高一数学《变量之间的相关关系和线性相关回归直线及其方程》

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1、第一课时 2.3 变量间的相关关系2.3.1 变量之间的相关关系 2.3.2 两个变量的线性相关问题提出1.函数是研究两个变量之间的依存关系 的一种数量形式.对于两个变量,如果 当一个变量的取值一定时,另一个变量 的取值被惟一确定,则这两个变量之间 的关系就是一个函数关系.2.在中学校园里,有这样一种说法:“ 如果你的数学成绩好,那么你的物理学 习就不会有什么大问题.”按照这种说法 ,似乎学生的物理成绩与数学成绩之间 存在着某种关系,我们把数学成绩和物 理成绩看成是两个变量,那么这两个变 量之间的关系是函数关系吗?3.我们不能通过一个人的数学成绩是 多少就准确地断定其物理成绩能达到 多少,学习

2、兴趣、学习时间、教学水 平等,也是影响物理成绩的一些因素 ,但这两个变量是有一定关系的,它 们之间是一种不确定性的关系.类似于 这样的两个变量之间的关系,有必要 从理论上作些探讨,如果能通过数学 成绩对物理成绩进行合理估计,将有 着非常重要的现实意义.知识探究(一):变量之间的相关关系思考1:考察下列问题中两个变量之间的 关系: (1)商品销售收入与广告支出经费; (2)粮食产量与施肥量; (3)人体内的脂肪含量与年龄.这些问题中两个变量之间的关系是函 数关系吗? 思考2:“名师出高徒”可以解释为教师 的水平越高,学生的水平就越高,那么 学生的学业成绩与教师的教学水平之间 的关系是函数关系吗?

3、你能举出类似的 描述生活中两个变量之间的这种关系的 成语吗?思考3:上述两个变量之间的关系是一种 非确定性关系,称之为相关关系,那么 相关关系的含义如何? 自变量取值一定时,因变量的取值带有一定 随机性的两个变量之间的关系,叫做相关关 系.思考4:对于一个变量,可以控制其数 量大小的变量称为可控变量,否则称为 随机变量,那么相关关系中的两个变量 有哪几种类型? (1)一个为可控变量,另一个为随机变量;(2)两个都是随机变量.知识探究(二):散点图 【问题】在一次对人体脂肪含量和年龄 关系的研究中,研究人员获得了一组样 本数据:其中各年龄对应的脂肪数据是这个年龄 人群脂肪含量的样本平均数.年 龄

4、龄23273941454950脂肪 9.517.8 21.2 25.9 27.5 26.3 28.2年 龄龄53545657586061脂 肪29. 630. 231. 430. 833. 535. 234. 6思考1:对某一个人来说,他的体内脂 肪含量不一定随年龄增长而增加或减少 ,但是如果把很多个体放在一起,就可 能表现出一定的规律性.观察上表中的 数据,大体上看,随着年龄的增加,人 体脂肪含量怎样变化?年龄龄 23273941454950脂肪 9.517.8 21.2 25.9 27.5 26.3 28.2年 龄龄53545657586061脂 肪29. 630. 231. 430. 8

5、33. 535. 234. 6思考2:为了确定年龄和人体脂肪含量之间的 更明确的关系,我们需要对数据进行分析, 通过作图可以对两个变量之间的关系有一个 直观的印象.以x轴表示年龄,y轴表示脂肪含 量,你能在直角坐标系中描出样本数据对应 的图形吗? 年龄龄 23273941454950脂肪 9.517.8 21.2 25.9 27.5 26.3 28.2年 龄龄53545657586061脂 肪29. 630. 231. 430. 833. 535. 234. 6思考3:上图叫做散点图,你能描述一 下散点图的含义吗? 在平面直角坐标系中,表示具有相关关系 的两个变量的一组数据图形,称为散点图.

6、思考4:观察散点图的大致趋势,人的年 龄与人体脂肪含量具有什么相关关系? 思考5:在上面的散点图中,这些点散布在 从左下角到右上角的区域,对于两个变量的 这种相关关系,我们将它称为正相关.一般 地,如果两个变量成正相关,那么这两个变 量的变化趋势如何? 思考6:如果两个变量成负相关,从整 体上看这两个变量的变化趋势如何?其 散点图有什么特点? 一个变量随另一个变量的变大而变小, 散点图中的点散布在从左上角到右下角 的区域.思考7:你能列举一些生活中的变量 成正相关或负相关的实例吗? 理论迁移 例1 在下列两个变量的关系中,哪些是 相关关系? 正方形边长与面积之间的关系;作文水平与课外阅读量之间

