7.两个变量的线性相关

1、.河北武邑中学老师课时教案备课人授课时间课题§2.3.2两个变量的线性相关课标要求。.通过搜集现实问题中两个有关联变量的数据认识变量间的相关关系.教学目标知识目的.认识现实生活中变量间除了存在确定的关系外,仍存在大量的非确定性的相关关系,并利用散点图直观体会这种相关关系.技能目的经历用不同估算方法描绘两个变量线性相关的过程知道最小二乘法的思想,能根据给出的线性回归方程的系数公式建立线性回归方程情感态度价值观使学生认识到在现实世界中存在变量关系,重点通过搜集现实问题中两个有关联变量的数据直观认识变量间的相关关系；利用散点图直观认识两个变量之间的线性关系；根据给出的线性回归方程的系数公式

2、建立线性回归方程难点变量之间相关关系的理解；作散点图和理解两个变量的正相关和负相关；理解最小二乘法的思想.教学过程及方法问题与情境及老师活动学生活动提出问题1作散点图的步骤和方法？2正、负相关的概念？3什么是线性相关？4看人体的脂肪百分比和年龄的散点图,当人的年龄增加时,体内脂肪含量到底是以什么方式增加的呢？5什么叫做回归直线？6如何求回归直线的方程？什么是最小二乘法？它有什么样的思想？7利用计算机如何求回归直线的方程？8利用计算器如何求回归直线的方程？活动：学生回忆,再考虑或讨论,老师及时提示指导.讨论结果：1建立相应的平面直角坐标系,将各数据在平面直角坐标中的对应点画出来,得到表示两个变量

3、的一组数据的图形,这样的图形叫做散点图.a.假如所有的样本点都落在某一函数曲线上,就用该函数来描绘变量之间的关系,即变量之间具有函数关系b.假如所有的样本点都落在某一函数曲线附近,变量之间就有相关关系.c.假如所有的样本点都落在某一直线附近,变量之间就有线性相关关系2假如散点图中的点分布在从左下角到右上角的区域内,称为正相关.假如散点图中的点分布在从左上角到右下角的区域内,称为负相关.3假如所有的样本点都落在某一直线附近,变量之间就有线性相关的关系.4大体上来看,随着年龄的增加,人体中脂肪的百分比也在增加,呈正相关的趋势,我们可以从散点图上来进一步分析.1河北武邑中学老师课时教案教学过程及方法

4、问题与情境及老师活动学生活动 5如以下图：从散点图上可以看出,这些点大致分布在通过散点图中心的一条直线附近.假如散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近,我们就称这两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫做回归直线regression line.假如可以求出这条回归直线的方程简称回归方程,那么我们就可以比较清楚地理解年龄与体内脂肪含量的相关性.就像平均数可以作为一个变量的数据的代表一样,这条直线可以作为两个变量具有线性相关关系的代表.6从散点图上可以发现,人体的脂肪百分比和年龄的散点图,大致分布在通过散点图中心的一条直线. 那么,我们应当如何详细求出这个回归方程呢? 有的同学可能会想,我可

5、以采用测量的方法,先画出一条直线,测量出各点与它的间隔 ,然后挪动直线,到达一个使间隔 的和最小的位置,测量出此时的斜率和截距,就可得到回归方程了.但是,这样做可靠吗? 有的同学可能还会想,在图中选择这样的两点画直线,使得直线两侧的点的个数根本一样.同样地,这样做能保证各点与此直线在整体上是最接近的吗? 还有的同学会想,在散点图中多取几组点,确定出几条直线的方程,再分别求出各条直线的斜率、截距的平均数,将这两个平均数当成回归方程的斜率和截距. 同学们不妨去理论一下,看看这些方法是不是真的可行?学生讨论：1.选择能反映直线变化的两个点.2.在图中放上一根细绳,使得上面和下面点的个数一样或根本一样

6、.3.多取几组点对,确定几条直线方程.再分别算出各个直线方程斜率、截距的算术平均值,作为所求直线的斜率、截距.老师：分别分析各方法的可靠性.如以下图：课本87-88上面这些方法虽然有一定的道理,但总让人感到可靠性不强. 实际上,求回归方程的关键是如何用数学的方法来刻画“从整体上看,各点与此直线的间隔 最小.人们经过长期的理论与研究,已经得出了计算回归方程的斜率与截距的一般公式：2河北武邑中学老师课时教案教学过程及方法问题与情境及老师活动学生活动其中，b是回归方程的斜率，a是截距.推导公式的计算比较复杂，这里不作推导.但是,我们可以解释一下得出它的原理.假设我们已经得到两个具有线性相关关系的变量

7、的一组数据x1,y1,x2,y2,xn,yn，且所求回归方程是=bx+a,其中a、b是待定参数.当变量x取xii=1,2,n时可以得到=bxi+ai=1,2,n,它与实际搜集到的yi之间的偏向是yi-=yi-bxi+ai=1,2,n.这样，用这n个偏向的和来刻画“各点与此直线的整体偏向是比较适宜的.由于yi-可正可负，为了防止互相抵消，可以考虑用来代替，但由于它含有绝对值，运算不太方便，所以改用Q=y1-bx1-a2+y2-bx2-a2+yn-bxn-a2 来刻画n个点与回归直线在整体上的偏向.这样，问题就归结为:当a,b取什么值时Q最小，即总体偏向最小.经过数学上求最小值的运算，a,b的值由

8、公式给出.通过求式的最小值而得出回归直线的方法，即求回归直线，使得样本数据的点到它的间隔 的平方和最小，这一方法叫做最小二乘法method of least square8利用计算器求回归直线的方程.课本893河北武邑中学老师课时教案教学过程及方法问题与情境及老师活动学生活动例1 有一个同学家开了一个小卖部，他为了研究气温对热饮销售的影响，经过统计，得到一个卖出的热饮杯数与当天气温的比照表：摄氏温度/-504712151923273136热饮杯数156150132128130116104899376541画出散点图；2从散点图中发现气温与热饮销售杯数之间关系的一般规律；3求回归方程；4假如某天

9、的气温是2 ，预测这天卖出的热饮杯数.解：课本911.线性回归方程中的截距和斜率都是通过样本估计出来的，存在随机误差，这种误差可以导致预测结果的偏向.2.即使截距和斜率的估计没有误差，也不可能百分之百地保证对应于x的预报值，可以与实际值y很接近.我们不能保证点x,y落在回归直线上，甚至不能百分之百地保证它落在回归直线的附近，事实上，y=bx+a+e=+e.这里e是随机变量，预报值与实际值y的接近程度由随机变量e的标准差所决定. 一些学生可能会提出问题：既然不一定可以卖出143杯左右热饮，那么为什么我们还以“这天大约可以卖出143杯热饮作为结论呢？这是因为这个结论出现的可能性最大.详细地说，假设我们规定可以选择连续的3个非负整数