内容正文:
8.1 成对数据的统计相关性
第八章 成对数据的统计分析
8.1.1 变量的相关关系
8.1.2 样本相关系数
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正相关
负相关
1
越强
0
越弱
[-1,1]
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课后提升练(十八)
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第八章 成对数据的统计分析
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课程标准
核心素养目标
1.了解相关关系及线性相关的概念,会利用散点图判断两个变量之间是否具有线性相关关系.
2.结合具体实例,了解样本相关系数的统计含义,了解样本相关系数与标准化数据向量夹角的关系.
3.结合实例,会通过相关系数比较多组成对样本数据的相关性.
1.理解两个变量的相关关系的概念.(数学抽象)
2.会作散点图,并利用散点图判断两个变量之间是否具有相关关系.(直观想象、数据分析)
3.会根据相关系数判断两个变量的相关程度.(数学运算、数据分析)
[对应学生用书P66]
1.变量的相关关系
(1)相关关系: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.
(2)散点图:将样本中的每一个序号下的成对样本数据都用直角坐标系中的点表示出来,由这些点组成的统计图叫做散点图.
(3)正相关与负相关:如果从整体上看,如果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;如果当一个变量的值增加时,另一个变量的相应值呈现减少的趋势,则称这两个变量负相关.
(4)线性相关: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.
(5)非线性相关:一般地,如果两个变量具有相关性,但不是线性相关,那么我们就称这两个变量非线性相关或曲线相关.