2020高中数学 第章 统计案例 .2 回归分析讲义 苏教版

学必求其心得，业必贵于专精学必求其心得，业必贵于专精PAGE16-学必求其心得，业必贵于专精3.2回归分析学习目标核心素养1.会作出两个有关联变量的散点图，并利用散点图认识变量间的相关关系．2．了解线性回归模型,能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程．（重点、难点）3．了解回归分析的基本思想、方法及简单应用.1。通过学习线性回归分析，提升数据分析、数学建模素养．2．通过对相关关系的学习，提升数学运算、数学抽象素养.1．线性回归模型(1）线性回归模型的概念：将y＝a＋bx＋ε称为线性回归模型，其中a＋bx是确定性函数,ε称为随机误差．（2)线性回归方程:直线eq\o（y,\s\up8(^）)＝eq\o（a，\s\up8（^）)＋eq\o（b，\s\up8(^))x称为线性回归方程,其中eq\o(a，\s\up8(^））称为回归截距，eq\o（b，\s\up8(^））称为回归系数，eq\o(y，\s\up8（^))称为回归值，其中eq\b\lc\｛\rc\(\a\vs4\al\co1(\o（b,\s\up8(^））＝\f（\o（∑,\s\up8（n），\s\do14（i＝1）)xiyi－n\o（x,\s\up8(－））\o（y，\s\up8（－）），\o（∑,\s\up8(n),\s\do4(i＝1)）x\o\al（2,i)－n\o（x,\s\up8（－)）2)，，\o(a,\s\up8（^)）＝\o(y，\s\up8（－))－\o（b,\s\up8(^））\o(x，\s\up8（－)）.）)其中eq\o(x,\s\up8(－）)＝eq\f（1，n)eq\o（∑,\s\up8（n），\s\do14(i＝1））xi，eq\o（y，\s\up8（－)）＝eq\f（1,n)eq\o（∑,\s\up8（n),\s\do14（i＝1））yi。2．相关关系(1）相关系数是精确刻画线性相关关系的量．（2)相关系数r＝eq\f(\o（∑，\s\up8(n),\s\do14(i＝1))xi－\o（x,\s\up8（－))yi－\o（y，\s\up8(－)），\r(\o(∑，\s\up8（n），\s\do14（i＝1）)xi－\o（x,\s\up8(－））2\o（∑,\s\up8(n),\s\do14(i＝1））yi－\o(y，\s\up8（－）)2）)＝eq\f（\o（∑,\s\up8（n）,\s\do14(i＝1））xiyi－n\o（x，\s\up8（－））\o（y，\s\up8（－)），\r（\b\lc\（\rc\)（\a\vs4\al\co1（\o（∑，\s\up8(n），\s\do14(i＝1)）x\o\al(2,i)－n\o（x，\s\up8(－）)2))\b\lc\(\rc\)（\a\vs4\al\co1（\o(∑，\s\up8（n），\s\do14（i＝1））y\o\al（2,i）－n\o（y，\s\up8（－))2））)）。(3)相关系数r具有的性质：①｜r|≤1；②｜r|越接近于1，x,y的线性相关程度越强；③|r|越接近于0，x，y的线性相关程度越弱．(4)相关性检验的步骤：①提出统计假设H0：变量x，y不具有线性相关关系；②如果以95%的把握作出推断，那么可以根据1－0.95＝0.05与n－2在附录2中查出一个r的临界值r0。05（其中1－0.95＝0。05称为检验水平)；③计算样本相关系数r;④作出统计推断:若｜r｜〉r0。05，则否定H0，表明有95％的把握认为x与y之间具有线性相关关系；若｜r|≤r0。05，则没有理由拒绝原来的假设H0，即就目前数据而言,没有充分理由认为y与x之间有线性相关关系．思考1：在回归直线方程eq\o(y,\s\up8（^)）＝eq\o（a，\s\up8（^））＋eq\o(b，\s\up8(^))x中,当一次项系数eq\o（b,\s\up8(^)）为正数时，说明两个变量有何相关关系？在散点图上如何反映?[提示］说明两个变量正相关,在散点图上自左向右看这些点呈上升趋势．思考2：有什么办法判断两个变量是否具有线性相关关系？［提示]作出散点图，看这些点是否在某一直线的附近,或通过计算线性相关系数．1．若回归直线方程中的回归系数eq\o(b,\s\up8(^))＝0，则相关系数为（)A．r＝1 B．r＝－1C．r＝0 D．无法确定C［因为eq\o（b,\s\up8(^)）＝eq\f（\i\su(i＝1，n，）xi－\x\to（x）yi－\x\to(y),\i\su（i＝1，n，)xi－\x\to(x）2）＝0时，有eq\i\su(i＝1,n，)(xi－eq\x\to（x))（yi－eq\x\to(y))＝0,故相关关系r＝eq\f(\i\su（i＝1，n，）xi－\x\to（x）yi－\x\to（y),\r(\i\su(i＝1，n，)xi－\x\to(x)2\i\su(i＝1，n，)yi－\x\to(y）2)）＝0.