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2 3 1變量間的相互關(guān)系 一 變量之間的相關(guān)關(guān)系 變量與變量之間的關(guān)系常見的有兩類 一類是確定性的函數(shù)關(guān)系 像正方形的邊長a和面積s的關(guān)系 另一類是變量間確實存在關(guān)系 但又不具備函數(shù)關(guān)系所要求的確定性 它們的關(guān)系是帶有隨機性的 例如 由人的身高并不能確定體重 但一般說來 身高者 體也重 我們說身高與體重這兩個變量具有相關(guān)關(guān)系 也就是說 自變量取值一定時 因變量的取值帶有一定隨機性的兩個變量之間的關(guān)系叫相關(guān)關(guān)系 怎樣判斷兩個變量有沒有相關(guān)關(guān)系 我們看下面的例子 設(shè)某地10戶家庭的年收入和年飲食支出的統(tǒng)計資料如下表 單位 萬元 由表中數(shù)據(jù)可以看出 y有隨x增加而增加的趨勢 并且增加的趨勢變緩 為了更清楚地看出x與y是否有相關(guān)關(guān)系 我們以年收入x的取值為橫坐標(biāo) 把年飲食支出y的相應(yīng)取值作為縱坐標(biāo) 在直角坐標(biāo)系中描點 這樣的圖形叫做散點圖 從圖中可以看出家庭年收入和年飲食支出之間具有相關(guān)關(guān)系 并且當(dāng)年收入的值由小變大時 年飲食支出的值也在由小變大 這種相關(guān)稱作正相關(guān) 反之如果一個變量的值由小變大時 另一個變量的值由大變小 這種相關(guān)稱作負(fù)相關(guān) 相關(guān)關(guān)系與函數(shù)關(guān)系的異同點 1 相同點 兩者均是指兩個變量的關(guān)系 2 不同點 函數(shù)關(guān)系是一種確定的關(guān)系 如勻速直線運動中時間t與路程s的關(guān)系 相關(guān)關(guān)系是一種非確定的關(guān)系 如一塊農(nóng)田的水稻產(chǎn)量與施肥量之間的關(guān)系 事實上 函數(shù)關(guān)系是兩個非隨機變量的關(guān)系 而相關(guān)關(guān)系是非隨機變量與隨機變量的關(guān)系 函數(shù)關(guān)系是一種因果關(guān)系 而相關(guān)關(guān)系不一定是因果關(guān)系 也可能是伴隨關(guān)系 例如 有人發(fā)現(xiàn) 對于在校兒童 鞋的大小與閱讀能力有很強的相關(guān)關(guān)系 然而學(xué)會新詞并不能使腳變大 而是涉及到第三個因素 年齡 當(dāng)兒童長大一些以后 他的閱讀能力會提高 而且由于人長大腳也變大 如何分析變量之間是否具有相關(guān)的關(guān)系 分析變量之間是否具有相關(guān)的關(guān)系 我們可以借助日常生活和工作經(jīng)驗對一些常規(guī)問題來進行定性分析 如兒童的身高隨著年齡的增長而增長 但它們之間又不存在一種確定的函數(shù)關(guān)系 因此它們之間是一種非確定性的隨機關(guān)系 即相關(guān)關(guān)系 但僅憑這種定性分析不夠 一來定性分析有時會給我們以誤導(dǎo) 二來定性分析無法確定變量之間相互影響的程度有多大 因些 我們還需要進行定量分析 如何進行定量分析呢 由于變量間的相關(guān)關(guān)系是一種隨機關(guān)系 因此 我們只能借助統(tǒng)計這一工具來解決問題 也就是通過收集大量數(shù)據(jù) 在對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)上 發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律 并對它們之間的關(guān)系作出推斷 兩個變量之間的相關(guān)關(guān)系有哪些 從散點圖上可以看出 如果變量之間存在著某種關(guān)系 這些點會有一個集中的大致趨勢 這種趨勢通??梢杂靡粭l光滑的曲線來近似描述 這種近似的過程稱為曲線擬合 在兩個變量x和y的散點圖中 所有點看上去都在一條直線附近波動 則稱變量間是線性相關(guān)的 此時 我們可以用一條直線來擬合 如圖 這條直線叫回歸直線 例2 5個學(xué)生的數(shù)學(xué)和物理成績?nèi)缦卤?