7、的关系;人的身高与年龄之间的关系;降雪量与交通事故的发生率之间的关 系.例2 以下是某地搜集到的新房屋的销 售价格和房屋的面积的数据:房屋面积积(平方米) 617011511080135105销销售价格(万元) 12.215.324.821.618.429.222画出数据对应的散点图,并指出销售 价格与房屋面积这两个变量是正相关 还是负相关. 1对于两个变量之间的关系,有函数关系 和相关关系两种,其中函数关系是一种确 定性关系,相关关系是一种非确定性关系.3.一般情况下两个变量之间的相关关系 成正相关或负相关,类似于函数的单调 性.2散点图能直观反映两个相关变量之 间的大致变化趋势,利用计算机

8、作散点 图是简单可行的办法. 小结作业2.3 变量间的相关关系2.3.1 变量之间的相关关系 2.3.2 两个变量的线性相关第二课时问题提出1. 两个变量之间的相关关系的含义如 何?成正相关和负相关的两个相关变量 的散点图分别有什么特点?自变量取值一定时,因变量的取值带有 一定随机性的两个变量之间的关系.正相关的散点图中的点散布在从左下角 到右上角的区域,负相关的散点图中的 点散布在从左上角到右下角的区域 2.观察人体的脂肪含量百分比和年龄的样本 数据的散点图,这两个相关变量成正相关. 我们需要进一步考虑的问题是,当人的年龄 增加时,体内脂肪含量到底是以什么方式增 加呢?对此,我们从理论上作些

9、研究.知识探究(一):回归直线 思考1:一组样本数据的平均数是样本数 据的中心,那么散点图中样本点的中心 如何确定?它一定是散点图中的点吗? 思考2:在各种各样的散点图中,有些散点图 中的点是杂乱分布的,有些散点图中的点的 分布有一定的规律性,年龄和人体脂肪含量 的样本数据的散点图中的点的分布有什么特 点? 这些点大致分布在一条直线附近.思考3:如果散点图中的点的分布,从整 体上看大致在一条直线附近,则称这两 个变量之间具有线性相关关系,这条直 线叫做回归直线.对具有线性相关关系的 两个变量,其回归直线一定通过样本点 的中心吗?思考4:对一组具有线性相关关系的样本 数据,你认为其回归直线是一条

10、还是几 条?思考5:在样本数据的散点图中,能否 用直尺准确画出回归直线?借助计算机 怎样画出回归直线?知识探究(二):回归方程 在直角坐标系中,任何一条直线都有相 应的方程,回归直线的方程称为回归方 程.对一组具有线性相关关系的样本数 据,如果能够求出它的回归方程,那么 我们就可以比较具体、清楚地了解两个 相关变量的内在联系,并根据回归方程 对总体进行估计. 思考1:回归直线与散点图中各点的位置 应具有怎样的关系? 整体上最接近 思考2:对于求回归直线方程,你有哪 些想法? (x1, y1)(x2,y2)(xi,yi)(xn,yn)可以用 或 , 其中 . 思考3:对一组具有线性相关关系的样

11、本数据:(x1,y1),(x2,y2),(xn ,yn),设其回归方程为 可 以用哪些数量关系来刻画各样本点与 回归直线的接近程度? 思考4:为了从整体上反映n个样本数 据与回归直线的接近程度,你认为选 用哪个数量关系来刻画比较合适? (x1, y1)(x2,y2)(xi,yi)(xn,yn)思考5:根据有关数学原理分析,当时,总体偏差 为最小,这样就得到了回归方程,这种求回归方程的 方法叫做最小二乘法.回归方程 中, 的几何意义分别是什么?思考6:利用计算器或计算机可求得年龄和 人体脂肪含量的样本数据的回归方程为,由此我们可以根据 一个人个年龄预测其体内脂肪含量的百分 比的回归值.若某人37

12、岁,则其体内脂肪含 量的百分比约为多少?20.9%理论迁移例 有一个同学家开了一个小卖部 ,他为了研究气温对热饮销售的影响, 经过统计,得到一个卖出的饮料杯数与 当天气温的对比表: 摄摄氏温 度() -504712热饮热饮 杯 数 15615013212813015192327313611610489937654摄摄氏温 度() -504712热饮热饮 杯 数 15615013212813015192327313611610489937654(1)画出散点图; (2)从散点图中发现气温与热饮杯数之 间关系的一般规律; (3)求回归方程; (4)如果某天的气温是2,预测这天卖 出的热饮杯数.当x=2时,y=143.063.小结作业 1.求样本数据的线性回归方程,可按下 列步骤进行:第一步,计算平均数 , 第二步,求和 , 第三步,计算 第四步,写出回归方程 2.回归方程被样本数据惟一确定,各样本点 大致分布在回归直线附近.对同一个总体,不 同的样本数据对应不同的回归直线,所以回 归直线也具有随机性. 3.对于任意一组样本数据,利用上述公式都 可以求得“回归方程”,如果这组数据不具有 线性相关关系,即不存在回归直线,那么所 得的“回归方程”是没有实际意义的.因此,对 一组样本数据,应先作散点图,在具有线性 相关关系的前提下再求回归方程.

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