高考數學總復習 第九章 概率與統(tǒng)計 第10講 回歸分析與獨立性檢驗課件 理.ppt

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第 10 講,回歸分析與獨立性檢驗,1．會作兩個有關聯變量數據的散點圖，會利用散點圖認識變量間的相關關系． 2．了解最小二乘法的思想，能根據給出的線性回歸方程系數公式建立線性回歸方程． 3．了解下列一些常見的統(tǒng)計方法，并能應用這些方法解決一些實際問題． (1)了解獨立性檢驗(只要求22列聯表)的基本思想、方法及其簡單應用． (2)了解假設檢驗的基本思想、方法及其簡單應用． (3)了解回歸的基本思想、方法及其簡單應用．,1．變量間的關系,(1)常見的兩變量之間的關系有兩類：一類是函數關系，另 一類是相關關系；與函數關系不同，相關關系是一種非確定性 關系．,(2)將樣本中 n 個數據點(xi，yi)(i＝1,2，…，n)描在平面直 角坐標系中，表示兩個變量關系的一組數據的圖形叫做散點圖．,(3)正相關、負相關．,在散點圖中，點散布在從左下角到右上角的區(qū)域，對于兩,個變量的這種相關關系稱為正相關．,在散點圖中，點散布在從左上角到右下角的區(qū)域，兩個變,量的這種相關關系稱為負相關．,2．回歸分析,(1)定義：對具有相關關系的兩個變量進行統(tǒng)計分析的一種,常用方法．,(2)線性相關關系：,觀察散點圖的特征，如果散點圖中點的分布從整體上看大 致在一條直線附近，我們就稱這兩個變量之間具有線性相關關 系，這條直線叫做回歸直線．,(3)回歸直線的求法：,當 r0 時，表明兩個變量________．,負相關,r 的絕對值越接近于 1，表明兩個變量的線性相關性越強． r 的絕對值越接近于 0，表明兩個變量之間幾乎不存在線性相關 關系．通常|r|大于 0.75 時，認為兩個變量有很強的線性相關性．,(5)相關指數：,R2 的值越大，說明殘差平方和越小，也就是說模型的擬合 效果越好．在線性回歸模型中，R2 表示解釋變量對于預報變量 變化的貢獻率，R2 越接近于 1，表示回歸的效果越好． 3．獨立性檢驗 (1)分類變量：變量的不同“值”表示個體所屬的不同類 別，像這類變量稱為分類變量．,(2)列聯表：列出兩個分類變量的頻數表，稱為列聯表．假 設有兩個分類變量X 和Y，它們的可能取值分別為{x1，x2}和{y1， y2}，其樣本頻數列聯表(稱為 22 列聯表)為,22 列聯表,a＋b＋c＋d,(3)獨立性檢驗： 利用隨機變量 K2 來判斷“兩個分類變量有關系”的方法 稱為獨立性檢驗．,1．有關線性回歸的說法，不正確的是(,),D,A．相關關系的兩個變量是非確定關系 B．散點圖能直觀地反映數據的相關程度 C．回歸直線最能代表線性相關的兩個變量之間的關系 D．散點圖中的點越集中，兩個變量的相關性越強,2．(2013 年湖北)四名同學根據各自的樣本數據研究變量 x， y 之間的相關關系，并求得回歸直線方程，分別得到以下四個 結論：,其中一定不正確的結論的序號是(,),D,A．①②,B．②③,C．③④,D．①④,3．通過隨機詢問 110 名性別不同的大學生是否愛好某項運 動，得到如下的列聯表：,附表：,參照附表，得到的正確結論是(,),A,A．有 99%以上的把握認為“愛好該項運動與性別有關” B．有 99%以上的把握認為“愛好該項運動與性別無關” C．在犯錯誤的概率不超過 0.1%的前提下，認為“愛好該 項運動與性別有關” D．在犯錯誤的概率不超過 0.1%的前提下，認為“愛好該 項運動與性別無關”,P(K2≥k),4．(2013 年廣東江門一模)某產品的廣告費用 x 與銷售額 y 的統(tǒng)計數據如下表：,65.5,考點 1,線性回歸分析,例 1：已知 x 與 y 之間的幾組數據如下表：,答案：C,【互動探究】 1．(2014年湖北)根據如下樣本數據：,解析：依題意，畫散點圖，如圖 D52，兩個變量負相關，,圖 D52,答案：A,考點 2,獨立性檢驗,例 2：(2014 年安徽)某高校共有 15 000 人，其中男生有 10 500 人，女生有 4500 人，為調查該校學生每周平均體育運動時 間的情況，采用分層抽樣的方法，收集 300 位學生每周平均體 育運動時間的樣本數據(單位：小時)． (1)應收集多少位女生樣本數據？ (2)根據這 300 個樣本數據，得到學生每周平均體育運動時 間的頻率分布直方圖(如圖 9-10-1)，其中樣本數據分組區(qū)間為： [0,2]，(2,4]，(4,6]，(6,8]，(8,10]，(10,12]．估計該校學生每周 平均體育運動時間超過 4 個小時的概率．,圖 9-10-1,(3)在樣本數據中，有 60 位女生的每周平均體育運動時間 超過 4 個小時．請完成每周平均體育運動時間與性別的列聯表， 并判斷是否有 95%的把握認為“該校學生的每周平均體育運動 時間與性別有關”．,,解：(1)應收集女生樣本數據為 300,4500 15 000,＝90.,(2)由頻率分布直方圖，得 1－2(0.100＋0.025)＝0.75，所 以該校學生每周平均體育運動時間超過 4 個小時的概率為 0.75.,P(K2≥k0),(3)由(2)知，300 名學生中有 3000.75＝225 名學生每周平 均體育運動時間超過 4 個小時，75 名學生每周平均體育運動時 間不超過 4 個小時，又因為該數據中有男生 210 名，女生 90 名， 根據題意列表如下：,每周平均體育運動時間與性別列聯表,因此有 95%的把握認為“該校學生的每周平均體育運動時 間與性別有關”．,【規(guī)律方法】解決獨立性檢驗問題的一般步驟： ①制作列聯表；,要精確到小數點后三位； ③查表得出結論，要選擇滿足條件P(K2k0)＝α的k0 作為拒 絕域的臨界值．,【互動探究】 2．(2014 年江西)某人研究中學生的性別與成績、視力、智 商、閱讀量這 4 個變量之間的關系，隨機抽查 52 名中學生，得 到統(tǒng)計數據如表 1 至表 4，這與性別有關聯的可能性最大的變,量是(,),A．成績,B．視力,C．智商,D．閱讀量,答案： D,考點 3,回歸分析的綜合運用,例 3：某興趣小組欲研究晝夜溫差大小與患感冒人數多少 之間的關系，他們分別到氣象局與某醫(yī)院抄錄了 1 至 6 月份每 月 10 日的晝夜溫差情況與因患感冒而就診的人數，得到如下資 料：,該興趣小組確定的研究方案是：先從這六組數據中選取 2 組，用剩下的 4 組數據求線性回歸方程，再用被選取的 2 組數 據進行檢驗． (1)求選取的 2 組數據恰好是相鄰兩個月的概率； (2)若選取的是 1 月與 6 月的兩組數據，請根據 2 至 5 月份 的數據，求出 y 關于 x 的線性回歸方程^y＝b^x＋a^； (3)若由線性回歸方程得到的估計數據與所選出的檢驗數 據的誤差均不超過 2 人，則認為得到的線性回歸方程是理想的， 試問該小組所得線性回歸方程是否理想？,(2)回歸分析是處理變量相關關系的一種數學方法．主要解 決：①確定特定量之間是否有相關關系，如果有，就找出它們 之間的數學表達式；②根據一組觀察值，預測變量的取值及判 斷變量取值的變化趨勢；③求出回歸直線方程．,【互動探究】,3．(2014年新課標Ⅱ)某地區(qū)2007年至2013年農村居民家庭人均收入y(單位：千元)的數據如下表：,(1)求y關于t的線性回歸方程； (2)利用(1)中的回歸方程，分析2007年至2013年該地區(qū)農村居民家庭人均純收入的變化情況，并預測該地區(qū)2015年農村居民家庭人均收入．,●易錯、易混、易漏●,⊙對回歸分析的理解,例題：(2015 年廣東廣州調研)某位同學進行寒假社會實踐 活動，為了對白天平均氣溫與某奶茶店的某種飲料銷量之間的 關系進行分析研究，他分別記錄了 1 月 11 日至 1 月 15 日的白 天平均氣溫(單位：℃)與該奶茶店的這種飲料銷量(單位：杯)， 所得數據如下表：,(1)若從這 5 組數據中隨機抽出 2 組，求抽出的 2 組數據恰 好是相鄰 2 天數據的概率；,解：(1)設“選取的 2 組數據恰好是相鄰 2 天數據”為事件 A. 所有基本事件(m，n)(其中m，n 為1 月份的日期數)有(11,12)， (11,13)，(11,14)，(11,15)，(12,13)，(12,14)，(12,15)，(13,14)， (13,15)，(14,15)，共 10 種．,事件 A 包括的基本事件有(11,12)，(12,13)，(13,14)，(14,15)， 共 4 種．,