统计活动：结婚年龄的变化.pptx

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1、统计活动课一、回顾开展关于统计的实践活动基本步骤基于统计中的数据处理，利用回归分析，研究变量之间的相关性在天气、交通、医疗、科技、军事、农业、经济等方面有广泛的运用，来看看同学们搜集的，实际生活中研究两个变量的相关性即回归分析的实例。二、回归分析应用举例展示实例1：道路交通事故回归分析与预测二、回归分析应用举例介绍意义与推断：交通事故起数与GDP是线性负相关的，建立的模型可广泛应用于道路交通事故的分析与预测，为科学交通管理提供技术支撑。实例2：常见国产制式手枪射击距离判断的一元线性回归分析二、回归分析应用举例展示实例3：城乡居民收入

2、与人均生产总值的回归分析二、回归分析应用举例介绍统计结论：实践活动一：探究父母平均身高与孩子身高的相关性1.数据采集：提前布置，采集部分孩子与父母平均身高实践活动一：探究父母平均身高与孩子身高的相关性3.数据整理：利用EXCEL表画散点图，判断是否线性相关4.求回归直线方程5.成果展示2.活动形式：分成8个小组，开展小组PK6.根据结论，作出推断“回归”是由英国著名生物学家兼统计学家高尔顿(FrancisGalton,1822～1911生物学家达尔文的表弟)在研究人类遗传问题时提出来的。为了研究父代与子代身高的关系，高尔顿搜集了10

3、78对父亲及其儿子的身高数据。他发现这些数据的散点图大致呈直线状态，也就是说，总的趋势是父亲的身高增加时，儿子的身高也倾向于增加。知识链接但是，高尔顿对试验数据进行了深入的分析，发现了一个很有趣的现象—回归效应。因为当父亲高于平均身高时，他们的儿子身高比他更高的概率要小于比他更矮的概率；父亲矮于平均身高时，他们的儿子身高比他更矮的概率要小于比他更高的概率。它反映了一个规律，即这两种身高父亲的儿子的身高，有向他们父辈的平均身高回归的趋势。对于这个一般结论的解释是:大自然具有一种约束力，使人类身高的分布相对稳定而不产生两极分化，这就是所

4、谓的回归效应。知识链接实践活动二：①探究身高与右手一拃长的相关性；②探究数学成绩与物理成绩的相关性1.数据采集：采用教材提供的数据与本班本次期中考试的成绩（2）数据整理：画散点图，判断是否线性相关。（3）求回归直线方程。（4）成果展示。2.活动形式：第1-4小组开展活动①，其中第1小组抽样5个数据；第2小组抽样15个数据；3-4小组利用全部数据。5-8小组开展活动②，都利用所有数据。（5）根据成果，作出推断。3.活动过程：（1）第1、2小组抽样并展示抽样过程。抽样可能要用到的随机数表课堂小结谢谢各位！