114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件

11.4回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)11.4回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)1．變量間的相關(guān)關(guān)系(1)相關(guān)關(guān)系一個(gè)變量變化時(shí)，另一個(gè)變量也隨之發(fā)生變化，但其取值帶有一定的隨機(jī)性，這樣兩個(gè)變量之間的關(guān)系叫做相關(guān)關(guān)系．1．變量間的相關(guān)關(guān)系(2)相關(guān)關(guān)系與函數(shù)關(guān)系的異同點(diǎn)相同點(diǎn)：兩者均是指兩個(gè)變量的關(guān)系．不同點(diǎn)：函數(shù)關(guān)系是一種確定的因果關(guān)系，是兩個(gè)非隨機(jī)變量的關(guān)系．相關(guān)關(guān)系是一種非確定的關(guān)系，是非隨機(jī)變量與隨機(jī)變量的關(guān)系或兩個(gè)隨機(jī)變量之間的關(guān)系．2．兩個(gè)變量的線(xiàn)性相關(guān)(1)散點(diǎn)圖將樣本中n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(xi，yi)(i＝1,2，…，n)描在平面直角坐標(biāo)系中，表示兩個(gè)變量關(guān)系的一組數(shù)據(jù)的圖形叫做散點(diǎn)圖．(2)相關(guān)關(guān)系與函數(shù)關(guān)系的異同點(diǎn)(2)正相關(guān)、負(fù)相關(guān)散點(diǎn)圖中各點(diǎn)散布的位置是從左下角到右上角的區(qū)域，即一個(gè)變量的值由小變大時(shí)，另一個(gè)變量的值也由小變大，這種相關(guān)稱(chēng)為正相關(guān)．散點(diǎn)圖中點(diǎn)散布的位置是從左上角到右下角的區(qū)域，即一個(gè)變量的值由小變大時(shí)，另一個(gè)變量的值由大變小，這種相關(guān)稱(chēng)為負(fù)相關(guān)．114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件3．回歸分析(1)回歸分析對(duì)具有相關(guān)關(guān)系的兩個(gè)變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的方法叫回歸分析．通俗地講，回歸分析是尋找具有相關(guān)關(guān)系的兩個(gè)變量的非確定性關(guān)系的某種確定性，其基本步驟是：①畫(huà)散點(diǎn)圖，②求回歸直線(xiàn)方程，③用回歸直線(xiàn)方程作預(yù)報(bào)．(2)回歸直線(xiàn)方程的求法①回歸直線(xiàn)：觀察散點(diǎn)圖的特征，如果散點(diǎn)圖中點(diǎn)的分布從整體上看大致在一條直線(xiàn)附近，我們就稱(chēng)這兩個(gè)變量之間具有線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系，這條直線(xiàn)叫做回歸直線(xiàn)．3．回歸分析②回歸直線(xiàn)方程的求法——最小二乘法．②回歸直線(xiàn)方程的求法——最小二乘法．(2)利用回歸直線(xiàn)可以對(duì)總體進(jìn)行估計(jì)(3)線(xiàn)性相關(guān)強(qiáng)度的檢驗(yàn)：(2)利用回歸直線(xiàn)可以對(duì)總體進(jìn)行估計(jì)r具有以下性質(zhì)：|r|≤1，并且|r|越接近1，線(xiàn)性相關(guān)程度越強(qiáng)；|r|越接近0，線(xiàn)性相關(guān)程度越弱．r>0表明兩變量正相關(guān)，r<0表明兩變量負(fù)相關(guān)．在含有一個(gè)解釋變量的線(xiàn)性回歸模型中，R2恰好等于相關(guān)系數(shù)r的平方．r具有以下性質(zhì)：|r|≤1，并且|r|越接近1，線(xiàn)性相關(guān)程度(5)建立回歸模型的基本步驟：①確定研究對(duì)象，明確解釋變量和預(yù)報(bào)變量．②畫(huà)出散點(diǎn)圖，觀察它們是否存在相關(guān)關(guān)系．(如線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系)④按一般規(guī)則估計(jì)回歸方程中的參數(shù)．