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§8.1 成对数据的统计相关性;学习目标;1.相关关系的定义：两个变量有关系，但没有确切到可由其中一个去精确地决定另一个的程度，这种关系称为相关关系.
思考 相关关系是函数关系吗？;2.相关关系的分类
(1)按变量间的增减性分为 相关和 相关.
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 的趋势；
②负相关：当一个变量的值增加时，另一个变量的相应值呈现 的趋势.
(2)按变量间是否有线性特征分为 相关和 相关(曲线相关).
①线性相关：如果两个变量的取值呈现正相关或负相关，而且散点落在
附近，我们称这两个变量线性相关；
②非线性相关或曲线相关：如果两个变量具有相关性，但不是 相关，我们称这两个变量非线性相关或曲线相关.;1.散点图：为了直观描述成对样本数据的变化特征，把每对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.
2.样本相关系数
(1)我们常用样本相关系数r来确切地反映成对样本数据(xi，yi)的相关程
度，其中r＝ .;(2)样本相关系数r的取值范围为 .
①若r0时，成对样本数据 相关；
②若r0时，成对样本数据 相关；
③当|r|越接近 时，成对样本数据的线性相关程度越强；
④当|r|越接近 时，成对样本数据的线性相关程度越弱.;题型探究
探究一 变量间相关关系的判断;反思感悟
两个变量是否相关的两种判断方法
(1)根据实际经验：借助积累的经验进行分析判断.
(2)利用散点图：通过散点图，观察它们的分布是否存在一定的规律，直观地进行判断.如果发现点的分布从整体上看大致在一条直线附近，那么这两个变量就是线性相关的，注意不要受个别点的位置的影响.;?;探究二 样本相关系数的性质;反思感悟
样本相关系数的性质
(1)r的绝对值越接近0，相关性越弱.
(2)r的绝对值越接近1，相关性越强.;探究三 样本相关系数的计算及应用;反思感悟
线性相关强弱的判断方法
(1)散点图：散点图只是粗略作出判断，其图象越接近直线，相关性越强.
(2)样本相关系数：样本相关系数能够较准确的判断相关的程度，其绝对值越大，相关性越强.;1.知识清单：
(1)相关关系.
(2)散点图.
(3)正相关、负相关、线性相关、非线性相关.
(4)样本相关系数.
2.方法归纳：数形结合.
3.常见误区：相关关系与函数关系不分，样本相关系数绝对值的大小与相关程度的关系.;;;5.有5组数据如下：;解：作出散点图如图所示.;本节内容结束 更多精彩内容请登录：
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