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文档简介
2.3变量间的相关关系,复习回顾,前面我们学习了怎样对收集来的数据进行分析:,频率分布图,离散程度,集中趋势,下面我们来介绍一中更为常见的分析方法:,变量间的相关关系,小明,你数学成绩不太好,物理怎么样?,也不太好啊.,学不好数学,物理也是学不好的,?.,你认为老师的说法对吗?,事实上,我们在考察数学成绩对物理成绩影响的同时,还必须考虑到其他的因素:爱好,努力程度,如果单纯从数学对物理的影响来考虑,就是考虑这两者之间的相关关系,我们在生活中,碰到很多相关关系的问题:,物理成绩,数学成绩,学习兴趣,花费时间,其他因素,商品销售收入,K广告支出经费,?,粮食产量,K施肥量,?,付出,K收入,?,人体脂肪含量,K年龄,?,1、两个变量之间的相关关系,两个变量间存在着某种关系,带有不确定性(随机性),不能用函数关系精确地表达出来,我们说这两个变量具有相关关系.,相关关系当自变量取值一定,因变量的取值带有一定的随机性(非确定性关系)函数关系-函数关系指的是自变量和因变量之间的关系是相互唯一确定的.,注:相关关系和函数关系的异同点,相同点:两者均是指两个变量间的关系,不同点:函数关系是一种确定关系,相关关系是一种非确定的关系。,对相关关系的理解,1:下列两变量中具有相关关系的是()A角度和它的余弦值B正方形的边长和面积C成人的身高和视力D身高和体重,D,练习:,那么,该如何判断两个变量是否具有相关关系呢?,?思考:,那么,该如何判断两个变量是否具有相关关系呢?,?思考:,探究:,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:,人体的脂肪百分比和年龄如下:,如上的一组数据,你能分析人体的脂肪含量与年龄之间有怎样的关系吗?,从上表发现,对某个人不一定有此规律,但对很多个体放在一起,就体现出“人体脂肪随年龄增长而增加”这一规律.而表中各年龄对应的脂肪数是这个年龄人群的样本平均数.我们也可以对它们作统计图、表,对这两个变量有一个直观上的印象和判断.,下面我们以年龄为横轴,脂肪含量为纵轴建立直角坐标系,作出各个点,称该图为散点图。,如图:,55,脂肪含量,10,15,20,25,30,函数:利用图像直观地研究函数是一种有效的方法。,类比:,我们再观察它的图像发现这些点大致分布在一条直线附近,像这样,如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近,我们就称这两个变量之间具有线性相关关系,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,年龄,脂肪含量,0,5,10,15,20,25,30,35,40,如何判断两个变量是否具有线性相关关系?,散点图,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).如果所有的样本点都落在某一函数曲线上,就用该函数来描述变量之间的关系,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曲线附近,变量之间就有相关关系。,说明,散点图:用来判断两个变量是否具有相关关系.,.,相关关系的判断,例1:5个学生的数学和物理成绩如下表:,画出散点图,并判断它们是否有相关关系。,数学成绩,解:,由散点图可见,两者之间具有相关关系。,例.已知两个变量x和y具有线性相关关系,且5次试验的观测数据如下:,作出散点图,从刚才的散点图发现:,()高原含氧量与海拔高度的相关关系,海平面以上,海拔高度越高,含氧量越少。()汽车的载重和汽车每消耗1升汽油所行使的平均路程,作出散点图如右图所示:发现,它们散布在从左上角到右下角的区域内。称它们成负相关.,O,年龄越大体内脂肪含量越高,点散布在从左下角到右上角的区域,但有的两个变量的相关不是如此,如:,称它们成正相关。,数学成绩高的物理成绩也高,2.下列关系属于负相关关系的是()A.父母的身高与子女的身高B.农作物产量与施肥的关系C.吸烟与健康的关系D.数学成绩与物理成绩的关系,C,练习:,小结:()理解相关关系()判断相关关系散点图()分类:正相关、负相关线性相关,相关关系的判断:,1:下列两个变量之间的关系,哪个不是相关关系A、粮食的产量与施肥量B、商品的销售收入和广告支出经费C、人的年龄和身高D
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