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时间:2019-10-25
《高考数学总复习第八章计数原理、概率与统计第52讲变量的相关性、统计案例练习理新人教A版》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、第52讲 变量的相关性、统计案例夯实基础 【p116】【学习目标】1.会收集现实问题中两个有关联变量的数据并作出散点图,会利用散点图直观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;3.了解独立性检验(只要求2×2列联表)的基本思想、方法及其简单应用;4.了解回归的基本思想、方法及简单应用.【基础检测】1.已知下表所示数据的回归直线方程为y=4x-4,则实数a的值为( )x23456y3711a21A.16B.18C.20D.22【解析】由表中数据可知x==4,y==,
2、回归直线方程过样本中心(x,y),所以=12,解得a=18.【答案】B2.以下四个命题中是真命题的是( )A.对随机变量K2的观测值k来说,k越小,判断“分类变量X与Y有关系”的把握程度越大B.两个随机变量的线性相关性越强,相关系数的绝对值越接近于0C.若数据x1,x2,x3,…,xn的方差为1,则2x1,2x2,2x3,…,2xn的方差为2D.在回归分析中,可用相关指数R2的值判断模型的拟合效果,R2越大,模型的拟合效果越好【解析】依据线性相关及相关指数的有关知识可以推断,选项D是正确的.【答案】D3.下面是2×2列联
3、表:y1y2合计x1a2173x2222547合计b46120则表中a,b的值分别为( )A.94,72B.52,50C.74,52D.52,74【解析】∵a+21=73,∴a=52.又a+22=b,∴b=74.【答案】D4.通过随机咨询110名性别不同的大学生是否爱好某项运动,得到如下的列联表:男女总计爱好402060不爱好203050总计6050110由K2=算得,K2=≈7.8.附表:P(K2≥k)0.0500.0100.001k3.8416.63510.828参照附表,得到的正确结论是( )A.在犯错误的概率不
4、超过0.1%的前提下,认为“爱好该项运动与性别有关”B.在犯错误的概率不超过0.1%的前提下,认为“爱好该项运动与性别无关”C.有99%以上的把握认为“爱好该项运动与性别有关”D.有99%以上的把握认为“爱好该项运动与性别无关”【解析】因为K2≈7.8≥6.635,而P(K2≥6.635)=0.010,故由独立性检验的意义可知,相关的概率大于1-0.010=0.99.【答案】C5.某运动制衣品牌为了成衣尺寸更精准,现选择15名志愿者,对其身高和臂展进行测量(单位:cm),图1为选取的15名志愿者身高与臂展的折线图,图2为身
5、高与臂展所对应的散点图,并求得其回归方程为=1.16x-30.75,以下结论中不正确的为( )A.15名志愿者身高的极差小于臂展的极差B.15名志愿者身高和臂展成正相关关系C.可估计身高为190cm的人臂展大约为189.65cmD.身高相差10cm的两人臂展都相差11.6cm【解析】A.身高极差大约为18cm,臂展极差大约为23cm,故正确;B.很明显根据散点图象以及回归直线得到,身高矮臂展就会短一些,身高高一些,臂展就长一些,故正确;C.身高为190cm,代入回归方程可得到臂展估计值等于189.65cm,但是不是准确值
6、,故正确;D.身高相差10cm的两人臂展的估计值相差11.6cm,但并不是准确值,回归方程上的点并不都是准确的样本点,故说法不正确.【答案】D【知识要点】1.相关关系的分类从散点图上看,点散布在从左下角到右上角的区域内,对于两个变量的这种相关关系,我们将它称之为__正相关__;点散布在从左上角到右下角的区域内,两个变量的这种相关关系称为__负相关__.2.线性相关从散点图上看,如果这些点从整体上看大致分布在一条直线附近,则称这两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫__回归直线__.3.回归方程(1)最小二乘法:使得样本数
7、据的点到回归直线的__距离的平方和__最小的方法叫最小二乘法.(2)回归方程:两个具有线性相关关系的变量的一组数据:(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),其回归方程为=x+,则其中是回归方程的__斜率__,是在y轴上的截距.4.样本相关系数r=,用来衡量两个变量间的线性相关关系.(1)当r>0时,表示两个变量__正相关__;(2)当r<0时,表示两个变量__负相关__;(3)r的绝对值越接近1,表明两个变量的线性相关性__越大__;r的绝对值越接近于0,表示两个变量之间几乎不存在相关关系.通常当
8、r
9、>0.7
10、5时,认为两个变量有很强的线性相关关系.5.线性回归模型(1)y=bx+a+e中,a,b称为模型的未知参数,e称为随机误差.(2)相关指数用相关指数R2来刻画回归的效果,其计算公式是:R2=1-,R2的值越大,说明残差平方和越小,也就是说模型的拟合效果__越好__.在线性回归模型中,R2表示解释变量对预
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