(如最小二乘法)⑤得出結(jié)果后分析殘差圖有否異常，若存在異常，則檢查數(shù)據(jù)是否有誤，模型是否恰當(dāng)．(5)建立回歸模型的基本步驟：4．獨(dú)立性檢驗(yàn)(1)變量的不同“值”表示個(gè)體所屬的不同類(lèi)別，這些變量稱(chēng)為分類(lèi)變量．(2)兩個(gè)分類(lèi)變量X與Y的頻數(shù)表，稱(chēng)作2×2列聯(lián)表.y1y2合計(jì)x1aba＋bx2cdc＋d合計(jì)a＋cb＋da＋b＋c＋d4．獨(dú)立性檢驗(yàn)y1y2合計(jì)x1aba＋bx2cdc＋d合計(jì)aP(k2≥k0)0.500.400.250.150.100.050.0250.0100.0050.001k00.4550.7081.3232.0722.7063.8415.0246.6357.87910.828P(k2≥k0)0.500.400.250.150.100.①當(dāng)k>10.828時(shí)，有99.9%的把握認(rèn)為“X與Y有關(guān)系”．②當(dāng)k>7.879時(shí)，有99.5%的把握認(rèn)為“X與Y有關(guān)系”．③當(dāng)k≤3.841時(shí)，認(rèn)為沒(méi)有充分的證據(jù)顯示“X與Y有關(guān)系”．(3)利用隨機(jī)變量k2來(lái)確定是否能以一定把握認(rèn)為“兩個(gè)分類(lèi)變量有關(guān)系”的方法，稱(chēng)作對(duì)這兩個(gè)分類(lèi)變量的獨(dú)立性檢驗(yàn)．①當(dāng)k>10.828時(shí)，有99.9%的把握認(rèn)為“X與Y有關(guān)系(4)獨(dú)立性檢驗(yàn)的步驟：①據(jù)實(shí)際問(wèn)題需要的可信度確定臨界值k0.②利用公式，由觀測(cè)數(shù)據(jù)，求出k2的觀測(cè)值k.③作判斷，如果k≥k0，就以(1－P(k2≥k0))×100%的把握認(rèn)為“X與Y有關(guān)系”，否則就說(shuō)樣本數(shù)據(jù)沒(méi)有提供充分證據(jù)說(shuō)明“X與Y有關(guān)系”．誤區(qū)警示1．線(xiàn)性回歸方程中的系數(shù)a、b及相關(guān)指數(shù)k2公式復(fù)雜莫記混用錯(cuò)．114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件[例1]下面是水稻產(chǎn)量與施化肥量的一組觀測(cè)數(shù)據(jù)：(1)將上述數(shù)據(jù)制成散點(diǎn)圖；(2)你能從散點(diǎn)圖中發(fā)現(xiàn)施化肥量與水稻產(chǎn)量近似成什么關(guān)系嗎？水稻產(chǎn)量會(huì)一直隨施化肥量的增加而增長(zhǎng)嗎？分析：描點(diǎn)可畫(huà)出散點(diǎn)圖，觀察散點(diǎn)圖中的點(diǎn)大致分布在一條直線(xiàn)附近，則線(xiàn)性相關(guān)．施化肥量15202530354045水稻產(chǎn)量320330360410460470480[例1]下面是水稻產(chǎn)量與施化肥量的一組觀測(cè)數(shù)據(jù)：施化肥量1解析：(1)散點(diǎn)圖如下：(2)從圖中可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)大致分布在一條直線(xiàn)的附近，因此施化肥量和水稻產(chǎn)量近似成線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系，當(dāng)施化肥量由小到大變化時(shí)，水稻產(chǎn)量由小變大，但水稻產(chǎn)量只是在一定范圍內(nèi)隨著化肥施用量的增加而增長(zhǎng)．解析：(1)散點(diǎn)圖如下：(09·寧夏、海南)對(duì)變量x，y的觀測(cè)數(shù)據(jù)(xi，yi)(i＝1,2，…，10)，得散點(diǎn)圖(1)；對(duì)變量u，v的觀測(cè)數(shù)據(jù)(u1，v1)(i＝1,2，…，10)，得散點(diǎn)圖(2)．由這兩個(gè)散點(diǎn)圖可以判斷． ()114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件A．變量x與y正相關(guān)，u與v正相關(guān)B．變量x與y正相關(guān)，u與v負(fù)相關(guān)C．變量x與y負(fù)相關(guān)，u與v正相關(guān)D．變量x與y負(fù)相關(guān)，u與v負(fù)相關(guān)解析：由圖(1)可知，各點(diǎn)整體呈遞減趨勢(shì)，x與y負(fù)相關(guān)，由圖(2)可知，各點(diǎn)整體呈遞增趨勢(shì)，u與v正相關(guān)．