第四节变量间的相关关系与统计案例————————————————————————————————[考纲传真]1
会做两个有关联变量的数据的散点图,并利用散点图认识变量间的相关关系
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(线性回归系数公式不要求记忆)
了解回归分析的基本思想、方法及其简单应用
了解独立性检验(只要求2×2列联表)的思想、方法及其初步应用.1.回归分析回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法;判断相关性的常用统计图是散点图;统计量有相关系数与相关指数.(1)在散点图中,点散布在从左下角到右上角的区域,对于两个变量的这种相关关系,我们将它称为正相关.(2)在散点图中,点散布在从左上角到右下角的区域,两个变量的这种相关关系称为负相关.(3)如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近,称两个变量具有线性相关关系.2.线性回归方程(1)最小二乘法:使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小的方法叫做最小二乘法.(2)回归方程:两个具有线性相关关系的变量的一组数据:(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),其回归方程为y=bx+a,则b==,a=-b
其中,b是回归方程的斜率,a是在y轴上的截距.3.残差分析(1)残差:对于样本点(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),它们的随机误差为ei=yi-bxi-a,i=1,2,…,n,其估计值为ei=yi-yi=yi-bxi-a,i=1,2,…,n,ei称为相应于点(xi,yi)的残差.(2)相关指数:R2=1-
4.独立性检验(1)利用随机变量K2来判断“两个分类变量有关系”的方法称为独立性检验.(2)列联表:列出的两个分类变量的频数表,称为列联表.假设有两个分类变量X和Y,它们的可能取值分别为{x1,x2}和{y1,y2},其样本频