2018-2019学年高中数学 第一章 统计案例章末复习同步学案 新人教B版选修1 -2

2018-2019学年高中数学 第一章 统计案例章末复习同步学案 新人教B版选修1 -2

ID:47868955

大小:218.84 KB

页数:14页

时间:2019-11-13

2018-2019学年高中数学 第一章 统计案例章末复习同步学案 新人教B版选修1 -2_第1页
2018-2019学年高中数学 第一章 统计案例章末复习同步学案 新人教B版选修1 -2_第2页
2018-2019学年高中数学 第一章 统计案例章末复习同步学案 新人教B版选修1 -2_第3页
2018-2019学年高中数学 第一章 统计案例章末复习同步学案 新人教B版选修1 -2_第4页
2018-2019学年高中数学 第一章 统计案例章末复习同步学案 新人教B版选修1 -2_第5页
资源描述:

《2018-2019学年高中数学 第一章 统计案例章末复习同步学案 新人教B版选修1 -2》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、第一章统计案例章末复习学习目标 1.理解独立性检验的基本思想及实施步骤.2.会求回归直线方程,并用回归直线进行预报.1.2×2列联表2×2列联表如表所示:B合计An11n12n1+n21n22n2+合计n+1n+2n其中n+1=n11+n21,n+2=n12+n22,n1+=n11+n12,n2+=n21+n22,n=n11+n21+n12+n22.2.最小二乘法对于一组数据(xi,yi),i=1,2,…,n,如果它们线性相关,则回归直线方程为=x+,其中==,=-.3.独立性检验常用统计量χ2=

2、来检验两个变量是否有关系.类型一 独立性检验例1 为了解某班学生喜爱打篮球是否与性别有关,对本班48人进行了问卷调查得到了如下的2×2列联表:喜爱打篮球不喜爱打篮球合计男生6女生10合计48已知在全班48人中随机抽取1人,抽到喜爱打篮球的学生的概率为.(1)请将上面的2×2列联表补充完整;(不用写计算过程)(2)能否在犯错误的概率不超过0.05的前提下认为喜爱打篮球与性别有关?说明你的理由.考点 独立性检验及其基本思想题点 独立性检验的综合应用解 (1)列联表补充如下:喜爱打篮球不喜爱打篮球合计男

3、生22628女生101020合计321648(2)由χ2=≈4.286.因为4.286>3.841,所以能在犯错误的概率不超过0.05的前提下认为喜爱打篮球与性别有关.反思与感悟 通过公式χ2=计算出χ2的值,再与临界值作比较,最后得出结论.跟踪训练1 奥运会期间,为调查某高校学生是否愿意提供志愿者服务,用简单随机抽样方法从该校调查了60人,结果如下:是否愿意提供志愿者服务性别愿意不愿意男生2010女生1020(1)用分层抽样的方法在愿意提供志愿者服务的学生中抽取6人,其中男生抽取多少人?(2)你

4、能否在犯错误的概率不超过0.01的前提下认为该高校学生是否愿意提供志愿者服务与性别有关?下面的临界值表供参考:P(χ2≥x0)0.150.100.050.0250.0100.0050.001x02.0722.7063.8415.0246.6357.87910.828考点 独立性检验思想的应用题点 独立性检验在分类变量中的应用解 (1)由题意,可知男生抽取6×=4(人).(2)χ2=≈6.667,由于6.667>6.635,所以能在犯错误的概率不超过0.01的前提下认为该高校学生是否愿意提供志愿者服

5、务与性别有关.类型二 线性回归分析例2 某城市理论预测2010年到2014年人口总数与年份的关系如表所示:年份201x(年)01234人口数y(十万)5781119(1)请画出上表数据的散点图;(2)请根据上表提供的数据,求出y关于x的回归直线方程=x+;(3)据此估计2019年该城市人口总数.考点 回归分析思想的应用题点 回归分析思想的应用解 (1)散点图如图:(2)因为==2,==10,iyi=0×5+1×7+2×8+3×11+4×19=132,=02+12+22+32+42=30,所以==3

6、.2,=-=3.6.所以回归直线方程为=3.2x+3.6.(3)令x=9,则=3.2×9+3.6=32.4,故估计2019年该城市人口总数为32.4(十万).反思与感悟 解决回归分析问题的一般步骤(1)画散点图.根据已知数据画出散点图.(2)判断变量的相关性并求回归方程.通过观察散点图,直观感知两个变量是否具有相关关系;在此基础上,利用最小二乘法求回归系数,然后写出回归方程.(3)实际应用.依据求得的回归方程解决实际问题.跟踪训练2 某运动员训练次数与运动成绩之间的数据关系如下:次数x303335

7、3739444650成绩y3034373942464851(1)作出散点图;(2)求出回归直线方程;(3)计算相关系数并进行相关性检验;(4)试预测该运动员训练47次及55次的成绩.解 (1)作出该运动员训练次数x与成绩y之间的散点图,如图所示,由散点图可知,它们之间具有线性相关关系.(2)列表计算:次数xi成绩yixyxiyi30309009009003334108911561122353712251369129537391369152114433942152117641638444619362

8、116202446482116230422085051250026012550由上表可求得=39.25,=40.875,x=12656,y=13731,xiyi=13180,∴=≈1.0415,=-=-0.00388,∴回归直线方程为y=1.0415x-0.00388.(3)计算相关系数r=0.9927,因此运动员的成绩和训练次数两个变量有较强的相关关系.(4)由上述分析可知,我们可用回归直线方程y=1.0415x-0.00388作为该运动员成绩的预报值.将x=47和x=55分别代

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。