2018年秋高中數(shù)學(xué) 第三章 統(tǒng)計案例 階段復(fù)習課 第3課 統(tǒng)計案例學(xué)案 新人教A版選修2-3.doc
《2018年秋高中數(shù)學(xué) 第三章 統(tǒng)計案例 階段復(fù)習課 第3課 統(tǒng)計案例學(xué)案 新人教A版選修2-3.doc》由會員分享,可在線閱讀,更多相關(guān)《2018年秋高中數(shù)學(xué) 第三章 統(tǒng)計案例 階段復(fù)習課 第3課 統(tǒng)計案例學(xué)案 新人教A版選修2-3.doc(7頁珍藏版)》請在裝配圖網(wǎng)上搜索。
第三課 統(tǒng)計案例 [核心速填] (建議用時4分鐘) 1.分析判斷兩個變量相關(guān)關(guān)系常用的方法 (1)散點圖法:把樣本數(shù)據(jù)表示的點在直角坐標系中標出,得到散點圖,由散點圖的形狀分析. (2)相關(guān)指數(shù)法:利用相關(guān)指數(shù)R2進行檢驗,在確認具有相關(guān)關(guān)系后,再求線性回歸方程. 2.求線性回歸方程的步驟 (1)畫散點圖:從直觀上觀察兩個變量是否線性相關(guān). (2)計算:利用公式求回歸方程的系數(shù)的值. ==,=-. (3)寫出方程:依據(jù)=+x,寫出回歸直線方程. 3.兩種特殊可線性化回歸模型的轉(zhuǎn)化 (1)將冪型函數(shù)y=axm(a為正的常數(shù),x,y取正值)化為線性函數(shù). 如果將y=axm兩邊同取以10為底的對數(shù),則有l(wèi)g y=mlg x+lg a.令u=lg y,v=lg x,lg a=b,代入上式,得u=mv+b,其中m,b是常數(shù).這是u,v的線性函數(shù).如果以u為縱坐標,v為橫坐標,則u=mv+b的圖象就是一直線. (2)將指數(shù)型函數(shù)y=cax(a>0且a≠1,c>0且為常數(shù))化為線性函數(shù). 將y=cax兩邊同取以10為底的對數(shù),有l(wèi)g y=xlg a+lg c,令lg y=u,lg a=k,lg c=b,得u=kx+b,其中,k和b是常數(shù),與冪型函數(shù)不同的是x依然保持原來的,只是用y的對數(shù)lg y代替了y. 4.在實際問題中常用的三個數(shù)值 (1)當K2>6.635時,表示有99%的把握認為“事件A與B有關(guān)系”. (2)當K2>3.841時,表示有95%的把握認為“事件A與B有關(guān)系”. (3)當K2≤3.841時,認為事件A與B是無關(guān)的. [體系構(gòu)建] [題型探究] 線性回歸分析 回歸分析是對具有相關(guān)關(guān)系的兩個變量進行統(tǒng)計分析的一種常用方法.根據(jù)兩個變量的一組觀測值,可以畫出散點圖或利用相關(guān)系數(shù)r,判斷兩個變量是否具有線性相關(guān)關(guān)系,若具有線性相關(guān)關(guān)系,可得出線性回歸直線方程. 利用公式求回歸直線方程時應(yīng)注意以下幾點: (1)求時,利用公式==,先求出=(x1+x2+x3+…+xn),=(y1+y2+y3+…+yn).再由=- 求的值,并寫出回歸直線方程. (2)回歸直線一定經(jīng)過樣本點的中心(,). (3)回歸直線方程中的截距和斜率都是通過樣本估計得來的,存在誤差,這種誤差可能導(dǎo)致預(yù)報結(jié)果的偏差. (4)回歸直線方程=+x中的表示x每增加1個單位時預(yù)報變量y的平均變化量,而表示預(yù)報變量y不隨x的變化而變化的部分. 以下是某地收集到的新房屋的銷售價格y和房屋的面積x的數(shù)據(jù): 房屋面積x/m2 115 110 80 135 105 銷售價格y/萬元 24.8 21.6 18.4 29.2 22 (1)畫出數(shù)據(jù)對應(yīng)的散點圖; (2)若線性相關(guān),求線性回歸方程; (3)根據(jù)(2)的結(jié)果估計當房屋面積為150 m2時的銷售價格. 【導(dǎo)學(xué)號:95032252】 [解] (1)數(shù)據(jù)對應(yīng)的散點圖如圖所示. (2)由散點圖知y與x具有線性相關(guān)關(guān)系.由表中數(shù)據(jù)知=i=109,=i=23.2,=60 975,iyi=12 952.