变量间的相关关系2

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1、2.3变量间的相关关系2.3.1变量之间的相关关系2.3.2两个变量的线性相关问题提出1.函数是研究两个变量之间的依存关系的一种数量形式.对于两个变量，如果当一个变量的取值一定时，另一个变量的取值被惟一确定，则这两个变量之间的关系就是一个函数关系.2.在中学校园里，有这样一种说法：“如果你的数学成绩好，那么你的物理学习就不会有什么大问题.”按照这种说法，似乎学生的物理成绩与数学成绩之间存在着某种关系，我们把数学成绩和物理成绩看成是两个变量，那么这两个变量之间的关系是函数关系吗？知识探究（一）：变量之间的相关关系考察下列问题中两个

2、变量之间的关系：（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.这些问题中两个变量之间的关系是函数关系吗？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.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：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.年龄23273941454950脂肪9.517.821.225.927.526.328.2年龄53545657586061脂肪29.630.231.430.833.535.

3、234.6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，人体脂肪含量怎样变化？年龄23273941454950脂肪9.517.821.225.927.526.328.2年龄53545657586061脂肪29.630.231.430.833.535.234.6思考2：为了确定年龄和人体脂肪含量之间的更明确的关系，我们需要对数据进行分析，通过作图可以对两个变量之间的关系有一个直观的印象.以x轴表示年龄，y轴表示

4、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？年龄23273941454950脂肪9.517.821.225.927.526.328.2年龄53545657586061脂肪29.630.231.430.833.535.234.6思考3：上图叫做散点图，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？年龄越大，体内脂肪含量越高形如此图点的分布从左下到右上，我们称之为正相关如果点的分布从左上到右下，我们称之为负相关它们的变化趋势怎样呢？一个变量随另一个变量的变大而变大你能举出一些生活中的变量成正相关或负相关的

5、例子吗？思考1：当人的年龄增加时，体内脂肪含量也增加，那么它到底是以什么方式增加的呢？我们观察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，我们称这两个变量之间具有线性相关关系，这条直线叫做回归直线。知识探究（三）：回归直线回归直线一定过样本中心点●如果我们能求出这条回归直线的方程，那么我们就可以清楚地了解年龄与体内脂肪含量的相关性，那么怎样求出这个回归方程呢？一般地我们将其方程设为，其中这种求法叫最小二乘法，其中x叫解释变量，y尖叫预报变量练习：利用计算器或计算机可求得年龄和人体脂肪

6、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体内脂肪含量的百分比的回归值.若某人37岁，则其体内脂肪含量的百分比约为多少？20.9%理论迁移例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.理论迁移例2.有一个同学家开了一个小卖部，他为了研究气温对热饮销售的影响，经过统计，得到一个卖出的饮料杯数与当天气温的对比表：摄氏温度(℃）-504712热饮杯数1561501321281301519

7、2327313611610489937654摄氏温度(℃）-504712热饮杯数15615013212813015192327313611610489937654（1）画出散点图；（2）从散点图中发现气温与热饮杯数之间关系的一般规律；（3）求回归方程；（4）如果某天的气温是2℃，预测这天卖出的热饮杯数.当x=2时，y=143.063.变式训练：某商店统计了最近6个月某商品的进价x(元)与售价y(元)的对应数据如下：x3527811y46391214（1）x,y是否线性相关？若相关求回归直线方程（2）若进价x=10，预测售价y的可

8、能值。(3)求样本中心点坐标并验证回归方程1．对于两个变量之间的关系，有函数关系和相关关系两种，其中函数关系是一种确定性关系，相关关系是一种非确定性关系.3.一般情况下两个变量之间的相关关系成正相关或负相关，类似于函数的单调性.2．散点图能直观反映两个相关变量之