］2．下列结论正确的是()①函数关系是一种确定性关系;②相关关系是一种非确定性关系；③回归分析是对具有函数关系的两个变量进行统计分析的一种方法；④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．A．①② B．①②③C．①②④ D．①②③④C[函数关系和相关关系的区别是前者是确定性关系，后者是非确定性关系，故①②正确；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方法，故③错误,④正确．]3．某考察团对10个城市的职工人均工资x（千元）与居民人均消费y(千元）进行调查统计，得出y与x具有线性相关关系，且线性回归方程为eq\o（y，\s\up8（^）)＝0.6x＋1。2.若某城市职工人均工资为5千元,估计该城市人均消费额占人均工资收入的百分比为（)A．66％ B．67％C．79% D．84%D[∵y与x具有线性相关关系，且满足回归方程eq\o（y，\s\up8（^))＝0.6x＋1。2，该城市居民人均工资为eq\x\to（x)＝5，∴可以估计该城市的职工人均消费水平eq\x\to(y）＝0。6×5＋1。2＝4.2，∴可以估计该城市人均消费额占人均工资收入的百分比为eq\f(4.2，5)＝84％.]4．已知回归直线方程为eq\o(y，\s\up8(^））＝2－2.5x，则x＝25时，eq\o（y，\s\up8（^））的估计值为________．－60。5[因为eq\o（y，\s\up8(^）)＝2－2.5x，又x＝25，所以eq\o(y，\s\up8(^))＝2－2.5×25＝－60。5.即eq\o(y，\s\up8（^）)的估计值为－60.5。]回归分析的有关概念【例1】(1)有下列说法：①线性回归分析就是由样本点去寻找一条直线，使之贴近这些样本点的数学方法；②利用样本点的散点图可以直观判断两个变量的关系是否可以用线性关系表示；③通过回归方程eq\o（y，\s\up8(^）)＝eq\o（b,\s\up8(^）)x＋eq\o(a，\s\up8(^)），可以估计和观测变量的取值和变化趋势；④因为由任何一组观测值都可以求得一个线性回归方程,所以没有必要进行相关性检验．其中正确的命题是__________（填序号)．（2)如果某地的财政收入x与支出y满足线性回归方程eq\o(y,\s\up8(^））＝eq\o(b,\s\up8（^)）x＋eq\o(a，\s\up8（^)）＋e（单位:亿元），其中eq\o(b，\s\up8(^）)＝0.8，eq\o(a,\s\up8（^)）＝2，|e|≤0.5,如果今年该地区财政收入10亿元,则今年支出预计不会超过________亿．（1)①②③（2）10。5[（1)①反映的正是最小二乘法思想，故正确．②反映的是画散点图的作用,也正确．③解释的是回归方程eq\o（y，\s\up8(^））＝eq\o(b,\s\up8（^））x＋eq\o(a，\s\up8（^)）的作用，故也正确．④在求回归方程之前必须进行相关性检验，以体现两变量的关系，故不正确．（2）由题意可得:eq\o(y，\s\up8(^））＝0。8x＋2＋e，当x＝10时，eq\o（y，\s\up8（^）)＝0.8×10＋2＋e＝10＋e，又｜e|≤0.5,∴9.5≤eq\o（y，\s\up8（^)）≤10。5.故今年支出预计不会超过10。5亿．]1．在分析两个变量的相关关系时，可根据样本数据散点图确定两个变量之间是否存在相关关系，然后利用最小二乘法求出回归直线方程．2．由线性回归方程给出的是一个预报值而非精确值．3．随机误差的主要来源（1)线性回归模型与真实情况引起的误差；（2）省略了一些因素的影响产生的误差；(3）观测与计算产生的误差．1．下列有关线性回归的说法，不正确的是________(填序号)．①自变量取值一定时，因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关关系;②在平面直角坐标系中用描点的方法得到表示具有相关关系的两个量的一组数据的图形叫做散点图；③线性回归方程最能代表观测值x，y之间的关系；④任何一组观测值都能得到具有代表意义的回归直线方程．④[只有具有线性相关的两个观测值才能得到具有代表意义的回归直线方程．］求线性回归方程【例2】某班5名学生的数学和物理成绩如下表：学生学科成绩ABCDE数学成绩(x）8876736663物理成绩(y)7865716461（1)画出散点图；(2）求物理成绩y对数学成绩x的回归直线方程；（3)一名学生的数学成绩是96,试预测他的物理成绩．