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文档简介

第一章统计 第七节相关性 学习目标 了解函数关系与相关关系的不同 通过收集现实问题中两个变量的数据作出散点图 能利用散点图直观认识变量间的相关关系 经历用不同的估算方法来描述两个变量线性相关的过程 体会研究两个变量间依赖关系的一般方法 通过利用散点图直观认识变量间的相关关系 并能用普遍联系的观点思考和解决生活中的数学现象 进一步增强创新意识 提高创新能力 学习重点相关关系的概念 画出给定变量间的散点图学习难点寻求两个变量间线性相关关系的直线方程 相关 的由来 英国人类学家盖尔顿首次在 自然遗传 一书中 提出并阐明了 相关 和 相关系数 两个概念 为相关论奠定了基础 其后 他和英国统计学家皮尔逊对上千个家庭的身高 臂长 一拃长做了测量 为研究父亲与成年儿子身高之间的关系 皮尔逊测量了1078对父子的身高 他把1078对数字表示在坐标上 形成了下面的图形 x轴上的数代表父亲身高 y轴上的数代表儿子的身高 儿子身高 y 单位 英寸 与父亲身高 x 单位 英寸 存在线性关系y 33 73 0 516x 这种关系被称为 相关关系 这就是相关的由来 问题提出 问题1 正方形的面积y与边长x之间具有什么样的关系 问题2 某水田水稻产量y与施肥量x之间是否有一个确定性的关系 问题3 人的身高与体重之间有确定性的关系吗 为了了解人的身高与体重的关系 随机地抽取9名15岁的男生 测得如下数据 抽象概括 散点图再考虑两个量的关系时 为了对变量之间的关系有一个大致的了解 人们通常将变量所对应的点描出来 这些点就组成了变量之间的一个图 通常称这种图为变量之间的散点图 x x x o o o y y y 散点图 曲线拟合 从散点图上可以看出 如果变量之间存在某种关系 这些点会有一个集中的大趋势 这种趋势通常可以用一条光滑的曲线来近似 这样近似的过程成为曲线拟合 线性相关若两个变量x和y的散点图中 所有点看上去都在一条直线附近波动 则称变量间是线性相关的 非线性相关若所有点看上去都在某条曲线 不是一条直线 附近波动 则称此相关为非线性相关的 此时 可用一条曲线来拟合 不相关如果所有的点在散点图中没有显示任何关系 则称变量间是不相关的 探究1 下列变量中具有相关关系的是 a 正方形的面积与边长b 匀速行驶的车辆的行驶距离与时间c 人的身高与体重d 人的身高与视力 探究2 根据下面的数据判断它们是否有相关关系 思考 生活中还有那些量具有相关关系呢 例题分析 例一般说来 一个人的身材越高 他的手就越大 相应地 他的右手一拃长就越长 因此 人的身高与右手一拃长之间存在着一定的关系 为了对这个问题进行调查 我们下面收集咱们班50名同学的身高与右手一拃长的数据 活动一 请同学们开始测量自己的右手一拃长 活动二请各组组长收集本组同学的有关数据 并填入上表 活动三请同学们根据表中的数据 制成散点图 以小组为单位进行散点图的绘制 如果近似成线性关系 请画出一条直线来近似地表示这种线性关系 请与同学交流 如果一个学生的身高是188cm 你能估计他的右手一拃长大概有多长吗 你能从散点图中发现身高与右手一拃长之间的近拟关系吗 问题 不同的求拟合曲线的方法各有什么样的优点与缺点 你对同学不同的求解方法有什么样的理解与认识 你能改进他们的求解方法吗 议一议 某小卖部6天卖出热茶的杯数 y 与当天气温 x 的数据如表 1 根据表中提供的数据画出散点图 2 你能从散点图中看出 气温与卖出的热茶杯数近似成什么关系吗 3 如果近似成线性关系 请画出一条直线来近似表示这种线性关系 4 如果某天气温是 5 请预测大约能

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