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4.3 统计模型
4.3.1 一元线性回归模型
第1课时 相关关系、回归直线方程
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1.能根据现实问题中的两个相关变量的数据作出散点图,并能利用散点图直观认识变量间的相关关系,重点培养直观想象核心素养.
2.理解用最小二乘法求回归直线的思想,会求线性相关的两个变量的回归直线方程;重点提升数学运算、数据分析核心素养.
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相关关系
1.当一个变量的取值一定时,另一个变量有唯一的确定值与之相对应,则这两个变量之间存在怎样的关系?
提示:这两个变量之间存在函数关系.
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2.考察下列问题中两个变量之间的关系,想一想,它们之间的关系是函数关系吗?为什么?
(1)商品销售收入与广告支出经费;
(2)粮食产量与施肥量;
(3)人体脂肪含量与年龄.
提示:都不是函数关系.因为当其中一个变量变化时,另一个变量的变化还受其他因素的影响.
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3.问题2中所给两个变量之间的关系都是相关关系,那么函数关系与相关关系之间的区别与联系是怎样的?
提示:函数关系中的两个变量间是一种确定性关系;相关关系是一种非确定性关系.函数关系是一种因果关系而相关关系不一定是因果关系,也可能是伴随关系,函数关系与相关关系之间有着密切联系,在一定条件下可以互相转化.
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确定
随机性
相关关系
1.两个变量的关系
(1)一类是两变量之间的关系具有确定性,当一个变量确定后,另一个变量就__________了;
(2)另一类是变量之间确定有一定的关系,但没有达到可以互相决定的程度.它们之间的关系带有一定的__________,这些两个变量之间的关系,在统计学上都称为__________.
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一次函数
大体上也增大
大体上减少
2.线性相关、正相关与负相关
如果由变量的成对数据、散点图或直观经验可知,变量x与变量y之间的关系可以近似地用________________来刻画,则称x与y线性相关.此时,如果一个变量增大,另一个变量________________,则称这两个变量正相关;如果一个变量增大,另一个变量__________________,则称这两个变量负相关.
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回归直线方程
某地区从某一年开始进行了环境污染整治,得到了如下数据:
eq \a\vs4\al(第x年 1 2 3 4 5 6 7,污染指数y 6.1 5.2 4.5 4.7 3.8 3.4 3.1)
(1)作出这些成对数据的散点图,直观地判断污染指数y与x是否线性相关.如果是,进一步判断是正相关还是负相关.
(2)在知道y与x线性相关的前提下,你能找出近似描述y与x之间关系的一次函数表达式吗?根据所得到的关系式,你能估计出该地区第8年的污染指数吗?
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提示:作出散点图如图(1).可以看出,y与x之间的关系可近似地用一次函数表示,而且随着时间x的增加,污染指数y大致是减少的,因此y与x线性相关,而且是负相关的.
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(2)为了找出近似描述y与x之间关系的一次函数表达式,我们可先在图(1)中作出一条直线,使得成对数据构成的点分布在直线的附近.例如,通过点(1,6)和(7,3)的直线就满足条件,如图(2),根据已知的两点就可以得出所要的函数关系式y=-0.5x+6.5.
代入x=8,就能得到第8年污染指数的估计值y=2.5.
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最小值
回归直线方程
最小二乘法
1.回归直线方程的定义
一般地,已知变量x与y的n对成对数据(xi,yi),i=1,2,3,…,n,任意给定一个一次函数y=bx+a,对每一个已知的xi,由直线方程可以得到一个估计值eq \o(y,\s\up6(^))i=bxi+a,如果一次函数eq \o(y,\s\up6(^))=eq \o(b,\s\up6(^))x+eq \o(a,\s\up6(^))能使(eq \o(y,\s\up6(^))1-y1)2+(eq \o(y,\s\up6(^))2-y2)2+…+(eq \o(y,\s\up6(^))n-yn)2=eq \i\su(i=1,n, )(yi-eq \o(y,\s\up6(^))i)2取得__________,则eq \o(y,\s\up6(^))=eq \o(b,\s\up6(^))x+eq \o(a