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文档简介
本章归纳整合 知识网络 要点归纳1 独立性检验 1 给出2 2列联表时 直接利用公式 查表判断 若没有给出2 2列联表 应先根据样本数据列出2 2列联表 再利用公式进行计算并判断 一般要求2 2列联表中的a b c d的值均不小于5 2 在独立性检验中 两个变量是否有关 在多大程度上有关 是一种统计关系 不能认为是因果关系 由于抽样的随机性 用 2进行独立性检验时 样本容量n越大 估计越准确 2 回归分析 1 对样本数据进行分析 判断两个变量之间是否具有线性关系 进而由一个变量的变化去推测另一个变量的变化 这就是对样本进行回归分析 回归分析的过程就是建立回归模型的过程 2 分析两个变量的线性相关关系 可以画散点图直观判断 也可以求相关系数r 作出准确的判断 只有对具有线性相关关系的两个变量 求出的线性回归直线方程才有意义 专题一独立性检验独立性检验是对两个变量间是否存在相关关系的一种案例分析方法 类似于反证法 在假设下构造的 2应该很小 如果由观测数值计算得到的 2很大 则查表可作出两个变量间相关性的判断 例1 对某校学生进行心理障碍测试得到下表 试说明 在这三种心理障碍中哪一种与性别关系最大 专题二回归分析问题回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法 先画散点图 或对样本点进行相关性检验 求出线性回归直线方程 并用该方程对变量值进行分析 例2 某产品的广告费支出x与销售额y 单位 百万元 之间有如下对应数据 1 画出散点图 2 求回归直线方程 3 估计若产品的广告费支出为11 单位 百万元 时 销售额是多少 解 1 散点图如图 专题三相关性检验判断变量相关性的方法主要有两个 画出散点图 利用散点图直观的判断各点是否在一条直线附近 求相关系数r r 1 1 当 r 越接近1时认为两变量之间越有显著的线性相关关系 例3 在电阻碳含量对于电阻的效应研究中 得到如下表所示的数据
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