会作两个有关联变量数据的散点图,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2×2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.热点提示1
以考查线性回归系数为主,同时可能考查利用散点图判断变量间的相关关系.2.以实际生活为背景,重在考查独立检验、回归分析,多以选择题、填空题为主
1.相关关系及回归分析(1)相关关系:自变量取值一定时,因变量的取值带有一定的两个变量之间的关系叫做相关关系.(2)回归分析:在统计中,对具有相关关系的两个变量进行叫做回归分析.回归分析是寻找相关关系中非确定关系的某种确定性.随机性统计分析2.散点图:将n个数据点(xi,yi)(i=1,2,3…n)描在平面直角坐标系中,以表示具有相关关系的两个变量的叫做散点图.3.正相关与负相关:从散点图上看,点散布的位置在从的区域内,两个变量的这种相关关系称为正相关;点散布的位置在从的区域内,两个变量的相关关系称为负相关.左下角到右上角左上角到右下角图形5.线性回归模型y=bx+a+e(e称为),因变量y的值由自变量x和随机误差e共同确定,即自变量x只能解释部分y的变化.在统计中,我们也把自变量x称为,因变量y称为.随机误差解释变量预报变量系的强弱.当r>0时,表示两个变量;当r时,认为两个变量有很强的线性相关关系.正相关负相关几乎不存在0
757.用相关指数R2来刻画回归的效果,其计算公式是R2=R2的值越大,说明残差平方和越小,也就是说模型拟合的效果.在线性回归模型中,R2表示解释变量对预报变量变化的,R2越接近于1,表示回归的效果越好.越好贡献率8“”.变量的不同值表示个体所属的,这样的变量称为分类变量.9.列出两个分类变量的表,称为列联表.一般地,假设有两个分类变