【摘要】1、變量之間除了函數(shù)關(guān)系外，還有相關(guān)關(guān)系。例：（1）商品銷(xiāo)售收入與廣告支出經(jīng)費(fèi)之間的關(guān)系（2）糧食產(chǎn)量與施肥量之間的關(guān)系（3）人體內(nèi)脂肪含量與年齡之間的關(guān)系不同點(diǎn)：函數(shù)關(guān)系是一種確定的關(guān)系；而相關(guān)關(guān)系是一種非確定關(guān)系.相關(guān)關(guān)系與函數(shù)關(guān)系的異同點(diǎn)：相同點(diǎn)：均是指兩個(gè)變量的關(guān)系．
2024-11-13 06:32
【摘要】變量間的相關(guān)關(guān)系（一）★數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)與物理學(xué)習(xí)★商業(yè)銷(xiāo)售收入與廣告之間★糧食產(chǎn)量與施肥量之間★人體脂肪含量與年齡之間哲學(xué)原理：世界是一個(gè)普遍聯(lián)系的整體，任何事物都與其它事物相聯(lián)系。數(shù)學(xué)地理解世界人體的脂肪百分比和年齡的數(shù)據(jù)年齡232739414549505354565758606
2024-10-21 12:26
【摘要】變量間的相關(guān)關(guān)系一、教材分析學(xué)生情況分析：學(xué)生已經(jīng)具備了對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析的能力，且掌握了一定的計(jì)算基礎(chǔ)。教材地位和作用：,本節(jié)課主要探討如何利用線性回歸思想對(duì)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)。。二、教學(xué)目標(biāo)1、知識(shí)與技能：利用散點(diǎn)圖判斷線性相關(guān)關(guān)系，了解最小二乘法的思想及線性回歸方程系數(shù)公式的推導(dǎo)過(guò)程，求出回歸直線的方程并對(duì)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，通過(guò)
2025-04-20 01:56
【摘要】變量間的相關(guān)關(guān)系講義一、基礎(chǔ)知識(shí)梳理知識(shí)點(diǎn)1：變量之間的相關(guān)關(guān)系兩個(gè)變量之間的關(guān)系可能是確定的關(guān)系（如：函數(shù)關(guān)系），或非確定性關(guān)系。當(dāng)自變量取值一定時(shí)，因變量也確定，則為確定關(guān)系；當(dāng)自變量取值一定時(shí)，因變量帶有隨機(jī)性，這種變量之間的關(guān)系稱為相關(guān)關(guān)系。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性關(guān)系，如長(zhǎng)方體的高與體積之間的關(guān)系就是確定的函數(shù)關(guān)系，而人的身高與體重的關(guān)系，學(xué)生的數(shù)學(xué)成績(jī)好壞與物理成績(jī)的關(guān)
【摘要】首頁(yè)末頁(yè)上一頁(yè)下一頁(yè)要點(diǎn)突破典例精析演練廣場(chǎng)瞻前顧后2．3變量間的相關(guān)關(guān)系2．3.1變量之間的相關(guān)關(guān)系2．3.2兩個(gè)變量的線性相關(guān)首頁(yè)末頁(yè)上一頁(yè)下一頁(yè)要點(diǎn)突破典例精析演練廣場(chǎng)瞻前顧后首頁(yè)末頁(yè)上一頁(yè)下一頁(yè)要點(diǎn)
2024-08-12 18:04
【摘要】?jī)蓚€(gè)變量間的相關(guān)關(guān)系.閱讀書(shū)本P84★數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)與物理學(xué)習(xí)★商業(yè)銷(xiāo)售收入與廣告之間★糧食產(chǎn)量與施肥量之間★人體脂肪含量與年齡之間哲學(xué)原理：世界是一個(gè)普遍聯(lián)系的整體，任何事物都與其它事物相聯(lián)系。結(jié)論：?1、現(xiàn)實(shí)生活中存在許多相關(guān)關(guān)系：數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)與物理學(xué)習(xí),商品銷(xiāo)售與廣告、糧食生產(chǎn)與施肥量、人體的脂肪量與年
2025-05-17 19:54
