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2018届高考数学大一轮复习 第九章 算法初步、统计、统计案例 第四节 变量间的相关关系与统计案例教师用书 理

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  • 卖家[上传人]:san****019
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    • 1、第四节变量间的相关关系与统计案例2017考纲考题考情考纲要求真题举例命题角度1.会作两个相关变量的数据的散点图,会利用散点图认识变量间的相关关系;2.了解最小二乘法的思想,能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程;3.了解独立性检验(只要求22列联表)的基本思想、方法及其简单应用;4.了解回归分析的基本思想、方法及其简单应用。2016,全国卷,18,12分(线性回归分析)2015,全国卷,19,12分(线性回归分析)2015,福建卷,4,5分(线性回归分析)2014,安徽卷,18,12分(独立性检验)1.以选择题、填空题的形式考查求线性回归系数或利用线性回归方程进行预测,在给出临界值的情况下判断两个变量是否有关;2.在解答题中与频率分布结合考查线性回归方程的建立及应用和独立性检验的应用。微知识小题练自|主|排|查1两个变量的线性相关(1)正相关在散点图中,点散布在从左下角到右上角的区域,对于两个变量的这种相关关系,我们将它称为正相关。(2)负相关在散点图中,点散布在从左上角到右下角的区域,对于两个变量的这种相关关系,我们将它称为负相关。(3)线性相关关系、回归直线如果散点图中点

      2、的分布从整体上看大致在一条直线附近,我们就称这两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫做回归直线。2回归方程(1)最小二乘法使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小的方法叫做最小二乘法。(2)回归方程方程x是两个具有线性相关关系的变量的一组数据(x1,y1),(x2,y2),(xn,yn)的回归方程,其中 , 是待定参数。3回归分析(1)定义:对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法。(2)样本点的中心对于一组具有线性相关关系的数据(x1,y1),(x2,y2),(xn,yn)中(,)称为样本点的中心。(3)相关系数当r0时,表明两个变量正相关;当r3.841,可知有95%的把握,认为药物有效。故选B。【答案】B二、双基查验1观察下列各图:其中两个变量x,y具有相关关系的图是()A BC D【解析】由散点图知具有相关关系。故选C。【答案】C2(2016葫芦岛模拟)某商品销售量Y(件)与销售价格x(元/件)负相关,则其回归直线方程可能是()A.10x200 B.10x200C.10x200 D.10x200【解析】因为商品销售量Y(件)与销售价格x(元/件)负相关,所以0,

      3、所以应选A。【答案】A3已知x,y的取值如下表,从散点图可以看出y与x线性相关,且回归方程为0.95xa,则a()x0134y2.24.34.86.7A.3.25 B2.6C2.2 D0【解析】由已知得2,4.5,因为回归直线经过点(,),所以a4.50.9522.6。故选B。【答案】B4在吸烟与患肺病这两个分类变量的计算中,下列说法正确的是()A若K2的观测值为k6.635,我们有99%的把握认为吸烟与患肺病有关系,那么在100个吸烟的人中必有99人患有肺病B从独立性检验可知,有99%的把握认为吸烟与患肺病有关时,我们说某人吸烟,那么他有99%的可能患有肺病C若从统计量中求出有95%的把握认为吸烟与患肺病有关系,是指有5%的可能性使得推断出现错误D以上三种说法都不正确【解析】根据独立性检验的思想知C项正确。【答案】C微考点大课堂考点一 相关关系的判断【典例1】(1)下列四个散点图中,变量x与y之间具有负的线性相关关系的是()(2)为研究语文成绩和英语成绩之间是否具有线性相关关系,统计某班学生的两科成绩得到如图所示的散点图(x轴、y轴的单位长度相同),用回归直线方程bxa近似地刻画其相

