内容正文:
第二节 成对数据的统计分析
1.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.会通过样本相关系数比较多组成对数据的相关性.
2.了解一元线性回归模型的含义,了解模型参数的统计意义,了解最小二乘原理,掌握一元线性回归模型参数的最小二乘估计方法,会使用相关的统计软件.
3.针对实际问题,会用一元线性回归模型进行预测.
4.理解2×2列联表的统计意义.了解2×2列联表独立性检验及其应用.
Ⅰ.主干知识的再认再现
1.变量的相关关系
相关关系
的分类
①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增加的趋势,我们就称这两个变量正相关.
②负相关: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
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,我们称这两个变量线性相关
2.样本相关系数
(1)计算公式:r=.r为变量x和变量y的样本相关系数.
(2)样本相关系数r的特征
①r∈[-1,1].
②当r>0时,称成对样本数据正相关;
当r<0时,称成对样本数据负相关.
③当|r|越接近1时,成对样本数据的线性相关程度越强;当|r|越接近0时,成对样本数据的线性相关程度越弱.
3.经验回归方程与最小二乘法
设满足一元线性回归模型的两个变量的n对样本数据为(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn).当a,b的取值为Q=(yi-bxi-a)2达到最小.将=x+称为Y关于x的经验回归方程,也称经验回归函数或经验回归公式,其图形称为经验回归直线.这种求经验回归方程的方法叫做最小二乘法,求得的,叫做b,a的最小二乘估计.
4.独立性检验
(1)假定通过简单随机抽样得到了X和Y的抽样数据列联表,如表所示.
X
Y
Y=0
Y=1
合计
X=0
a
b
a+b
X=1
c
d
c+d
合计
a+c
b+d
n=a+b+c+d
则χ2=.
(2)利用χ2的取值推断分类变量X和Y是否独立的方法称为χ2独立性检验,读作“卡方独立性检验”,简称独立性检验.
(3)χ2独立性检验中5个常用的小概率值和相应的临界值.
α
0.1
0.05
0.01
0.005
0.001
xα
2.706
3.841
6.635
7.879
10.828
Ⅱ.基础小题的即时强化
一、教材经典小题的回顾拓展
1.(人教A版选择性必修③P103·T1改编)下列四个散点图中,变量x与y之间具有负的线性相关关系的是( )
答案:D
2.(苏教版选择性必修②P144·例2改编)甲、乙、丙、丁四位同学各自对A,B两个变量的线性相关性做了试验,并用回归分析方法分别求得样本相关系数r与残差平方和m,如下表:
甲
乙
丙
丁
r
0.82
0.78
0.69
0.85
m
106
115
124
103
则哪位同学的试验结果体现的A,B两变量有更强的线性相关性( )
A.甲 B.乙 C.丙 D.丁
答案:D
3.(人教A版选择性必修③P132·例3改编)下面是2×2列联表:
y1
y2
合计
x1
a
21
73
x2
22
25
47
合计
b
46
120
则表中a,b的值分别为________,________.
解析:∵a+21=73,∴a=52,又a+22=b,∴b=74.
答案:52 74
二、易错易混小题的矫正纠偏
1.(对基本概念理解不清)为调查中学生近视情况,测得某校150名男生中有80名近视,140名女生中有70名近视.在检验这些学生眼睛近视是否与性别有关时,用下列哪种方法最有说服力( )
A.回归分析 B.均值与方差
C.独立性检验 D.概率
解析:选C “近视”与“性别”是两类变量,其是否有关,应用独立性检验判断.
2.(不理解决定系数的概念)x和y的散点图如图所示,在相关关系中,若用y=c1ec2x拟合时的决定系数为R,用=x+拟合时的决定系数为R,则R,R中较大的是________.
解析:由题图知,用y=c1ec2x拟合的效果比=x+拟合的效果要好,所以R>R,故较大者为R.
答案:R
3.(忽视经验回归直线过样本中心点)已知x,y的取值如下表,从散点图可以看出y与x具有线性相关关系,且经验回归方程为=0.95x+,则=________.
x
0
1
3
4
y
2.2
4.3
4.8
6.7
解析:∵经验回归直线必过样本点的中心(,),又=2,=4.5,代入经验回归方程,得=2.6.
答案:2.6
Ⅲ.微点知能的优化拓展
(1)求解经验回归方程的关键是确定回归系数,,应充分