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文档简介
8.1.2样本相关系数主备人
：马卫纯议课时间：2024.05上课时间:2024.051.样本相关系数的概念及其统计意义.2.利用相关系数比较多组成对数据的相关性．学习目标（1min）知识回顾（1min）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.变量相关关系的分类(1)正相关和负相关如果从整体上看，当一个变量的值增加时，另一个变量的相应值也呈现增加的趋势，我们就称这两个变量正相关.
当一个变量的值增加时，另一个变量的相应值也呈现减少的趋势，称这两个变量负相关.散点图是描述成对数据之间关系的一种直观方法.一般地，如果两个变量的取值呈现正相关或负相关，而且散点落在一条直线附近，我们就称这两个变量线性相关问题导学1(4min）阅读课本P96-100思考：散点图直观反映了两个变量间的相关关系，但无法量化两个变量之间相关程度的大小，能否引入一个“数字特征”对相关程度进行量化分析呢？
均值为以
为零点进行平移，平移后的成对样本数据理论层面点拨运用1(10min）实践操作编号1234567891011121314年龄2327394145495053545657586061脂肪9.517.821.225.927.526.328.229.630.231.430.833.535.234.6
编号1234567891011121314年龄-25.1-21.1-9.1-7.1-3.10.91.94.95.97.98.99.911.912.9脂肪-17.8-9.5-6.1-1.40.2-1.00.92.32.94.13.56.27.97.3利用信息技术软件，可以得到散点图比较数据调整后的散点图，可以发现散点有怎样的分布规律？散点大多分布在第一、第三象限，大多数散点横、纵坐标同号整体也是呈现出正相关的相关关系
根据上述分析，你能利用正相关变量和负相关变量的成对样本数据平移后呈现的规律，构造一个度量成对样本数据时正相关还是负相关的数字特征吗？从散点横、纵坐标是否同号考虑，
进一步简化为
样本相关系数
试着从向量数量积的角度进行思考问题导学2(4min）
试着从向量数量积的角度进行思考
理论层面
点拨运用2(10min）
因此，可以得到成对样本数据的两个分量之间满足一种线性关系.
借助信息技术软件，得到以下四个散点图以及对应的样本相关系数，你能找到一些结论吗？
[解]画出散点图，如图所示：观察散点图可知样本点都集中在一条直线附近，所以变量x与y线性相关．课堂小结（1min）
当r＝0时，只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．通常，当|r|大于0.75时，我们认为两个变量之间存在着比较强的线性相关关系．当堂训练（14min）：DC0.
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