答案：C114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件[例2]下表提供了某廠(chǎng)節(jié)能降耗技術(shù)改造后生產(chǎn)甲產(chǎn)品過(guò)程中記錄的產(chǎn)量x(噸)與對(duì)應(yīng)的生產(chǎn)能耗y(噸標(biāo)準(zhǔn)煤)的幾組對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù).x3456y2.5344.5x3456y2.5344.5(3)已知該廠(chǎng)技改前100噸甲產(chǎn)品的生產(chǎn)能耗為90噸標(biāo)準(zhǔn)煤，試根據(jù)(2)求出的線(xiàn)性回歸方程，預(yù)測(cè)生產(chǎn)100噸甲產(chǎn)品的生產(chǎn)能耗比技改前降低多少?lài)崢?biāo)準(zhǔn)煤？(參考數(shù)值：3×2.5＋4×3＋5×4＋6×4.5＝66.5)解析：(1)由題設(shè)所給數(shù)據(jù)，可得散點(diǎn)圖如下圖．(3)已知該廠(chǎng)技改前100噸甲產(chǎn)品的生產(chǎn)能耗為90噸標(biāo)準(zhǔn)煤，114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件(3)由(2)的回歸方程及技改前生產(chǎn)100噸甲產(chǎn)品的生產(chǎn)能耗，得降低的生產(chǎn)能耗為：90－(0.7×100＋0.35)＝19.65(噸標(biāo)準(zhǔn)煤)．114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件例3例3114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件(2010·山東棗莊?？?某單位為了了解用電量y(度)與氣溫x(℃)之間的關(guān)系，隨機(jī)統(tǒng)計(jì)了某4天的用電量與當(dāng)天氣溫，并制作了對(duì)照表：氣溫(℃)181310－1用電量(度)24343864氣溫(℃)181310－1用電量(度)24343864答案：68答案：68114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件[例3]為考察某種藥物預(yù)防疾病的效果，進(jìn)行動(dòng)物試驗(yàn)，得到如下的列聯(lián)表：藥物效果試驗(yàn)列聯(lián)表則有________%的把握認(rèn)為藥物有效？患病未患病總計(jì)服用藥104555沒(méi)有用藥203050總計(jì)3075105患病未患病總計(jì)服用藥104555沒(méi)有用藥203050總計(jì)30解析：首先判定表格中的數(shù)據(jù)是否都大于5這一點(diǎn)顯然是滿(mǎn)足的，可由公式直接求解，最后再與兩個(gè)臨界值相比較得出結(jié)論．答案：95點(diǎn)評(píng)：獨(dú)立性檢驗(yàn)是比較容易掌握的，高考不要求記憶公式，只要求會(huì)用公式進(jìn)行計(jì)算，并依據(jù)計(jì)算結(jié)果作出判斷．解析：首先判定表格中的數(shù)據(jù)是否都大于5這一點(diǎn)顯然是滿(mǎn)足的，可114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件(2010·遼寧文，18)為了比較注射A，B兩種藥物后產(chǎn)生的皮膚皰疹的面積，選200只家兔做實(shí)驗(yàn)，將這200只家兔隨機(jī)地分成兩組，每組100只，其中一組注射藥物A，另一組注射藥物B.下表1和表2分別是注射藥物A和藥物B后的試驗(yàn)結(jié)果．(皰疹面積單位：mm2)表1：注射藥物A后皮膚皰疹面積的頻數(shù)分布表皰疹面積[60,65)[65,70)[70,75)[75,80)頻數(shù)30402010皰疹面積[60,65)[65,70)[70,75)[75,8表2：注射藥物B后皮膚皰疹面積的頻數(shù)分布表(1)完成下面頻率分布直方圖，并比較注射兩種藥物后皰疹面積的中位數(shù)大?。话捳蠲娣e[60,65)[65,70)[70,75)[75,80)[80,85)頻數(shù)1025203015表2：注射藥物B后皮膚皰疹面積的頻數(shù)分布表皰疹面積[60,6114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件(2)完成下面2×2列聯(lián)表，并回答能否有99.9%的把握認(rèn)為“注射藥物A后的皰疹面積與注射藥物B后的皰疹面積有差異”.(2)完成下面2×2列聯(lián)表，并回答能否有99.9%的把握認(rèn)為皰疹面積小于70mm2皰疹面積不小于70mm2合計(jì)注射藥物Aa＝b＝注射藥物Bc＝d＝合計(jì)n＝皰疹面積小于70mm2皰疹面積不小于70mm2合計(jì)注射藥物A[解析]