畫出散點圖 并判斷它們是否有相關(guān)關(guān)系 具有相關(guān)關(guān)系 例3 下表給出了某校12名高一學(xué)生的身高 單位 cm 和體重 單位 kg 畫出散點圖 并觀察它們是否有相關(guān)關(guān)系 具有相關(guān)關(guān)系 例4 某農(nóng)場經(jīng)過觀測得到水稻產(chǎn)量和施化肥量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)如下 畫出的散點圖 判斷它們是否有相關(guān)關(guān)系 并考慮水稻的產(chǎn)量會不會隨化肥使用量的增加而一直增長 散點圖如下 具有相關(guān)關(guān)系 水稻的產(chǎn)量不會隨化肥使用量的增加而一直增長 2 3 2兩個變量的線性相關(guān) 如 記為 復(fù)習(xí)引入 1 現(xiàn)實生活中存在許多相關(guān)關(guān)系 商品銷售與廣告 糧食生產(chǎn)與施肥量 人體的脂肪量與年齡等等的相關(guān)關(guān)系 2 通過收集大量的數(shù)據(jù) 進行統(tǒng)計 對數(shù)據(jù)分析 找出其中的規(guī)律 對其相關(guān)關(guān)系作出一定判斷 3 由于變量之間相關(guān)關(guān)系的廣泛性和不確定性 所以樣本數(shù)據(jù)應(yīng)較大 和有代表性 才能對它們之間的關(guān)系作出正確的判斷 探究 年齡 脂肪 23 9 5 27 17 8 39 21 2 41 25 9 45 49 27 5 26 3 50 28 2 53 29 6 54 30 2 56 31 4 57 30 8 年齡 脂肪 58 33 5 60 35 2 61 34 6 如上的一組數(shù)據(jù) 你能分析人體的脂肪含量與年齡之間有怎樣的關(guān)系嗎 從上表發(fā)現(xiàn) 對某個人不一定有此規(guī)律 但對很多個體放在一起 就體現(xiàn)出 人體脂肪隨年齡增長而增加 這一規(guī)律 而表中各年齡對應(yīng)的脂肪數(shù)是這個年齡人群的樣本平均數(shù) 我們也可以對它們作統(tǒng)計圖 表 對這兩個變量有一個直觀上的印象和判斷 下面我們以年齡為橫軸 脂肪含量為縱軸建立直角坐標(biāo)系 作出各個點 稱該圖為散點圖 如圖 o 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年齡 脂肪含量 5 10 15 20 25 30 35 40 具有相關(guān)關(guān)系 不具有相關(guān)關(guān)系 從剛才的散點圖發(fā)現(xiàn) 年齡越大 體內(nèi)脂肪含量越高 點的位置散布在從左下角到右上角的區(qū)域 稱它們成正相關(guān) 但有的兩個變量的相關(guān) 如下圖所示 如高原含氧量與海拔高度的相關(guān)關(guān)系 海平面以上 海拔高度越高 含氧量越少 作出散點圖發(fā)現(xiàn) 它們散布在從左上角到右下角的區(qū)域內(nèi) 又如汽車的載重和汽車每消耗1升汽油所行使的平均路程 稱它們成負(fù)相關(guān) o 我們再觀察它的圖像發(fā)現(xiàn)這些點大致分布在一條直線附近 像這樣 如果散點圖中點的分布從整體上看大致在一條直線附近 我們就稱這兩個變量之間具有線性相關(guān)關(guān)系 這條直線叫做回歸直線 該直線叫回歸直線方程 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年齡 脂肪含量 0 5 10 15 20 25 30 35 40 用方程 在一般統(tǒng)計書中習(xí)慣用b表示一次項系數(shù) 用a表示常數(shù)項 這正好與我們表示的一次函數(shù)習(xí)慣相反 離差 叫總離差 最小二乘法 利用配方法求得 例1 觀察兩相關(guān)變量得如下表 求兩變量間的回歸方程 解 列表 計算得 小結(jié) 求線性回歸直線方程的步驟 第一步 列表 第二步 計算 第三步 代入公式計算b a的值 第四步 寫出直線方程 例2 有一個同學(xué)家開了一個小賣部 他為了研究氣溫對熱飲銷售的影響 經(jīng)過統(tǒng)計 得到一個賣出的熱飲杯數(shù)與當(dāng)天氣溫的對比表 攝氏溫度 504712151923273136 熱飲杯數(shù)15615013212813011610489937654 1 畫出散點圖 2 從散

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