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第三节成对数据的统计分析
考试要求:掌握散点图、最小二乘法思想、回归分析以及独立性检验.
一、教材概念·结论·性质重现
1.相关关系
两个变量有关系,但又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这种关系称为相关关系.
2.散点图
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,这样的统计图叫做散点图.利用散点图,可以判断两个变量是否相关,相关时是正相关还是负相关.
3.正相关和负相关
(1)正相关:如果从整体上看,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.
相关关系与函数关系的区别与联系
(1)相同点:两者均是指两个变量的关系.
(2)不同点:①函数关系是一种确定的关系,相关关系是一种非确定的关系.
②函数关系是一种因果关系,而相关关系不一定是因果关系,也可能是伴随关系.
4.线性相关和非线性相关
(1)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,我们就称这两个变量线性相关.
(2)一般地,如果两个变量具有相关性,但不是线性相关,那么我们就称这两个变量非线性相关或曲线相关.
5.样本相关系数r
变量x和变量y的样本相关系数r的计算公式如下:r=
(1)当r0时,称成对样本数据正相关;当r0时,称成对样本数据负相关;当r=0时,称成对样本数据间没有线性相关关系.
(2)样本相关系数r的取值范围为[-1,1];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.
6.一元线性回归模型
我们称Y=bx+a+e,Ee=0,De=σ2为Y关于x的一元线性回归模型,其中Y称为因变量或响应变量,x
7.线性回归方程与最小二乘法
回归直线方程过样本点的中心(x,y),
我们将y=bx+a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b,a叫做b,a的最小二乘估计,
8.刻画回归效果的方式
(1)残差图法:作图时纵坐标为残差,横坐标可以选为样本编号,或身高数据,或体重估计值等,这样作出的图形称为残差图.若残差点比较均匀地落在水平的带状区域内,带状区域越窄,则说明拟合效果越好.
(2)残差平方和法:残差平方和k
(yi-yi)2,残差平方和越小,模型拟合效果越好,残差平方和越大,模型拟合效果越差.
9.独立性检验
(1)临界值χ2统计量也可以用来作相关性的度量,χ2越小说明变量之间越独立,χ2越大说明变量之间越相关,χ2=nad?bc2a+bc+da+cb+d.忽略χ2的实际分布与该近似分布的误差后,对于任何小概率值α,可以找到相应的正实数xα,使得
(2)基于概率值α的检验规则:
当χ2≥xα时,我们就推断H0不成立,即认为X和Y不独立,该推断犯错误的概率不超过α;当χ2<xα时,我们没有充分证据推断H0不成立,可以认为X和Y独立.
这种利用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.
二、基本技能·思想·活动经验
1.判断下列说法的正误,对的画“√”,错的画“×”.
(1)“名师出高徒”可以解释为教师的教学水平与学生的水平成正相关关系.
(√)
(2)通过经验回归方程y=bx+a可以估计预报变量的取值和变化趋势.(√)
(3)经验回归方程y=bx+a中,若a0,则变量x和y负相关. (×)
(4)因为由任何一组观测值都可以求得一个经验回归方程,所以没有必要进行相关性检验. (×)
2.(多选题)关于回归分析,下列说法正确的是()
A.在回归分析中,变量间的关系若是非确定性关系,那么因变量不能由自变量唯一确定
B.线性相关系数可以是正的也可以是负的
C.在回归分析中,如果r2=1或r=±1,说明x与y之间完全线性相关
D.样本相关系数r∈(-1,1)
ABC解析:选项D中,样本的相关系数应满足-1≤r≤1,故D错误,ABC都正确.
3.以下四幅散点图所对应的样本相关系数的大小关系是()
A.r1>r2>r3>r4 B.r4>r3>r2>r1
C.r1>r3>r4>r2 D.r1>r2>r4>r3
C解析:由散点图的特征可知,(1)(3)为正相关,(2)(4)为负相关,所以r1>0,r3>0,r2<0,r4<0.
又(1)(2)中的散点更为集中,更接近于一条直线,故r1>r3,r2<r4,
所以r2<r4<0<r3<r1.
4.高二第二学期期中考试,按照甲、乙两个班学生的数学成绩优秀和及格统计人数后,得到如下列
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