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专题9.7成对数据的统计分析
目录
题型一:依据散点图进行相关性的判断3
题型二:一元线性回归模型5
题型三:非线性回归模型8
题型四:独立性检验的基本原理14
题型五:独立性检验的实际应用16
知识点总结
知识点一、变量的相关关系
(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)相关关系的分类:正相关和负相关.
(3)线性相关: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,我们称这两个变量线性相关.
知识点二、样本相关系数
n
--
∑xixyiy
i=1
(1)r=.
nn
--
xix2yiy2
∑∑
i=1i=1
(2)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.
(3)|r|≤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.
知识点三、一元线性回归模型
^^^
(1)我们将=x+称为y关于x的经验回归方程,其中Error!
yba
(2)残差:观测值减去预测值,称为残差.
知识点四、列联表与独立性检验
(1)关于分类变量X和Y的抽样数据的2×2列联表:
Y
X合计
Y=0Y=1
X=0aba+b
X=1cdc+d
合计a+cb+dn=a+b+c+d
nad-bc2
(2)计算随机变量χ2=,其中n=a+b+c+d,利用χ2的取值推断
a+bc+da+cb+d
分类变量X和Y是否独立的方法称为χ2独立性检验.
α0.10.050.010.0050.001
xα2.7063.8416.6357.87910.828
【常用结论与知识拓展】
1.经验回归直线过点(,).
xy
n
∑xiyi-nxy
^^i=1
2.求时,常用公式=.
bb
n
∑x2i-nx2
i=1
3.回归分析和独立性检验都是基于成对样本观测数据进行估计或推断,得出的结论都可能
犯错误.
例题精讲
题型一:依据散点图进行相关性的判断
【要点讲解】依据散点图判断相关性的基本策略:(1)观察点的分布趋势,若点的分布从左
下角到右上角,两个变量正相关;点的分布从左上角到右下角,两个变量负相关;(2)观察
点的分布状态(形状),若点的分布成密集型带状
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