数学:2.3.1《变量间的相关关系》.ppt

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1、2.3变量间的相关关系学习目标1.通过收集现实问题中两个有关联变量的数据作出散点图,并利用散点图直观认识变量间的相关关系;2.知道最小二乘法的思想,能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程。学习重点:作出散点图和根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程。学习难点:对最小二乘法的理解。思考1:在学校里,老师经常对学生说”如果你的数学成绩好,那么你的物理成绩就没有什么大问题.”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一定的相关关系.这种说法有没有根据呢?探究下面变量间的关系:1.球的体积与该球的半径;2.粮食的产

2、量与施肥量;3.商品销售收入与广告支出经费;4.匀速行驶车辆的行驶距离与时间;5.角α与它的正切值1、两个变量之间的相关关系两个变量间存在着某种关系,带有不确定性(随机性),不能用函数关系精确地表达出来,我们说这两个变量具有相关关系.注:相关关系和函数关系的异同点相同点:两者均是指两个变量间的关系不同点:函数关系是一种确定关系,相关关系是一种非确定的关系。1:下列两变量中具有相关关系的是()A角度和它的余弦值B正方形的边长和面积C成人的身高和视力D身高和体重D练习:2.下列两个变量之间的关系哪个不是函数关系( )A.角度和它的正弦值B

3、.正方形边长和面积C.正n边形的边数和它的内角和D.降雪量与交通事故发生之间的关系.D例1、下表是某小卖部6天卖出热茶的杯数(y)与当天气温(x)的对比表:(1)画出散点图,并判断他们是否有相关关系.作散点图如图所示解:作法:以成对的数据中的两个数分别作为横、纵坐标,在平面直角坐标系中描点,横、纵坐标的长度单位选取可以不同,应考虑到数据分布的特征.负相关思考2:该如何判断两个变量是否具有相关关系呢?从散点图可以看出:所有的点大致在一条直线附近波动,我们称这两个变量间存在线性相关关系,这条直线叫做回归直线(regressionline)

4、原理:样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小思考3:如果能求出这条回归直线的方程,那么我们就可以清楚地了解气温与热茶杯数的相关性.那么该如何求出这个回归方程呢?最小二乘法2)于是:则:例1、下表是某小卖部6天卖出热茶的杯数(y)与当天气温(x)的对比表:于是,线性回归方程为 y=57.557-1.648x3)由回归方程知,当某天的气温是-3℃时,卖出的热茶杯数为57.557-1.648×(-3)≈63(杯)练习:根据下表,求回归方程.1、列表2、代入公式计算3、写出回归直线方程

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