(1)[解析](1)可以看出注射藥物A后的皰疹面積的中位數(shù)在65至70之間，而注射藥物B后的皰疹面積的中位數(shù)在70至75之間，所以注射藥物A后皰疹面積的中位數(shù)小于注射藥物B后皰疹面積的中位數(shù)．114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件(2)表3：由于k2＞10.828，所以有99.9%的把握認(rèn)為“注射藥物A后的皰疹面積與注射藥物B后的皰疹面積有差異”．皰疹面積小于70mm2皰疹面積不小于70mm2合計(jì)注射藥物Aa＝70b＝30100注射藥物Bc＝35d＝65100合計(jì)10595n＝200(2)表3：皰疹面積小于70mm2皰疹面積不小于70mm2合11.4回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)11.4回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)1．變量間的相關(guān)關(guān)系(1)相關(guān)關(guān)系一個(gè)變量變化時(shí)，另一個(gè)變量也隨之發(fā)生變化，但其取值帶有一定的隨機(jī)性，這樣兩個(gè)變量之間的關(guān)系叫做相關(guān)關(guān)系．1．變量間的相關(guān)關(guān)系(2)相關(guān)關(guān)系與函數(shù)關(guān)系的異同點(diǎn)相同點(diǎn)：兩者均是指兩個(gè)變量的關(guān)系．不同點(diǎn)：函數(shù)關(guān)系是一種確定的因果關(guān)系，是兩個(gè)非隨機(jī)變量的關(guān)系．相關(guān)關(guān)系是一種非確定的關(guān)系，是非隨機(jī)變量與隨機(jī)變量的關(guān)系或兩個(gè)隨機(jī)變量之間的關(guān)系．2．兩個(gè)變量的線(xiàn)性相關(guān)(1)散點(diǎn)圖將樣本中n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(xi，yi)(i＝1,2，…，n)描在平面直角坐標(biāo)系中，表示兩個(gè)變量關(guān)系的一組數(shù)據(jù)的圖形叫做散點(diǎn)圖．(2)相關(guān)關(guān)系與函數(shù)關(guān)系的異同點(diǎn)(2)正相關(guān)、負(fù)相關(guān)散點(diǎn)圖中各點(diǎn)散布的位置是從左下角到右上角的區(qū)域，即一個(gè)變量的值由小變大時(shí)，另一個(gè)變量的值也由小變大，這種相關(guān)稱(chēng)為正相關(guān)．散點(diǎn)圖中點(diǎn)散布的位置是從左上角到右下角的區(qū)域，即一個(gè)變量的值由小變大時(shí)，另一個(gè)變量的值由大變小，這種相關(guān)稱(chēng)為負(fù)相關(guān)．114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件3．回歸分析(1)回歸分析對(duì)具有相關(guān)關(guān)系的兩個(gè)變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的方法叫回歸分析．通俗地講，回歸分析是尋找具有相關(guān)關(guān)系的兩個(gè)變量的非確定性關(guān)系的某種確定性，其基本步驟是：①畫(huà)散點(diǎn)圖，②求回歸直線(xiàn)方程，③用回歸直線(xiàn)方程作預(yù)報(bào)．(2)回歸直線(xiàn)方程的求法①回歸直線(xiàn)：觀察散點(diǎn)圖的特征，如果散點(diǎn)圖中點(diǎn)的分布從整體上看大致在一條直線(xiàn)附近，我們就稱(chēng)這兩個(gè)變量之間具有線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系，這條直線(xiàn)叫做回歸直線(xiàn)．3．回歸分析②回歸直線(xiàn)方程的求法——最小二乘法．②回歸直線(xiàn)方程的求法——最小二乘法．(2)利用回歸直線(xiàn)可以對(duì)總體進(jìn)行估計(jì)(3)線(xiàn)性相關(guān)強(qiáng)度的檢驗(yàn)：(2)利用回歸直線(xiàn)可以對(duì)總體進(jìn)行估計(jì)r具有以下性質(zhì)：|r|≤1，并且|r|越接近1，線(xiàn)性相關(guān)程度越強(qiáng)；|r|越接近0，線(xiàn)性相關(guān)程度越弱．