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文档简介
2.3.2两个变量的线性相关,1,例1:下表是某小卖部6天卖出热茶的杯数与当天气温的对比表:,(1)将上表中的数据制成散点图.(2)你能从散点图中发现温度与饮料杯数近似成什么关系吗?(3)如果近似成线性关系的话,请画出一条直线方程来近似地表示这种线性关系.,2,(1)画出散点图:,3,(2)从图中可以看出温度与杯数具有相关关系,当温度由小到大变化时,杯数的值由大到小.所以温度与杯数成负相关.图中的数据大致分布在一条直线附近,因此温度与杯数成线性相关关系。,(3)根据不同的标准,可以画出不同的直线来近似地表示这种线性关系。如可以连接最左侧和最右侧的点,或者让画出的直线上方的点和下方的点的数目相同。,4,5,由图可见,所有数据的点都分布在一条直线附近,显然这样的直线还可以画出许多条,而我们希望找出其中的一条,它能最好地反映x与Y之间的关系。换言之,我们要找出一条直线,使这条直线“最贴近”已知的数据点。记此直线方程是,6,上式叫做Y对于x的回归直线方程,b叫做回归系数。,要确定回归直线方程,只要确定a与b.,7,回归直线的方程的求法:,设x,Y的一组观察值为(xi,yi)(i=1,2,n)且回归直线的方程为,当变量x取xi(i=1,2,n)时,可以得到:(i=1,2,n),,8,可见,偏差的符号有正有负,若将它们相加会造成相互抵消,所以它们的和不能代表n个点与相应直线在整体上的接近程度。故采用n个偏差的平方和,表示n个点与相应直线在整体上的接近程度.,记,(为连加符号),9,上式展开后,是一个关于a,b的二次多项式,应用配方法,可求使Q取得最小值时a、b的值.,这样,回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条。由于平方又叫做二乘方,所以这种使“离差平方和为最小”的方法,叫做“最小二乘法”。,10,用最小二乘法求回归直线方程中a,b有下面的公式:,其中,同样a,b的上方加“”,表示是由观察值按最小二乘法求得的估计值。,11,由于,故巧合的是:(xi,yi)(i=1,2,n)的中心点在回归直线上,x处的估计值为.,12,例2.在某种产品表面进行腐蚀刻线试验,得到腐蚀深度Y与腐蚀时间x之间相应的一组观察值如下表:,(1)画出表中数据的散点图;(2)求Y对x的回归直线方程;(3)试预测腐蚀时间为100时腐蚀深度是多少?,13,解:(1)散点图如下,14,(2)根据公式求腐蚀深度Y对腐蚀时间x的回归直线方程。,15,由上表分别计算x,y的平均数得,16,17,(3)根据求得的回归方程,当腐蚀时间为100s时,,即腐蚀深度约为38.86m.,18,练习题,1下列说法正确的是()(A)y=2x2+1中的x,y是具有相关关系的两个变量(B)正四面体的体积与其棱长具有相关关系(C)电脑的销售量与电脑的价格之间是一种确定性的关系(D)传染病医院感染“非典”的医务人员数与医院收治的“非典”病人数是具有相关关系的两个变量,D,19,2.有关线性回归的说法,不正确的是()A.相关关系的两个变量不是因果关系B.散点图能直观地反映数据的相关程度C.回归直线最能代表线性相关的两个变量之间的关系D.任一组数据都有回归方程,D,20,3.下面哪些变量是相关关系()A.出租车费与行驶的里程B.房屋面积与房屋价格C.身高与体重D.铁的大小与质量,C,21,4.回归方程y=1.5x15,则()A.y=1.5x15B.15是回归系数aC.1.5是回归系数aD.x=10时,y=0,A,22,5.线性回归方程y=bx+a过定点_.,23,7.下表是某地的年降雨量与年平均气温,判断两者是相关关系吗?求回归直线方程有意义吗?,由散点图看出,求回归直线方程无实际意义。,24,8.某市近10年的煤气消耗量与使用煤气户数的历史资料如下:,(1)求回归方程;(2
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