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1、 2.3 2.3 变量间的相关关系变量间的相关关系 第二课时第二课时问题提出问题提出1.1.两两个个变变量量之之间间的的相相关关关关系系的的含含义义如如何何？成成正正相相关关和和负负相相关关的的两两个个相相关关变变量量的的散散点点图图分分别别有有什么特点？什么特点？自变量取值一定时，因变量的取值带有一定随自变量取值一定时，因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系机性的两个变量之间的关系.正相关的散点图中的点散布在从左下角到右上正相关的散点图中的点散布在从左下角到右上角的区域，负相关的散点图中的点散布在从左角的区域，负相关的散点图中的点散布在从左上角到右下角的区域上角到右下角的区域 2.2
2、.观察人体的脂肪含量百分比和年龄的样本数据的观察人体的脂肪含量百分比和年龄的样本数据的散点图，这两个相关变量成正相关散点图，这两个相关变量成正相关.我们需要进一我们需要进一步考虑的问题是，当人的年龄增加时，体内脂肪含步考虑的问题是，当人的年龄增加时，体内脂肪含量到底是以什么方式增加呢？对此，我们从理论上量到底是以什么方式增加呢？对此，我们从理论上作些研究作些研究.知识探究（一）：回归直线知识探究（一）：回归直线 思考思考1 1：一组样本数据的平均数是样本数据的中一组样本数据的平均数是样本数据的中心，那么散点图中样本点的中心如何确定？它一心，那么散点图中样本点的中心如何确定？它一定是散点图中的点
3、吗？定是散点图中的点吗？思考思考2 2：在各种各样的散点图中，有些散点图中的在各种各样的散点图中，有些散点图中的点是杂乱分布的，有些散点图中的点的分布有一点是杂乱分布的，有些散点图中的点的分布有一定的规律性，年龄和人体脂肪含量的样本数据的定的规律性，年龄和人体脂肪含量的样本数据的散点图中的点的分布有什么特点？散点图中的点的分布有什么特点？这些点大致分布在一条直线附近这些点大致分布在一条直线附近.思考思考3 3：如果散点图中的点的分布，从整体上如果散点图中的点的分布，从整体上看大致在一条直线附近，则称这两个变量之间看大致在一条直线附近，则称这两个变量之间具有具有线性相关关系线性相关关系，这条直线
4、叫做，这条直线叫做回归直线回归直线.对具有线性相关关系的两个变量，其回归直线对具有线性相关关系的两个变量，其回归直线一定通过样本点的中心吗？一定通过样本点的中心吗？思考思考4 4：对一组具有线性相关关系的样本数据，你对一组具有线性相关关系的样本数据，你认为其回归直线是一条还是几条？认为其回归直线是一条还是几条？思考思考5 5：在样本数据的散点图中，能否用直尺准确在样本数据的散点图中，能否用直尺准确画出回归直线？借助计算机怎样画出回归直线？画出回归直线？借助计算机怎样画出回归直线？知识探究（二）：回归方程知识探究（二）：回归方程 在直角坐标系中，任何一条直线都有相应的在直角坐标系中，任何一条直线
5、都有相应的方程，回归直线的方程称为方程，回归直线的方程称为回归方程回归方程.对一组具对一组具有线性相关关系的样本数据，如果能够求出它的有线性相关关系的样本数据，如果能够求出它的回归方程，那么我们就可以比较具体、清楚地了回归方程，那么我们就可以比较具体、清楚地了解两个相关变量的内在联系，并根据回归方程对解两个相关变量的内在联系，并根据回归方程对总体进行估计总体进行估计.思考思考1 1：回归直线与散点图中各点的位置应具有回归直线与散点图中各点的位置应具有怎样的关系？怎样的关系？整体上最接近整体上最接近 思考思考2 2：对于求回归直线方程，你有哪些想法？对于求回归直线方程，你有哪些想法？(x1，y1
6、)(x2，y2)(xi，yi)(xn，yn)可以用可以用 或或 ，其中其中 .思考思考3 3：对一组具有线性相关关系的样本数据：对一组具有线性相关关系的样本数据：(x(x1 1，y y1 1)，(x(x2 2，y y2 2)，(x xn n，y yn n)，设其回归，设其回归方程为方程为 可以用哪些数量关系来刻可以用哪些数量关系来刻画各样本点与回归直线的接近程度？画各样本点与回归直线的接近程度？思考思考4 4：为了从整体上反映为了从整体上反映n n个样本数据与回归个样本数据与回归直线的接近程度，你认为选用哪个数量关系来直线的接近程度，你认为选用哪个数量关系来刻画比较合适？刻画比较合适？(x1，