[思路探究］先画散点图，分析物理与数学成绩是否有线性相关关系，若相关，再利用线性回归模型求解．[解]（1)散点图如图所示．（2）由散点图可知y与x之间具有线性相关关系．因为eq\o(x，\s\up8(－））＝eq\f(1，5)×(88＋76＋73＋66＋63)＝73。2，eq\o（y,\s\up8(－））＝eq\f（1,5)×（78＋65＋71＋64＋61)＝67.8，eq\o(∑,\s\up8（5）,\s\do14（i＝1))xiyi＝88×78＋76×65＋73×71＋66×64＋63×61＝25054,eq\o（∑，\s\up8(5）,\s\do14（i＝1)）xeq\o\al（2,i)＝882＋762＋732＋662＋632＝27174。所以eq\o（b，\s\up8(^）)＝eq\f(\o（∑,\s\up8(5)，\s\do14（i＝1））xiyi－5\o（x，\s\up8(－））\o（y,\s\up8(－）),\o(∑,\s\up8（5）,\s\do14（i＝1))x\o\al(2，i）－5\o(x,\s\up8（－))2)＝eq\f(25054－5×73.2×67.8，27174－5×73.22）≈0。625，eq\o(a,\s\up8(^）)＝eq\o（y，\s\up8(－）)－eq\o（b,\s\up8（^））eq\o（x，\s\up8（－)）≈67.8－0。625×73。2＝22.05.所以y对x的回归直线方程是eq\o（y，\s\up8(^））＝0。625x＋22。05.（3）当x＝96时，eq\o(y，\s\up8(^）)＝0。625×96＋22。05≈82，即可以预测他的物理成绩是82.1．求线性回归方程的基本步骤2．需特别注意的是,只有在散点图大致呈直线时，求出的线性回归方程才有实际意义,否则求出的回归方程毫无意义．2．某商场经营一批进价是30元/台的小商品,在市场调查中发现，此商品的销售单价x（x取整数）元与日销售量y台之间有如下关系：x35404550y56412811(1）y与x是否具有线性相关关系？如果具有线性相关关系,求出回归直线方程．（方程的回归系数保留一位有效数字）（2)设经营此商品的日销售利润为P元，根据(1)写出P关于x的函数关系式，并预测当销售单价x为多少元时，才能获得最大日销售利润．[解］（1)散点图如图所示，从图中可以看出这些点大致分布在一条直线附近,因此两个变量线性相关．设回归直线为eq\o（y,\s\up8(^)）＝eq\o(b，\s\up8（^)）x＋eq\o（a,\s\up8(^))，由题知eq\o(x,\s\up8(－))＝42.5，eq\o(y，\s\up8(－）)＝34,则求得eq\o（b,\s\up8（^))＝eq\f（\o（∑,\s\up8(4)，\s\do14（i＝1))xiyi－4\o（x,\s\up8(－））\o（y,\s\up8（－)）,\o（∑,\s\up8(4）,\s\do14(i＝1)）x\o\al(2，i)－4\o（x，\s\up8（－）)2)＝eq\f（－370，125)≈－3，eq\o（a,\s\up8（^））＝eq\o（y，\s\up8(－)）－eq\o（b,\s\up8(^））eq\o（x,\s\up8(－）)＝34－（－3)×42.5＝161.5，∴eq\o（y,\s\up8(^))＝－3x＋161.5.（2）依题意有P＝（－3x＋161。5)（x－30）＝－3x2＋251.5x－4845＝－3eq\b\lc\（\rc\）(\a\vs4\al\co1（x－\f(251。5,6)))2＋eq\f（251。52,12)－4845。∴当x＝eq\f(251.5，6）≈42时，P有最大值，约为426，即预测销售单价为42元时,能获得最大日销售利润.线性回归分析［探究问题]1．作散点图的目的是什么？[提示］直观分析数据是否存在线性相关关系．2．下表显示出变量y随变量x变化的一组数据，由此判断表示y与x之间的关系最可能的是________．（填序号）x45678910y14181920232528①线性函数模型；②二次函数模型；③指数函数模型；④对数函数模型．［提示]画出散点图(图略）,可以得到这些样本点在一条直线附近，故最可能是线性函数模型．故填①。【例3】10名同学在高一和高二的数学成绩如下表：x74717268767367706574y76757170767965776272其中x为高一数学成绩，y为高二数学成绩．(1)y与x是否具有相关关系？（2）如果y与x具有线性相关关系，求回归直线方程．[思路探究］可先计算线性相关系数r的值,然后与r0。05比较，进而对x与y的相关性做出判断．［解］（1）由已知表格中的数据，求得eq\x\to（x)＝71,eq\x\to（y）＝72.3,r＝eq\f(\i\su（i＝1，10，）xi－\x\to(x）yi－\x\to(y),\r(\i\su（i＝1,10,)xi－\x\to(x)2\i\su(i＝1,10,）yi－\x\to(y）2))≈0.78.