兩個變量間的相關關系-wenkub
2023-05-24 19:54:12 本頁面
【正文】 應較大，和有代表性 .才能對它們之間的關系作出正確的判斷 . 探究 ： . 年齡 脂肪 23 27 39 41 45 49 50 53 54 56 57 年齡 脂肪 58 60 61 如上的一組數據，你能分析人體的脂肪含量與年齡 之間有怎樣的關系嗎？ 從上表發(fā)現，對某個人不一定有此規(guī)律，但對很多個體放在一起，就體現出“人體脂肪隨年齡增長而增加” 這一規(guī)律 .而表中各年齡對應的脂肪數是這個年齡 人群的樣本平均數 .我們也可以對它們作統計圖、 表，對這兩個變量有一個直觀上的印象和判斷 . 下面我們以年齡為橫軸， 脂肪含量為縱軸建立直 角坐標系，作出各個點， 稱該圖為 散點圖 。 如圖： O 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年齡 脂肪含量 5 10 15 20 25 30 35 40 從剛才的散點圖發(fā)現：年齡越大，體內脂肪含量越高，點的位置散布在從左下角到右上角的區(qū)域。又如汽車的載重和汽 車每消耗 1升汽油所行使的 平均路程，稱它們成 負相關 . 注：課本 P86的思考 . O 我們再觀察它的圖像發(fā)現這些點大致分布在一條直線附 近 ,像這樣，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 ，該直線叫 回歸方程 。而得回歸方程。 解： 物理成績5055606570758040 50 60 70 80 90數學成績 由散點圖可見，兩者之間具有正相關關系。 y軸方法相同。 相同點：兩者均是指兩個變量間的關系。 兩個變量的線性相關 （ 1）回歸分析 對具有相關關系的兩個變量進行統計分析的方法叫回歸分析。 （ 2）最小二乘法 nn( x x
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