設(shè)所求回歸直線方程為=x+,則=≈0.196 2,=-≈1.814 2,故所求回歸直線方程為=0.196 2x+1.814 2. (3)根據(jù)(2),當x=150時,銷售價格的估計值為=0.1962150+1.814 2=31.244 2(萬元). [規(guī)律方法] 在散點圖中樣本點大致分布在一條直線附近,則利用線性回歸模型進行研究,可近似地利用回歸直線方程=x+來預(yù)報,利用公式求出回歸系數(shù),,即可寫出回歸直線方程,并用回歸直線方程進行預(yù)測說明. [跟蹤訓(xùn)練] 1.已知某連鎖經(jīng)營公司的5個零售店某月的銷售額和利潤額資料如下表: 商店名稱 A B C D E 銷售額x(千萬元) 3 5 6 7 9 利潤額y(千萬元) 2 3 3 4 5 (1)畫出散點圖; (2)根據(jù)如下的參考公式與參考數(shù)據(jù),求利潤額y與銷售額x之間的線性回歸方程; (3)若該公司還有一個零售店某月銷售額為10千萬元,試估計它的利潤額是多少. (參考公式:=,=-. 其中,iyi=112,=200) [解] (1)散點圖. (2)由已知數(shù)據(jù)計算得n=5,==6,==3.4,==0.5,=3.4-0.56=0.4. 則線性回歸方程為=0.5x+0.4. (3)將x=10代入線性回歸方程中得到=0.510+0.4=5.4(千萬元). 即估計該零售店的利潤額約為5.4千萬元. 回歸模型分析 對于建立的回歸模型,我們必須對模型的擬合效果進行分析,也就是對利用回歸模型解決實際問題的效果進行評價.一方面可以對比殘差或殘差平方和的大小,同時觀察殘差圖,進行殘差分析;另一方面也可以研究數(shù)據(jù)的R2(相關(guān)系數(shù)r).對模型擬合效果的分析能夠幫助我們利用最優(yōu)化的模型來解決實際問題. 在研究彈簧伸長長度y(cm)與拉力x(N)的關(guān)系時,對不同拉力的6根彈簧進行測量,測得如下表中的數(shù)據(jù): x/N 5 10 15 20 25 30 y/cm 7.25 8.12 8.95 9.90 10.9 11.8 若依據(jù)散點圖及最小二乘法求出的回歸直線方程為=0.18x+6.34,求R2,并結(jié)合殘差說明擬合效果. 【導(dǎo)學(xué)號:95032253】 [解] 列表求值如下: xi 5 10 15 20 25 30 yi 7.25 8.12 8.95 9.90 10.9 11.8 xiyi 36.25 81.2 134.25 198 272.5 354 x 25 100 225 400 625 900 yi-i 0.01 -0.02 -0.09 -0.04 0.06 0.06 yi- -2.24 -1.37 -0.54 0.41 1.41 2.31 =17.5,≈9.49,iyi=1 076.2,=2 275,(yi-i)2=0.017 4,(yi-)2=14.678 4. ∴R2=1-≈0.998 81,回歸模型擬合效果較好.由表中數(shù)據(jù)可以看出殘差比較均勻地落在寬度不超過0.15的狹窄的水平帶狀區(qū)域中,說明選用的線性回歸模型的精度較高. [規(guī)律方法] 在一元線性回歸模型中,相關(guān)指標R2與相關(guān)系數(shù)r都能刻畫線性回歸模型擬合數(shù)據(jù)的效果.|r|越大,R2就越大,用線性回歸模型擬合數(shù)據(jù)的效果就越好. [跟蹤訓(xùn)練] 2.關(guān)于x與y有以下數(shù)據(jù): x 2 4 5 6 8 y 30 40 60 50 70 已知x與y線性相關(guān),由最小二乘法得=6.5, (1)求y與x的線性回歸方程; (2)現(xiàn)有第二個線性模型:=7x+17,且R2=0.82. 若與(1)的線性模型比較,哪一個線性模型擬合效果比較好,請說明理由. [解] (1)依題意設(shè)y與x的線性回歸方程為=6.5x+. ==5, ==50, ∴=6.5x+經(jīng)過(,), ∴50=6.55+,∴=17.5, ∴y與x的線性回歸方程為=6.5x+17.5. (2)由(1)的線性模型得yi-i與yi-的關(guān)系如下表: yi-i -0.5 -3.5 10 -6.5 0.5 yi- -20 -10 10 0 20 所以(yi-i)2=(-0.5)2+(-3.5)2+(-10)2+(-6.5)2+0.52=155. (yi-)2=(-20)2+(-10)2+102+02+202=1 000. 