资料摘要
2.3.2 两个变量的线性相关【三维目标】1.通过实例引入线性回归模型,感受产生随机误差的原因;2.通过对回归模型的合理性等问题的研究,渗透线性回归分析的思想和方法;3.能求出简单实际问题的线性回归方程。4. 了解相关系数的意义。【重点难点】求线性回归方程和相关系数的求法[,来源:学。关系数科#网]
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2.3.1 变量之间的相关关系第二课时教案
未知
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关键词:2.3.1 变量之间的相…第二课时教案
正文
2.3.2 两个变量的线性相关
【三维目标】
1.通过实例引入线性回归模型,感受产生随机误差的原因;
2.通过对回归模型的合理性等问题的研究,渗透线性回归分析的思想和方法;
3.能求出简单实际问题的线性回归方程。
4. 了解相关系数的意义。
【重点难点】
求线性回归方程和相关系数的求法[,来源:学。关系数科#网]
【教学过程】
一、复习引入
1、散点图的概念:将各数据在平面直角坐标系中的对应点画出来,得到表示两个变量的一组数据的图形,这样的图形叫做散点图,
2、相关关系的概念: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,叫做相关关系.两个变量之间的关系分两类:
①确定性的函数关系,例如我们以前学习过的一次函数、二次函数等;
②带有随机性的变量间的相关关系,相关关系是一种非确定性关系.两个变量间的相关关系的判断:①散点图.②根据散点图中变量的对应点的离散程度,可以准确地判断两个变量是否具有相关关系.③正相关、负相关的概念. 3、回归直线方程的求法
二、新知探究
1、相关系数:线性相关系数r反映的是两个变量间相关关系的强弱,
2.例题讲解
例题1、在一组样本数据x1,y1,x2,y2,,xn,yn(n2,x1,x2,,xn不全相等)的散点图中,若所有样本点xi,yii1,2,,n都在直线yx1上,则这组样本数据的样本相关系数为_____ [来源:学,科,网]
A
-1
B
0
C
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1 例题2下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量x(吨)与相应的生产能耗y(吨标准煤)的几组对照数据
x
y
123 2.5 4 3 5 4 6 4.5 (1)请画出上表数据的散点图;
(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x的线性回归ˆxaˆbˆ;
方程y(3)已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤.试根据(2)求出的线性回归方程,预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤?
(参考数值:3×2.5+4×3+5×4+6×4.5=66.5)
解
(1)略。由学生自己完成。
(2)由对照数据,计算得:
xyii14i66.5
xi142i3242526286
ˆ66.544.53.50.7
;
x4.5,b8644.52ˆx3.50.74.50.35
ˆyba
所求的回归方程为
y0.7x0.35
(3)
当x100,
y1000.70.3570.35吨,
预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低9070.3519.65(吨)
反思:讨论:这些点并不都在同一条直线上,上述直线并不能精确地反映x与y之间的关系,y的值不能由x完全确定,它们之间是统计相关关系,y的实际值与估计值之间存在着误差?
练习1、某车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此进行了
5次试验。根据收集到的数据(如下表)由最小二乘法求ˆ0.67x54.9
得回归方程y零件数x(个) 10 62[来20 30 75[来40 50 加工时间ymin
源:学科源:学#科#网]
ZXXK]
81 网89
试推出空格的数据--------------------
三、课堂小结
1、相关系数:线性相关系数r反映的是两个变量间相关关系的强弱。
2.直线回归四、作业布置:《同步导练》
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