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文档简介

2.3.2两个变量线性关系.第1页复习引入：1、前面我们学习了现实生活中存在许多相关关系：商品销售与广告、粮食生产与施肥量、人体脂肪量与年纪等等相关关系.2、经过搜集大量数据，进行统计，对数据分析，找出其中规律，对其相关关系作出一定判断.

3、因为变量之间相关关系广泛性和不确定性，所以样本数据应较大，和有代表性.才能对它们之间关系作出正确判断.第2页探究：.年纪脂肪239.52717.83921.24125.9454927.526.35028.25329.65430.25631.45730.8年纪脂肪5833.56035.26134.6如上一组数据，你能分析人体脂肪含量与年纪之间有怎样关系吗？第3页

从上表发觉，对某个人不一定有此规律，但对很多个体放在一起，就表达出“人体脂肪随年纪增加而增加”

这一规律.而表中各年纪对应脂肪数是这个年纪

人群样本平均数.我们也能够对它们作统计图、

表，对这两个变量有一个直观上印象和判断.

第4页下面我们以年纪为横轴，脂肪含量为纵轴建立直角坐标系，作出各个点，称该图为散点图。如图：65O202530354045505560年纪脂肪含量510152025303540年纪越大，体内脂肪含量越高，点位置散布在从左下角到右上角区域。称它们成正相关第5页但有两个变量相关，以下列图所表示：如高原含氧量与海拔高度相关关系，海平面以上，海拔高度越高，含氧量越少。作出散点图发觉，它们散布在从左上角到右下角区域内。又如汽车载重和汽车每消耗1升汽油所行使平均旅程，称它们成负相关.O第6页我们再观察刚才两个散点图还有什么特征:这些点大致分布在一条直线附近,像这么假如散点图中点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含有线性相关关系,这条直线叫做回归直线,这条直线方程叫做回归方程第7页那么，我们该怎样来求出这个回归方程？请同学们展开讨论，能得出哪些详细方案？20253035404550556065年纪脂肪含量0510152025303540第8页.

方案1、先画出一条直线，测量出各点与它距离，再移动直线，抵达一个使距离和最小时，测出它斜率和截距，得回归方程。20253035404550556065年纪脂肪含量0510152025303540如图

第9页.方案2、在图中选两点作直线，使直线两侧点个数基本相同。20253035404550556065年纪脂肪含量0510152025303540第10页方案3、假如多取几对点，确定多条直线，再求出这些直线斜率和截距平均值作为回归直线斜率和截距。而得回归方程。如图:我们还能够找到更多方法，但这些方法都可行吗?科学吗？准确吗？怎样方法是最好？20253035404550556065年纪脂肪含量0510152025303540我们把由一个变量改变去推测另一个变量方法称为回归方法。第11页我们上面给出几个方案可靠性都不是很强，

人们经过长久实践与研究，已经

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