      4、关关系,根据图形,以下结论最有可能成立的是()A线性相关关系较强,b的值为1.25B线性相关关系较强,b的值为0.83C线性相关关系较强,b的值为0.87D线性相关关系较弱,无研究价值【解析】(1)观察散点图可知,只有D选项的散点图表示的是变量x与y之间具有负的线性相关关系。故选D。(2)由散点图可以看出两个变量所构成的点在一条直线附近,所以线性相关关系较强,且应为正相关,所以回归直线方程的斜率应为正数,且从散点图观察,回归直线方程的斜率应该比yx的斜率要小一些,综上可知应选B。【答案】(1)D(2)B反思归纳相关关系的直观判断方法就是作出散点图,若散点图呈带状且区域较窄,说明两个变量有一定的线性相关性,若呈曲线型也是有相关性,若呈图形区域且分布较乱则不具有相关性。【变式训练】(2016长沙模拟)某公司在2015年上半年的收入x(单位:万元)与月支出Y(单位:万元)的统计资料如表所示:月份1月份2月份3月份4月份5月份6月份收入x12.314.515.017.019.820.6支出Y5.635.755.825.896.116.18根据统计资料,则()A月收入的中位数是15,x与Y有正线

      5、性相关关系B月收入的中位数是17,x与Y有负线性相关关系C月收入的中位数是16,x与Y有正线性相关关系D月收入的中位数是16,x与Y有负线性相关关系【解析】月收入的中位数是16,收入增加,支出增加,故x与Y有正线性相关关系。故选C。【答案】C考点二 线性回归分析【典例2】(2016全国卷)下图是我国2008年至2014年生活垃圾无害化处理量(单位:亿吨)的折线图。(1)由折线图看出,可用线性回归模型拟合y与t的关系,请用相关系数加以说明;(2)建立y关于t的回归方程(系数精确到0.01),预测2016年我国生活垃圾无害化处理量。附注:参考数据:i9.32,iyi40.17, 0.55,2.646。参考公式:相关系数r,回归方程t中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,。【解析】(1)由折线图中数据和附注中参考数据得4,(ti)228, 0.55,(ti)(yi)iyii40.1749.322.89,r0.99。因为y与t的相关系数近似为0.99,说明y与t的线性相关程度相当高,从而可以用线性回归模型拟合y与t的关系。(2)由1.331及(1)得0.103,1.3310.10340.92

      6、。所以,y关于t的回归方程为0.920.10t。将2016年对应的t9代入回归方程得0.920.1091.82。所以预测2016年我国生活垃圾无害化处理量约为1.82亿吨。【答案】(1)见解析(2)回归方程为0.920.10t,生活垃圾无害化处理量约为1.82亿吨反思归纳1.正确理解计算,的公式和准确的计算是求线性回归方程的关键。2回归直线方程x必经过样本点中心(,)。3在分析两个变量的相关关系时,可根据样本数据作出散点图来确定两个变量之间是否具有相关关系,若具有线性相关关系,则可通过线性回归方程来估计和预测。【变式训练】某地最近十年粮食需求量逐年上升,下表是部分统计数据:年份20062008201020122014需求量(万吨)236246257276286(1)利用所给数据求年需求量与年份之间的回归直线方程x;(2)利用(1)中所求出的回归直线方程预测该地2016年的粮食需求量。【解析】(1)由所给数据看出,年需求量与年份之间是近似直线上升,下面来求回归直线方程,为此对数据预处理如下:年份201042024需求量257211101929对预处理后的数据,容易算得,0,3.2,6.5,3.2。由上述计算结果,知所求回归直线方程为257(x2010)6.5(x2010)3.2,即6.5(x2010)260.2。(*)(2)利用回归直线方程(*),可预测2016年的粮食需求量为6.5(20162010)260.26.56260.2299.2(万吨)。【答案】(1)6.5(x2010)260.2(2)299.2 万吨考点三 独立性检验【典例3】(2017九江模拟)某校数学课外兴趣小组为研究数学成绩是否与性别有关,先统计本校高三年级每个学生一学期数学成绩平均分(采用百分制),剔除平均分在40分以下的学生后,共有男生300名,女生200名。现采用分层抽样的方法,从中抽取了100名学生,按性别分为两组,并将两组学生成绩分为6组,得到如下所示频数分布表。分数段40,50)50,60)60,70)70,80)80,90)90,100)男39181569女

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