由检验水平0。05及n－2＝8,在课本附录2中查得r0。05＝0。632，因为0.78>0。632，所以y与x之间具有很强的线性相关关系．(2）y与x具有线性相关关系，设回归直线方程为eq\o（y，\s\up8(^))＝eq\o(a，\s\up8（^）)＋eq\o（b，\s\up8（^）)x,则有eq\o（b,\s\up8（^）)＝eq\f(\i\su（i＝1,10，）xi－\x\to(x)yi－\x\to（y),\i\su(i＝1，10，）xi－\x\to(x）2)≈1.22,eq\o(a,\s\up8（^）)＝eq\o(y，\s\up8(－））－eq\o（b，\s\up8（^))eq\o(x,\s\up8(－）)＝72.3－1。22×71＝－14。32.所以y关于x的回归直线方程为eq\o（y,\s\up8（^）)＝1.22x－14。32.1．线性回归分析必须进行相关性检验;若忽略，则所求回归方程没有实际意义．2．｜r｜越接近于1，两变量相关性越强，｜r|越接近于0，两变量相关性越弱．3．关于两个变量x和y的7组数据如下表所示：x21232527293235y711212466115325试判断x与y之间是否有线性相关关系．[解］eq\o(x，\s\up8（－))＝eq\f（1，7)×(21＋23＋25＋27＋29＋32＋35）≈27.4,eq\o（y,\s\up8(－））＝eq\f(1,7)×(7＋11＋21＋24＋66＋115＋325）≈81.3，eq\o(∑，\s\up8（7),\s\do14（i＝1))xeq\o\al（2,i)＝212＋232＋252＋272＋292＋322＋352＝5414，eq\o(∑，\s\up8(7），\s\do14(i＝1）)xiyi＝21×7＋23×11＋25×21＋27×24＋29×66＋32×115＋35×325＝18542，eq\o(∑,\s\up8(7),\s\do14(i＝1))yeq\o\al(2,i）＝72＋112＋212＋242＋662＋1152＋3252＝124393,∴r＝eq\f(\o（∑，\s\up8(7），\s\do14(i＝1))xiyi－7\o（x，\s\up8（－))\o(y,\s\up8（－)），\r(\o（∑,\s\up8（7），\s\do14（i＝1）)x\o\al(2，i）－7\o（x，\s\up8（－））2\o(∑,\s\up8(7)，\s\do14（i＝1)）y\o\al(2，i）－7\o(y,\s\up8（－))2））＝eq\f(18542－7×27。4×81。3，\r(5414－7×27。42124393－7×81。32）)≈0.8375。∵0.8375〉0。755,∴x与y之间具有线性相关关系．1．本节课的重点是线性回归方程的求法，及线性回归分析，相关关系;难点是恰当选择模型，求解回归方程．2．注意,回归直线方程一定过样本中心点（eq\x\to(x)，eq\x\to（y)）。1．判断（正确的打“√”，错误的打“×”）(1）求回归直线方程前必须进行相关性检验．(）(2）两个变量的相关系数越大，它们的相关程度越强．（)(3）若相关系数r＝0，则两变量x，y之间没有关系．（)[答案](1)√（2）×（3）√2．某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如下表：广告费用x(万元）4235销售额y(万元)49263954根据上表可得回归方程eq\o(y，\s\up8（^））＝eq\o(b，\s\up8（^））x＋eq\o(a,\s\up8(^))中的eq\o(b,\s\up8（^）)为9.4，据此模型预报广告费用为6万元时销售额为()A．63.6万元 B．65.5万元C．67.7万元 D．72。0万元B［样本点的中心是(3.5，42)，则eq\o（a,\s\up8(^)）＝eq\o(y，\s\up8(－）)－eq\o（b,\s\up8(^）)eq\o(x，\s\up8(－））＝42－9。4×3.5＝9。1，所以回归直线方程是eq\o(y，\s\up8(^））＝9.4x＋9.1，把x＝6代入得eq\o(y，\s\up8(^))＝65。5。］3．设某大学生的女生体重y（单位：kg）与身高x(单位：cm）具有线性相关关系．根据一组样本数据(xi，yi）(i＝1，2，…,n）,用最小二乘法建立的回归方程为eq\o（y,\s\up8(^)）＝0。85x－85。71，则下列结论中正确的是________（填序号)．（1)y与x具有正的线性相关关系;(2）回归直线过样本点的中心（eq\x\to（x)，eq\x\to（y))；(3）若该大学某女生身高增加1cm,则其体重约增加0.85kg；