r>0表明兩變量正相關(guān)，r<0表明兩變量負(fù)相關(guān)．在含有一個(gè)解釋變量的線(xiàn)性回歸模型中，R2恰好等于相關(guān)系數(shù)r的平方．r具有以下性質(zhì)：|r|≤1，并且|r|越接近1，線(xiàn)性相關(guān)程度(5)建立回歸模型的基本步驟：①確定研究對(duì)象，明確解釋變量和預(yù)報(bào)變量．②畫(huà)出散點(diǎn)圖，觀察它們是否存在相關(guān)關(guān)系．(如線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系)④按一般規(guī)則估計(jì)回歸方程中的參數(shù)．(如最小二乘法)⑤得出結(jié)果后分析殘差圖有否異常，若存在異常，則檢查數(shù)據(jù)是否有誤，模型是否恰當(dāng)．(5)建立回歸模型的基本步驟：4．獨(dú)立性檢驗(yàn)(1)變量的不同“值”表示個(gè)體所屬的不同類(lèi)別，這些變量稱(chēng)為分類(lèi)變量．(2)兩個(gè)分類(lèi)變量X與Y的頻數(shù)表，稱(chēng)作2×2列聯(lián)表.y1y2合計(jì)x1aba＋bx2cdc＋d合計(jì)a＋cb＋da＋b＋c＋d4．獨(dú)立性檢驗(yàn)y1y2合計(jì)x1aba＋bx2cdc＋d合計(jì)aP(k2≥k0)0.500.400.250.150.100.050.0250.0100.0050.001k00.4550.7081.3232.0722.7063.8415.0246.6357.87910.828P(k2≥k0)0.500.400.250.150.100.①當(dāng)k>10.828時(shí)，有99.9%的把握認(rèn)為“X與Y有關(guān)系”．②當(dāng)k>7.879時(shí)，有99.5%的把握認(rèn)為“X與Y有關(guān)系”．③當(dāng)k≤3.841時(shí)，認(rèn)為沒(méi)有充分的證據(jù)顯示“X與Y有關(guān)系”．(3)利用隨機(jī)變量k2來(lái)確定是否能以一定把握認(rèn)為“兩個(gè)分類(lèi)變量有關(guān)系”的方法，稱(chēng)作對(duì)這兩個(gè)分類(lèi)變量的獨(dú)立性檢驗(yàn)．①當(dāng)k>10.828時(shí)，有99.9%的把握認(rèn)為“X與Y有關(guān)系(4)獨(dú)立性檢驗(yàn)的步驟：①據(jù)實(shí)際問(wèn)題需要的可信度確定臨界值k0.②利用公式，由觀測(cè)數(shù)據(jù)，求出k2的觀測(cè)值k.③作判斷，如果k≥k0，就以(1－P(k2≥k0))×100%的把握認(rèn)為“X與Y有關(guān)系”，否則就說(shuō)樣本數(shù)據(jù)沒(méi)有提供充分證據(jù)說(shuō)明“X與Y有關(guān)系”．誤區(qū)警示1．線(xiàn)性回歸方程中的系數(shù)a、b及相關(guān)指數(shù)k2公式復(fù)雜莫記混用錯(cuò)．114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件[例1]下面是水稻產(chǎn)量與施化肥量的一組觀測(cè)數(shù)據(jù)：(1)將上述數(shù)據(jù)制成散點(diǎn)圖；(2)你能從散點(diǎn)圖中發(fā)現(xiàn)施化肥量與水稻產(chǎn)量近似成什么關(guān)系嗎？水稻產(chǎn)量會(huì)一直隨施化肥量的增加而增長(zhǎng)嗎？分析：描點(diǎn)可畫(huà)出散點(diǎn)圖，觀察散點(diǎn)圖中的點(diǎn)大致分布在一條直線(xiàn)附近，則線(xiàn)性相關(guān)．施化肥量15202530354045水稻產(chǎn)量320330360410460470480[例1]下面是水稻產(chǎn)量與施化肥量的一組觀測(cè)數(shù)據(jù)：施化肥量1解析：(1)散點(diǎn)圖如下：(2)從圖中可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)大致分布在一條直線(xiàn)的附近，因此施化肥量和水稻產(chǎn)量近似成線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系，當(dāng)施化肥量由小到大變化時(shí)，水稻產(chǎn)量由小變大，但水稻產(chǎn)量只是在一定范圍內(nèi)隨著化肥施用量的增加而增長(zhǎng)．