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1、章末复习课,第一章 统计案例,学习目标 1.会求回归直线方程，并用回归直线进行预报. 2.理解独立性检验的基本思想及实施步骤.,题型探究,知识梳理,内容索引,当堂训练,知识梳理,1.最小二乘法 对于一组数据(xi，yi)，i1,2，n，如果它们线性相关，则回归直线方程为,2.22列联表 22列联表如表所示：,其中n1n11n21，n2n12n22， n1n11n12，n2n21n22， nn11n21n12n22.,3.独立性检验 常用统计量2_来检验两个变量是否有关系.,题型探究,例1 某城市理论预测2010年到2014年人口总数与年份的关系如表所示：,解答,类型一 线性回归分析,(1)请画
2、出上表数据的散点图；,解 散点图如图：,解答,(3)据此估计2018年该城市人口总数.,解答,故估计2018年该城市人口总数为29.2(十万).,解决回归分析问题的一般步骤 (1)画散点图.根据已知数据画出散点图. (2)判断变量的相关性并求回归方程.通过观察散点图，直观感知两个变量是否具有相关关系；在此基础上，利用最小二乘法求回归系数，然后写出回归方程. (3)实际应用.依据求得的回归方程解决实际问题.,反思与感悟,跟踪训练1 某运动员训练次数与运动成绩之间的数据关系如下：,解答,(1)作出散点图；,解 作出该运动员训练次数x与成绩y之间的散点图，如图所示，由散点图可知，它们之间具有线性相关
3、关系.,(2)求出回归直线方程；,解答,解 列表计算：,回归直线方程为y1.041 5x0.003 88.,(3)计算相关系数并进行相关性检验；,解答,解 计算相关系数r0.992 7，因此运动员的成绩和训练次数两个变量有较强的相关关系.,(4)试预测该运动员训练47次及55次的成绩.,解 由上述分析可知，我们可用回归直线方程y1.041 5x0.003 88作为该运动员成绩的预报值. 将x47和x55分别代入该方程可得y49和y57. 故预测该运动员训练47次和55次的成绩分别为49和57.,例2 为了解某班学生喜爱打篮球是否与性别有关，对本班48人进行了问卷调查得到了如下的22列联表：,类
4、型二 独立性检验,解答,已知在全班48人中随机抽取1人，抽到喜爱打篮球的学生的概率为 . (1)请将上面的22列联表补充完整；(不用写计算过程),解 列联表补充如下：,(2)能否在犯错误的概率不超过0.05的前提下认为喜爱打篮球与性别有关？说明你的理由.,因为4.2863.841，所以能在犯错误的概率不超过0.05的前提下认为喜爱打篮球与性别有关.,解答,反思与感悟,跟踪训练2 某学生对其亲属36人的饮食习惯进行了一次调查，并用茎叶图表示36人的饮食指数，如图所示.(说明：图中饮食指数低于70的人，饮食以蔬菜为主；饮食指数高于70的人，饮食以肉类为主).,解答,(1)根据茎叶图，帮助这位同学说
5、明其亲属36人的饮食习惯；,解 36位亲属中50岁以上的人多以食蔬菜为主，50岁以下的人多以食肉类为主.,(2)根据以上数据完成如表所示的22列联表；,解答,解 22列联表如表所示：,(3)在犯错误的概率不超过0.01的前提下，是否能认为“其亲属的饮食习惯与年龄有关”？,解答,故在犯错误的概率不超过0.01的前提下不能认为“其亲属的饮食习惯与年龄有关”.,当堂训练,1.“回归”一词是在研究子女的身高与父母的身高之间的遗传关系时由高尔顿提出的，他的研究结果是子代的平均身高向中心回归.根据他的结论，在儿子的身高y与父亲的身高x的回归直线方程 A.在(1,0)内 B.等于0 C.在(0,1)内 D.
6、在1，)内,答案,2,3,4,5,1,解析,2.从某地区老人中随机抽取500人，其生活能否自理的情况如下表所示，则,答案,2,3,4,5,1,解析,A.有90%的把握认为老人生活能否自理与性别有关 B.有99%的把握认为老人生活能否自理与性别有关 C.没有充分理由认为老人生活能否自理与性别有关 D.以上都不对,2,3,4,5,1,2.9253.841， 故我们没有充分的理由认为老人生活能否自理与性别有关.,3.四名同学根据各自的样本数据研究变量x，y之间的相关关系，并求得回归方程，分别得到以下四个结论：,2,3,4,5,1,答案,解析,其中一定不正确的结论的序号是 A. B. C. D.,解析
7、 中，回归方程中x的系数为正，不是负相关； 回归方程中，x的系数为负，不是正相关，所以一定不正确.,2,3,4,5,1,4.考察棉花种子经过处理与得病之间的关系，得到下表中的数据：,2,3,4,5,1,答案,解析,根据以上数据可得出 A.种子是否经过处理与是否得病有关 B.种子是否经过处理与是否得病无关 C.种子是否经过处理决定是否得病 D.有90%的把握认为种子经过处理与得病有关,即没有充足的理由认为种子是否经过处理跟是否得病有关.,2,3,4,5,1,5.对于回归直线方程 ，当x3时，对应的y的估计值是17，当x8时，对应的y的估计值是22，那么，该回归直线方程是_， 根据回归直线方程判断当x_时，y的估计值是38.,2,3,4,5,1,24,答案,解析,解析 首先把两组值代入回归直线方程，得,2,3,4,5,1,令x1438，可得x24，即当x24时，y的估计值是38.,规律与方法,1.建立回归模型的基本步骤 (1)确定研究对象，明确哪个变量是自变量，哪个变量是因变量. (2)画出散点图，观察它们之间的关系. (3)由经验确定回归方程的类型. (4)按照一定的规则估计回归方程中的参数. 2.独立性检验是对两个分类变量间是否存在相关关系的一种案例分析方法.,本课结束,
