关或负相关的实例吗?例2以下是某地搜集到的新房屋的销售价格和房屋的面积的数据:画出数据对应的散点图,并指出销售价格与房屋面积这两个变量是正相关还是负相关.练习2.在下列各图中,每个图的两个变量具有相关关系的图是()(1)(2)(3)(4)A:(1)(2)B:(1)(3)C:(2)(4)D:(2)(3)知识探究(三):回归直线思考1:一组样本数据的平均数

6、是样本数据的中心,那么散点图中样本点的中心如何确定?它一定是散点图中的点吗?思考2:在各种各样的散点图中,有些散点图中的点是杂乱分布的,有些散点图中的点的分布有一定的规律性,年龄和人体脂肪含量的样本数据的散点图中的点的分布有什么特点?这些点大致分布在一条直线附近.高一数学导学案思考3:对一组具有线性相关关系的样本数据,你认为其回归直线是一条还是几条?思考4:在样本数据的散点图中,能否用直尺准确画出回归直线?知识探究(四):回归方程在直角坐标系中,任何一条直线都有相应的方程,回归直线的方程称为回归方程.对一组具有线性相关关系的样本数据,能够求出它的回归方程

7、。思考1:回归直线与散点图中各点的位置应具有怎样的关系?整体上最接近思考2:对于求回归直线方程,你有哪些想法?思考3:对一组具有线性相关关系的样本数据:(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),设其回归方程为可以用哪些数量关系来刻画各样本点与回归直线的接近程度?思考4:为了从整体上反映n个样本数据与回归直线的接近程度,你认为选用哪个数量关系来刻画比较合适?思考5:根据有关数学原理分析,当时,总体偏差为最小,这样就得到了回归方程,这种求回归方程的方法叫做最小二乘法.回归方程中,a,b的几何意义分别是什么?高一数学导学案思考6:利用计算器或计算机可

8、求得年龄和人体脂肪含量的样本数据的回归方程为,由此我们可以根据一个人个年龄预测其

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