解析：(1)散點(diǎn)圖如下：(09·寧夏、海南)對(duì)變量x，y的觀測(cè)數(shù)據(jù)(xi，yi)(i＝1,2，…，10)，得散點(diǎn)圖(1)；對(duì)變量u，v的觀測(cè)數(shù)據(jù)(u1，v1)(i＝1,2，…，10)，得散點(diǎn)圖(2)．由這兩個(gè)散點(diǎn)圖可以判斷． ()114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件A．變量x與y正相關(guān)，u與v正相關(guān)B．變量x與y正相關(guān)，u與v負(fù)相關(guān)C．變量x與y負(fù)相關(guān)，u與v正相關(guān)D．變量x與y負(fù)相關(guān)，u與v負(fù)相關(guān)解析：由圖(1)可知，各點(diǎn)整體呈遞減趨勢(shì)，x與y負(fù)相關(guān)，由圖(2)可知，各點(diǎn)整體呈遞增趨勢(shì)，u與v正相關(guān)．答案：C114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件[例2]下表提供了某廠(chǎng)節(jié)能降耗技術(shù)改造后生產(chǎn)甲產(chǎn)品過(guò)程中記錄的產(chǎn)量x(噸)與對(duì)應(yīng)的生產(chǎn)能耗y(噸標(biāo)準(zhǔn)煤)的幾組對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù).x3456y2.5344.5x3456y2.5344.5(3)已知該廠(chǎng)技改前100噸甲產(chǎn)品的生產(chǎn)能耗為90噸標(biāo)準(zhǔn)煤，試根據(jù)(2)求出的線(xiàn)性回歸方程，預(yù)測(cè)生產(chǎn)100噸甲產(chǎn)品的生產(chǎn)能耗比技改前降低多少?lài)崢?biāo)準(zhǔn)煤？(參考數(shù)值：3×2.5＋4×3＋5×4＋6×4.5＝66.5)解析：(1)由題設(shè)所給數(shù)據(jù)，可得散點(diǎn)圖如下圖．(3)已知該廠(chǎng)技改前100噸甲產(chǎn)品的生產(chǎn)能耗為90噸標(biāo)準(zhǔn)煤，114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件(3)由(2)的回歸方程及技改前生產(chǎn)100噸甲產(chǎn)品的生產(chǎn)能耗，得降低的生產(chǎn)能耗為：90－(0.7×100＋0.35)＝19.65(噸標(biāo)準(zhǔn)煤)．114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件例3例3114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件(2010·山東棗莊模考)某單位為了了解用電量y(度)與氣溫x(℃)之間的關(guān)系，隨機(jī)統(tǒng)計(jì)了某4天的用電量與當(dāng)天氣溫，并制作了對(duì)照表：氣溫(℃)181310－1用電量(度)24343864氣溫(℃)181310－1用電量(度)24343864答案：68答案：68114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件[例3]為考察某種藥物預(yù)防疾病的效果，進(jìn)行動(dòng)物試驗(yàn)，得到如下的列聯(lián)表：藥物效果試驗(yàn)列聯(lián)表則有________%的把握認(rèn)為藥物有效？患病未患病總計(jì)服用藥104555沒(méi)有用藥203050總計(jì)3075105患病未患病總計(jì)服用藥104555沒(méi)有用藥203050總計(jì)30解析：首先判定表格中的數(shù)據(jù)是否都大于5這一點(diǎn)顯然是滿(mǎn)足的，可由公式直接求解，最后再與兩個(gè)臨界值相比較得出結(jié)論．答案：95點(diǎn)評(píng)：獨(dú)立性檢驗(yàn)是比較容易掌握的，高考不要求記憶公式，只要求會(huì)用公式進(jìn)行計(jì)算，并依據(jù)計(jì)算結(jié)果作出判斷．解析：首先判定表格中的數(shù)據(jù)是否都大于5這一點(diǎn)顯然是滿(mǎn)足的，可114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件114回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)課件(2010·遼寧文，18)為了比較注射A，B兩種藥物后產(chǎn)生