【数学】样本相关系数 课件-2023-2024学年高二下学期数学人教A版(2019)选择性必修第三册_第1页
【数学】样本相关系数 课件-2023-2024学年高二下学期数学人教A版(2019)选择性必修第三册_第2页
【数学】样本相关系数 课件-2023-2024学年高二下学期数学人教A版(2019)选择性必修第三册_第3页
【数学】样本相关系数 课件-2023-2024学年高二下学期数学人教A版(2019)选择性必修第三册_第4页
【数学】样本相关系数 课件-2023-2024学年高二下学期数学人教A版(2019)选择性必修第三册_第5页
已阅读5页,还剩27页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

第八章成对数据的统计分析

8.1.2样本相关系数

两个变量有关系,但又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这种关系称为相关关系.1.相关关系2.复习回顾变量相关关系的分类是什么?线性相关非线性相关正相关负相关有人说,数学学的好,物理差不了,这句话有道理吗?创设情境84725172667274638386687337756672725574707771675961647379828081656074496368836985886075588966887269618946675088737066606376599581756465706782685091676143527955658358815071725942464556618257607741504140数学成绩X物理成绩Y数学成绩X物理成绩Y数学成绩X物理成绩Y数学成绩X物理成绩Y数学成绩X物理成绩Y创设情境现抽取某次考试中一个班级(共50名学生)的数学成绩与物理成绩.散点图中,我们看到数学成绩和物理成绩这两个变量成正相关关系。数学成绩物理成绩创设情境追问:数学成绩和物理成绩,这两个变量相关程度的强弱如何呢?能否定量刻画呢?引入像引入平均值、方差等数字特征时,需要对单个变量数据进行分析一样,引入一个适当的数字特征,对成对样本数据的相关程度进行定量分析针对成对数据的相关程度,我们的目标是这个数字特征可以做到以下两点:1、体现出成对数据是正相关还是负相关;2、体现出成对数据相关程度的强弱。

构建数字特征探究探究一:数据的中心化处理构建数字特征探究

原始平移后(0,0)构建数字特征探究中心化构建数字特征探究1、下面两图中,样本点主要分布在哪些象限?它们的坐标符号有什么特点?构建数字特征探究问题:根据上述过程,你能利用正相关和负相关变量的成对样本数据中心化后呈现的规律,构造一个度量成对样本数据是正相关还是负相关的数字特征吗?

优化数字特征探究

优化数字特征探究

优化数字特征探究

为了消除度量单位的影响,应该怎样对数据进行处理?相关系数范围

我们发现,当n=2时,相关系数的计算公式可以写成相关系数范围

类似地,当n=3数据的中心化处理时,相关系数r仍然等于两个向量夹角的余弦,只不过此时两个向量分别为一般地,

相关系数范围

相关系数解释

问题:

|r|的大小与成对样本数据之间的关系:

当|r|=1时,表明成对样本数据都在一条直线上,即两个变量之间满足一种线性关系.

当r=0时,表明成对数据间没有线性相关关系,但不排除它们之间有其他相关关系.

当|r|越接近1时,成对样本数据的相关程度越强;当|r|越接近0时,成对样本数据的相关程度越弱.

相关系数解释

引例回顾问题4:到这里,我们能不能回答一开始的问题了呢,数学成绩和物理成绩,这两个变量相关程度的大小如何呢?84725172667274638386687337756672725574707771675961647379828081656074496368836985886075588966887269618946675088737066606376599581756465706782685091676143527955658358815071725942464556618257607741504140数学成绩X物理成绩Y数学成绩X物理成绩Y数学成绩X物理成绩Y数学成绩X物理成绩Y数学成绩X物理成绩Y说明物理成绩与数学成绩的正相关性很强.引例回顾典例应用典例应用典例应用例2:根据下表中脂肪含量和年龄的样本数据,画出散点图,判断成对样本数据是否线性相关,并通过样本相关系数判断年龄和脂肪的相关程度和变化趋势的异同?年龄23273941454950脂肪9.517.821.225.927.526.328.2年龄53545657586061脂肪29.630.231.430.833.535.234.6参考数据:典例应用解:先画出散点图,如下图所示:观察散点图,可以看出样本点都集中在一条直线附近,由此推断脂肪含量和年龄线性相关。例2:根据下表中脂肪含量和年龄的样本数据,画出散点图,判断成对样本数据是否线性相关,并通过样本相关系数判断年龄和脂肪的相关程度和变化趋势的异同?年龄/岁脂肪含量/%典例应用例2:根据下表中脂肪含量和年龄的样本数据,画出散点图,判断成对样本数据是否线性相关,并通过样本相关系数判断年龄和脂肪的相关程度和变化趋势的异同?由样本相关系数,可以推断脂肪含量和年龄这两个变量正线性相关,且相关程度很强。脂肪含量与年龄变化趋势相同。辨析应用

练习1、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<r1 B.r4<r2<0<r1<r3

C.r4<r2<0<r3<r1 D.r2<r4<0<r1<r3A辨析应用

A练习2辨析应用解答:

A所以样本相关系数课堂小结1、数据的标准化处理减均值,除以标准差2、样本相关系数r课堂小结2、样本相关系数r(1)当r>

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论