新课改地区高三数学一轮专题复习第62讲 统计案例与线性回归分析(原卷版)

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62 讲:统计案例与线性回归分析
一、课程标准
1、会作两个有关联变量的数据的散点图,并利用散点图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、了解独立性检验的基本思想、方法及其简单应用,能通过计算判断两个变量的相关程度.
二、基础知识回顾
1. 变量间的相关关系
(1)常见的两变量之间的关系有两类:一类是函数关系另一类是相关关系;与函数关系不同相关关
系是一种非确定性关系.
(2)从散点图上看点散布在从左下角到右上角的区域内个变量的这种相关关系称为正相关;点散
布在左上角到右下角的区域内两个变量的这种相关关系为负相关.
2. 两个变量的线性相关
(1)从散点图上看如果这些点从整体上看大致分布在通过散点图中心的一条直线附近称两个变量之
间具有线性相关关系这条直线叫做回归直线.
(2)回归方程为 y^ b^x a^ _其中其中 a^b^是待定参数(yibxia)2的最小值而得到回归直线的
方法即使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小这一方法叫做最小二乘法.
(4)相关系数:
r0表明两个变量正相关;
r0表明两个变量负相关.
r的绝对值越接近于 1表明两个变量的线性相关性越强.r的绝对值越接近于 0表明两个变量之间
几乎不存在线性相关关系.通常|r|大于 0.75 认为两个变量有很强的线性相关性.
3. 独立性检验
(1)2×2列联表
XY为两个变量它们的取值分别为{x1 x 2}{y1 y 2}其样本频数列联表(2×2列联表)如下:
1
y1y2总计
x1a b ab
x2c d cd
总计 ac bd abcd
(2)独立性检验
利用随机变量 K2(也可表示为 χ2)的观测值 k(其中 nab
cd为样本容量)来判断“两个变量有关系”的方法称为独立性检验.
常用结论
(1)求解回归方程的关键是确定回归系数 a^b^应充分利用回归直线过样本中心点 (xy)
(2)根据 K2的值可以判断两个分类变量有关的可信程度K2越大则两分类变量有关的把握越大.
(3)根据回归方程计算的 b^仅是一个预报值不是真实发生的值.
三、自主热身、归纳总结
1、根据如下样本数据
x 3 4 5 6 7 8
y 4.0 2.5 0.5 0.5 2.0 3.0
得到的回归方程为 ybxa( )
A. a>0b>0    B. a>0b<0
C. a<0b>0    D. a<0b<0
2、为了解某社区居民的家庭年收入与年支出的关系随机调查了该社区 5户家庭得到如下统计数据表:
收入 x(万元)8.2 8.6 10.0 11.3 11.9
支出 y(万元)6.2 7.5 8.0 8.5 9.8
2
根据上表可得回归直线方程 ybxa其中 b0.76ay--bx.据此估计该社区一户年收入为
15 万元家庭的年支出为( )
A. 11.4 万元     B. 11.8 万元
C. 12.0 万元  D. 12.2 万元
3、已知 xy的取值如下表,从散点图可以看出 yx具有线性相关关系,且回归方程为 y∧=0.95x
a∧,则 a∧=    
x 0 1 3 4
y 2.2 4.3 4.8 6.7
5、为了判断高中三年级学生是否选修文科与性别的关系,现随机抽取 50 名学生,得到如下 2×2列联表:
理科 文科
13 10
7 20
已知 PK23.841)≈0.05PK25.024)≈0.025. 根据表中数据,得到 K2的观测值 k=≈4.844,则认
为选修文科与性别有关系出错的可能性为    
四、例题选讲
考点一 线性回归方程
1、已知变量 与 正相关,且由观测数据算得样本平数 , ,则由该观测的数据算得的
线性回归方程可能是
AB
CD
变式 1、有下列数据:
3
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