所以R=1-=1-=0.845. 由于R=0.845,R2=0.82知R>R2, 所以(1)的線性模型擬合效果比較好. 獨立性檢驗 獨立性檢驗是判斷兩個分類變量之間是否有關(guān)系的一種方法.在判斷兩個分類變量之間是否有關(guān)系時,作出等高條形圖只能近似地判斷兩個分類變量是否有關(guān)系,而獨立性檢驗可以精確地得到可靠的結(jié)論. 為了調(diào)查胃病是否與生活規(guī)律有關(guān),在某地對540名40歲以上的人進行了調(diào)查,結(jié)果是:患胃病者生活不規(guī)律的共60人,患胃病者生活規(guī)律的共20人,未患胃病者生活不規(guī)律的共260人,未患胃病者生活規(guī)律的共200人. (1)根據(jù)以上數(shù)據(jù)列出22列聯(lián)表; (2)判斷40歲以上的人患胃病與生活規(guī)律是否有關(guān). 【導(dǎo)學(xué)號:95032254】 [思路探究] (1)解決本題關(guān)鍵是首先弄清問題中的兩個分類變量及其取值分別是什么,其次掌握22列聯(lián)表的結(jié)構(gòu)特征. (2)利用22列聯(lián)表計算K2的觀測值,再結(jié)合臨界值表來分析相關(guān)性的大小. [解] (1)由已知可列22列聯(lián)表如下: 患胃病 未患胃病 總計 生活規(guī)律 20 200 220 生活不規(guī)律 60 260 320 總計 80 460 540 (2)根據(jù)列聯(lián)表得K2的觀測值為 k=≈9.638. 因為9.638>7.879, 因此,我們在犯錯誤的概率不超過0.005的前提下認為40歲以上的人患胃病和生活規(guī)律有關(guān). [規(guī)律方法] 獨立性檢驗的一般步驟: (1)根據(jù)樣本數(shù)據(jù)制成22列聯(lián)表. (2)根據(jù)公式計算K2的觀測值k. (3)比較k與臨界值的大小關(guān)系作統(tǒng)計推斷. [跟蹤訓(xùn)練] 3.為了解某班學(xué)生喜愛打籃球是否與性別有關(guān),對本班50人進行問卷調(diào)查得到了如下的列聯(lián)表: 喜愛打籃球 不喜愛打籃球 總計 男生 5 女生 10 總計 50 已知在全部50人中隨機抽取1人抽到喜愛打籃球的學(xué)生的概率為0.6. (1)請將上面的列聯(lián)表補充完整(不用寫計算過程); (2)能否有99%的把握認為喜愛打籃球與性別有關(guān)?說明你的理由. (參考公式:K2=, 其中n=a+b+c+d) [解] (1)依題意可知喜愛打籃球的學(xué)生的人數(shù)為500.6=30. 列聯(lián)表補充如下: 喜愛打籃球 不喜愛打籃球 總計 男生 20 5 25 女生 10 15 25 總計 30 20 50 (2)因為k=≈8.333>6.635,所以,有99%的把握認為喜愛打籃球與性別有關(guān).- 1.請仔細閱讀文檔,確保文檔完整性,對于不預(yù)覽、不比對內(nèi)容而直接下載帶來的問題本站不予受理。
- 2.下載的文檔,不會出現(xiàn)我們的網(wǎng)址水印。
- 3、該文檔所得收入(下載+內(nèi)容+預(yù)覽)歸上傳者、原創(chuàng)作者;如果您是本文檔原作者,請點此認領(lǐng)!既往收益都歸您。
下載文檔到電腦,查找使用更方便
9.9 積分
下載 |
- 配套講稿:
如PPT文件的首頁顯示word圖標,表示該PPT已包含配套word講稿。雙擊word圖標可打開word文檔。
- 特殊限制:
部分文檔作品中含有的國旗、國徽等圖片,僅作為作品整體效果示例展示,禁止商用。設(shè)計者僅對作品中獨創(chuàng)性部分享有著作權(quán)。
- 關(guān) 鍵 詞:
- 2018年秋高中數(shù)學(xué) 第三章 統(tǒng)計案例 階段復(fù)習課 第3課 統(tǒng)計案例學(xué)案 新人教A版選修2-3 2018 高中數(shù)學(xué) 第三 統(tǒng)計 案例 階段 復(fù)習 新人 選修
鏈接地址:http://www.820124.com/p-6233436.html