第三章 统计案例学习目标 1
能通过相关系数判断两变量间的线性相关性
掌握建立线性回归模型的步骤
理解条件概率的定义及计算方法
能利用相互独立事件同时发生的概率公式解决一些简单的实际问题
掌握利用独立性检验解决一些实际问题. 知识点一 线性回归分析1.线性回归方程在线性回归方程 y=a+bx 中,b=____________=____________,a=____________
其中=____________,=____________
2.相关系数(1)相关系数 r 的计算公式r=
(2)相关系数 r 的取值范围是________,|r|值越大,变量之间的线性相关程度越高.(3)当 r>0 时,b________0,称两个变量正相关;当 r2
706 时,有________的把握判定变量 A,B 有关联;当 χ2>3
841 时,有________的把握判定变量 A,B 有关联;当 χ2>6
635 时,有________的把握判定变量 A,B 有关联.类型一 线性回归分析例 1 某城市理论预测 2010 年到 2014 年人口总数与年份的关系如表所示:年份 201x(年)01234人口数 y(十万)57811191(1)请画出上表数据的散点图;(2)请根据上表提供的数据,求出 y 关于 x 的线性回归方程 y=bx+a;(3)据此估计 2018 年该城市人口总数. 反思与感悟 解决回归分析问题的一般步骤(1)画散点图.根据已知数据画出散点图.(2)判断变量的相关性并求回归方程.通过观察散点图,直观感知两个变量是否具有相关关系;在此基础上,利用最小二乘法求回归系数,然后写出回归方程.(3)实际应用.依据求得的回归方程解决实际问题.跟踪训练 1 在一段时间内,某种商品的价格 x 元和需求量 y 件之间的一组数据为:x(元)1416182022y(件)12