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文档简介
第3课时变量间的相关关系 统计案例 第十章统计 统计案例及算法初步 左下角 右上角 左上角 右下角 3 线性相关关系 回归直线如果散点图中点的分布从整体上看大致在 就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 温馨提醒 相关关系与函数关系的异同点 共同点 二者都是指两个变量间的关系 不同点 函数关系是一种确定性关系 体现的是因果关系 而相关关系是一种非确定性关系 体现的不一定是因果关系 可能是伴随关系 一条直线附近 距离的平方和 相关关系 3 相关系数 当r 0时 表明两个变量 当r 0时 表明两个变量 r的绝对值越接近于1 表明两个变量的线性相关性 r的绝对值越接近于0 表明两个变量之间几乎不存在线性相关关系 通常 r 大于 时 认为两个变量有很强的线性相关性 正相关 负相关 越强 0 75 D D D 3 404 2 相关关系的判断 D 2 2014 襄阳五校联考 对四组数据进行统计 获得以下散点图 关于其相关系数比较 正确的是 A r2 r4 0 r3 r1B r4 r2 0 r1 r3C r4 r2 0 r3 r1D r2 r4 0 r1 r3 A 利用散点图判断相关关系的技巧 1 在散点图中如果所有的样本点都落在某一函数的曲线上 就用该函数来描述变量间的关系 即变量之间具有函数关系 2 如果所有的样本点都落在某一函数的曲线附近 变量之间就有相关关系 3 如果所有的样本点都落在某一直线附近 变量之间就有线性相关关系 1 1 与变量X与Y相对应的一组数据为 10 1 11 3 2 11 8 3 12 5 4 13 5 与变量U与V相对应的一组数据为 10 5 11 3 4 11 8 3 12 5 2 13 1 r1表示变量Y与X之间的线性相关系数 r2表示变量V与U之间的线性相关系数 则 A r2 r1 0B 0 r2 r1C r2 0 r1D r2 r1 C 2 在对两个变量x y进行线性回归分析时一般有下列步骤 对所求出的回归方程作出解释 收集数据 xi yi i 1 2 n 求线性回归方程 求相关系数 根据所搜集的数据绘制散点图 如果根据可靠性要求能够判定变量x y具有线性相关性 则在下列操作顺序中正确的是 A B C D D 线性回归方程的实际应用 2 2014 襄阳市高三调研考试 一个车间为了规定工时定额 需要确定加工零件所花费的时间 为此进行了5次试验 收集数据如下 概率与统计的综合问题 本题满分12分 某农科所对冬季昼夜温差大小与某反季节大豆新品种发芽多少之间的关系进行分析研究 他们分别每天记录了12月1日至12月5日的每天昼夜温差与实验室每天每100颗种子中的发芽数 得到数据如下 3 2014 广东深圳质检 一次考试中 五名学生的数学 物理成绩如
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