【摘要】問(wèn)題一:下列兩個(gè)散點(diǎn)圖中，兩個(gè)變量之間是否具有線性相關(guān)關(guān)系？理由呢？是正相關(guān)還是負(fù)相關(guān)？xyxy如果散點(diǎn)圖中點(diǎn)的分布從整體上看大致在一條直線附近，我們就稱這兩個(gè)變量之間具有線性相關(guān)關(guān)系，這條直線就叫做回歸直線。這條回歸直線的方程，簡(jiǎn)稱為回歸方程。一、回歸方程方案一：采用測(cè)量的方法：先畫(huà)
2025-05-02 12:22
2024-11-22 07:35
【摘要】變量間的相關(guān)關(guān)系變量之間的相關(guān)關(guān)系兩個(gè)變量的線性相關(guān)問(wèn)題提出t57301p2???????，知道兩個(gè)變量之間的關(guān)系有函數(shù)關(guān)系，有時(shí)可以用明確關(guān)系是表達(dá)出來(lái),但有些變量間的關(guān)系不是函數(shù)關(guān)系，我們稱為相關(guān)關(guān)系，含義如何？成正相關(guān)和負(fù)相關(guān)的兩個(gè)相關(guān)變量的散點(diǎn)圖分別有什么特點(diǎn)？數(shù)據(jù)的散
2025-05-17 18:13
【摘要】變量間的相關(guān)關(guān)系與線性回歸方程第十二章統(tǒng)計(jì)
2025-03-25 05:04
【摘要】變量間的相關(guān)關(guān)系、回歸分析導(dǎo)學(xué)案學(xué)習(xí)目標(biāo)：，會(huì)利用散點(diǎn)圖認(rèn)識(shí)變量的相關(guān)關(guān)系；了解最小二乘法的思想，能根據(jù)給出的系數(shù)公式建立線性回歸方程；、方法及其簡(jiǎn)單應(yīng)用.學(xué)習(xí)重點(diǎn)：了解回歸模型與函數(shù)模型的區(qū)別；了解任何模型只能近似描述實(shí)際問(wèn)題；模型擬合效果的分析工具：殘差分析和指標(biāo)2R.學(xué)習(xí)難點(diǎn)：殘差變量的解釋與分析；指標(biāo)2R的理解.知識(shí)梳理1.
2024-11-26 01:09
【摘要】2、回歸直線方程（1）回歸直線：觀察散點(diǎn)圖的特征，如果各點(diǎn)大致分布在一條直線的附近，就稱兩個(gè)變量之間具有線性相關(guān)的關(guān)系，這條直線叫做回歸直線。（2）最小二乘法A、定義；B、正相關(guān)、負(fù)相關(guān)。一、復(fù)習(xí):1、散點(diǎn)圖一、相關(guān)關(guān)系的判斷例1：5個(gè)學(xué)生的數(shù)學(xué)和物理成績(jī)?nèi)缦卤恚篈BCDE數(shù)學(xué)80
2025-01-17 00:58
【摘要】第三節(jié)變量間的相關(guān)關(guān)系與統(tǒng)計(jì)案例基礎(chǔ)梳理1.兩個(gè)變量的相關(guān)性(1)從散點(diǎn)圖上可以看出，如果變量之間存在著某種關(guān)系，這些點(diǎn)會(huì)有一個(gè)集中的大致趨勢(shì)，這種趨勢(shì)通?？梢杂靡粭l光滑的曲線來(lái)近似，這樣近似的過(guò)程稱為曲線擬合．若兩個(gè)變量x和y的散點(diǎn)圖中，所有點(diǎn)看上去都在一條直線附近波動(dòng)，則稱變量間是_________的．若所有點(diǎn)看上去都在某條曲線(
2024-11-17 12:23
【摘要】2、回歸直線方程（1）回歸直線：觀察散點(diǎn)圖的特征，如果各點(diǎn)大致分布在一條直線的附近，就稱兩個(gè)變量之間具有線性相關(guān)的關(guān)系，這條直線叫做回歸直線。（2）最小二乘法A、定義；B、正相關(guān)、負(fù)相關(guān)。一、復(fù)習(xí):1、散點(diǎn)圖一、相關(guān)關(guān)系的判斷例1：5個(gè)學(xué)生的數(shù)學(xué)和物理成績(jī)?nèi)缦卤恚篈BCDE數(shù)學(xué)
2024-11-21 22:49
【摘要】問(wèn)題提出和探究在中學(xué)校園里，有這樣一種說(shuō)法：“如果你的數(shù)學(xué)成績(jī)好，那么你的物理學(xué)習(xí)就不會(huì)有什么大問(wèn)題.”按照這種說(shuō)法，似乎學(xué)生的物理成績(jī)與數(shù)學(xué)成績(jī)之間存在著某種關(guān)系，我們把數(shù)學(xué)成績(jī)和物理成績(jī)看成是兩個(gè)變量，那么這兩個(gè)變量之間的關(guān)系是函數(shù)關(guān)系嗎？上述兩個(gè)變量之間的關(guān)系是一種非確定性關(guān)系，稱之為相關(guān)關(guān)系。一、變量之間的相關(guān)
2025-05-17 18:11
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