内容正文:
第五节 变量间的相关关系与统计案例
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1.相关关系与回归方程
(1)相关关系的分类:
①正相关:从散点图上看,点分布在从 到 的区域内;
②负相关:从散点图上看,点分布在从 到 的区域内.
左下角
右上角
左上角
右下角
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(2)线性相关关系:从散点图上看,如果这些点从整体上看大致分布在
附近,则称这两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫做 .
一条直线
回归直线
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(3)回归方程:
①最小二乘法:使得样本数据的点到回归直线的 最小的方法叫做最小二乘法.
距离的平方和
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斜率
截距
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①当r>0时,表明两个变量 .
②当r<0时,表明两个变量 .
③r的绝对值越接近1,表明两个变量的线性相关性 ;r的绝对值越接近于0,表明两个变量之间几乎不存在线性相关关系.通常当|r|>0.75时,认为两个变量有很强的线性相关关系.
正相关
负相关
越强
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2.独立性检验
(1)2×2列联表:假设有两个分类变量X和Y,它们的值域分别为{x1,x2}和{y1,y2},其样本频数列联表(称2×2列联表)为:
y1 y2 总计
x1 a b _______
x2 c d c+d
总计 a+c ______ a+b+c+d
a+b
b+d
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2.独立性检验
利用独立性假设、随机变量K2来确定是否有一定把握认为“两个分类变量有关系”的方法称为两个分类变量的独立性检验.
两个分类变量X和Y是否有关系的判断标准:
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统计学研究表明:
当K2≤2.706时,认为没有充分证据显示X与Y有关系;
当K2>3.841时,有95%的把握说X与Y有关;
当K2>6.635时,有99%的把握说X与Y有关;
当K2>10.828时,有99.9%的把握说X与Y有关.
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1.两个变量y与x的回归模型中,分别选择了4个不同模型,它们的相关指数R2如下,其中拟合效果最好的模型是 ( )
A.模型1的相关指数R2为0.98
B.模型2的相关指数R2为0.80
C.模型3的相关指数R2为0.50
D.模型4的相关指数R2为0.25
A
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C
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则认为选修文科与性别有关系出错的可能性为________.
5%
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题型一 回归分析
类型 1 相关关系的判断
[例1] (1)(2023·昆明模拟)某商家今年上半年各月的人均销售额(单位:千元)与利润率统计表如下:
月份 1 2 3 4 5 6
人均销售额 6 5 8 3 4 7
利润率(%) 12.6 10.4 18.5 3.0 8.1 16.3
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根据表