7、y1)(x2，y2)(xi，yi)(xn，yn)思考思考5 5：根据有关数学原理分析，当根据有关数学原理分析，当 时，总体偏差时，总体偏差 为最小，为最小，这样就得到了回归方程，这种求回归方程的方这样就得到了回归方程，这种求回归方程的方法叫做法叫做最小二乘法最小二乘法.回归方程回归方程 中，中，a a，b b的几何意义分别是什么？的几何意义分别是什么？思考思考6 6：利用计算器或计算机可求得年龄和利用计算器或计算机可求得年龄和人体脂肪含量的样本数据的回归方程为人体脂肪含量的样本数据的回归方程为 ，由此我们可以根据一个，由此我们可以根据一个人个年龄预测其体内脂肪含量的百分比的人个年龄预测其体内脂
8、肪含量的百分比的回回归值归值.若某人若某人3737岁，则其体内脂肪含量的百岁，则其体内脂肪含量的百分比约为多少？分比约为多少？20.9%20.9%理论迁移理论迁移 例例 有一个同学家开了一个小卖部，他为了有一个同学家开了一个小卖部，他为了研究气温对热饮销售的影响，经过统计，得到一研究气温对热饮销售的影响，经过统计，得到一个卖出的饮料杯数与当天气温的对比表：个卖出的饮料杯数与当天气温的对比表：摄氏温摄氏温摄氏温摄氏温度度度度(）-5-5-5-50 0 0 04 4 4 47 7 7 712121212热饮杯热饮杯热饮杯热饮杯数数数数 1561561561561501501501501321321
9、3213212812812812813013013013015151515191919192323232327272727313131313636363611611611611610410410410489898989939393937676767654545454摄氏温摄氏温摄氏温摄氏温度度度度(）-5-5-5-50 0 0 04 4 4 47 7 7 712121212热饮杯热饮杯热饮杯热饮杯数数数数 15615615615615015015015013213213213212812812812813013013013015151515191919192323232327272727313
10、131313636363611611611611610410410410489898989939393937676767654545454（1 1）画出散点图；）画出散点图；（2 2）从散点图中发现气温与热饮杯数之）从散点图中发现气温与热饮杯数之 间关系的一般规律；间关系的一般规律；（3 3）求回归方程；）求回归方程；（4 4）如果某天的气温是）如果某天的气温是22，预测这天卖，预测这天卖出的热饮杯数出的热饮杯数.当当x=2x=2时，时，y=143.063.y=143.063.小小 结结 1.1.求样本数据的线性回归方程，可按下列步骤进行：求样本数据的线性回归方程，可按下列步骤进行：第一步，计
11、算平均数第一步，计算平均数 ,第二步，求和第二步，求和 ,第三步，计算第三步，计算 第四步，写出回归方程第四步，写出回归方程 2.2.回归方程被样本数据惟一确定，各样本点大回归方程被样本数据惟一确定，各样本点大致分布在回归直线附近致分布在回归直线附近.对同一个总体，不同的对同一个总体，不同的样本数据对应不同的回归直线，所以回归直线样本数据对应不同的回归直线，所以回归直线也具有随机性也具有随机性.3.3.对于任意一组样本数据，利用上述公式都可对于任意一组样本数据，利用上述公式都可以求得以求得“回归方程回归方程”，如果这组数据不具有线，如果这组数据不具有线性相关关系，即不存在回归直线，那么所得的性相关关系，即不存在回归直线，那么所得的“回归方程回归方程”是没有实际意义的是没有实际意义的.因此，对一组因此，对一组样本数据，应先作散点图，在具有线性相关关样本数据，应先作散点图，在具有线性相关关系的前提下再求回归方程系的前提下再求回归方程.P94习题2.3 A组：2，3.B组：1.作业：