2.3变量间的相关关系【学习目标】1了解相关关系、线性相关、回归直线、最小二乘法的定义2会作散点图，并能利用散点图和定义判断两个变量之间是否具有相关关系3会求回归直线方程，并能用回归直线方程解决有关问题【学习重点】变量间的相关性与回归直线方程课前预习案【知识链接】问题1：在学校里,老师对学生经常这样说：“如果你的数学成绩好，那么你的物理学习就不会有什么大问题.”按照这种说法，似乎学生的物理成绩与数学成绩之间存在着一种相关关系.这种说法有没有根据呢?请同学们如实填写下表（在空格中打“” ）:好中差你的数学成绩你的物理成绩问题2： 某地区的环境条件适合天鹅栖息繁衍，有人经统计发现了一个有趣的现象，如果村庄附近栖息的天鹅多，那么这个村庄的婴儿出生率也高，天鹅少的地方婴儿的出生率低，于是，他就得出一个结论：天鹅能够带来孩子.你认为这样得到的结论可靠吗？如何证明这个结论的可靠性？【知识梳理】1相关关系(1)定义：如果两个变量中一个变量的取值一定时，另一个变量的取值带有一定的_性，那么这两个变量之间的关系，叫做相关关系(2)两类特殊的相关关系：如果散点图中点的分布是从_角到_角的区域，那么这两个变量的相关关系称为正相关，如果散点图中点的分布是从_角到_角的区域，那么这两个变量的相关关系称为负相关2线性相关(1)定义：如果两个变量散点图中点的分布从整体上看大致在一条_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_(2)最小二乘法：求线性回归直线方程 x时，使得样本数据的点到它的_最小的方法叫做最小二乘法，其中，的值由以下公式给出：其中，是回归方程的_，是回归方程在y轴上的_小结：线性回归分析涉及大量的计算，形成操作上的一个难点，可以利用计算机非常方便地作散点图、回归直线，并能求出回归直线方程因此在学习过程中，要重视信息技术的应用自主小测1、下列图形中具有相关关系的两个变量是()2、某单位为了解用电量y(千瓦时)与气温x()之间的关系，随机统计了某4天的用电量与当天气温，并制作了对照表：气温/1813101用电量/千瓦时24343864由表中数据得线性回归方程 x中2，则 _.课 上 导 学 案教师点拨1：两个变量间的关系分为三类：一类是确定性的函数关系，如正方形的边长与面积的关系；另一类是变量间确实存在关系，但又不具备函数关系所要求的确定性，它们的关系是带有随机性的，这种关系就是相关关系，例如，某位同学的“物理成绩”与“数学成绩”之间的关系，我们称它们为相关关系；再一类是不相关，即两个变量间没有任何关系教师点拨2：相关关系与函数关系的异同相同点：两者均是指两个变量的关系不同点：函数关系是一种确定的关系如匀速直线运动中时间t与路程s的关系；相关关系是一种非确定的关系如一块农田的水稻产量与施肥量之间的关系函数关系是一种因果关系，而相关关系不一定是因果关系，可能是伴随关系线性回归直线方程的性质 (1)回归直线过样本数据的中心所谓样本数据的中心，对于单变量样本数据而言，平均数是样本数据的中心；对于以(xn，yn)为样本数据而言，(，)为样本点的中心，根据最小二乘法原理，回归直线一定过样本点的中心(2)回归直线的单调性与样本数据的相关性如果样本数据对应的点具有线性相关关系，从回归直线方程来看，当系数b0时，直线单调递增，此时这两个变量正相关；当b0时，直线单调递减，此时这两个变量负相关【例题讲解】【例题1】 设对变量x，y有如下观察的数据：x151152153154156157158159160162163164y40414141.54242.5434445454645.5(1)画出散点图(2)判断变量x，y是否具有相关关系？如果具有相关关系，那么是正相关还是负相关？【例题2】 下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量x(吨)与相应的生产能耗y(吨标准煤)的几组对照数据：x3456y2.5344.5(1)请画出上表数据的散点图；(2)请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程 x；(3)已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤试根据(2)求出的线性回归方程，预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低了多少吨标准煤？(参考数值：32.5435464.566.5)【例题3】 下列变量之间的关系属于相关关系的是()A圆的周长和它的半径之间的关系B价格不变的条件下，商品销售额与销售量之间的关系C家庭收入愈多，其消费支出也有增长的趋势D正方形面积和它的边长之间的关系【当堂检测】1已知x，y的取值如下表：x0134y2.24.34.86.7从散点图可以看出y与x线性相关，且回归方程为 0.95xa，则a()A3.25 B2.6 C2.2 D02某考察团对全国10个城市进行职工人均工资水平x(千元)与居民人均消费水平y(千元)统计调查，y与x具有相关关系，回归方程为 0.66x1.562.若某城市居民人均工资为9 000元，则其居民人均消费水平为_千元3某商店统计了最近6个月某商品的进价x与售价y(单位：元)的对应数据如下：x3528912y46391214则_，_，_，_，回归直线方程为_4假设关于某设备的使用年限x和所支出的维修费用y(万元)有如下的统计资料：使用年限x23456维修费用y2.23.85.56.57.0若由资料知y对x成线性相关关系试求：(1)线性回归方程的回归系数与；(2)估计使用年限为10年时，维修费用是多少？【问题与收获】基础知识答案：1(1)随机(2)左下右上左上右下2(1)直线回归直线(2)距离的平方和斜率截距自主小测答案：1、 CA项中显然任给一个x都有唯一确定的y和它对应，是一种函数关系；B项也是一种函数关系；C项中从散点图可以看出所有点看上去都在某条直线附近波动，具有相关关系，而且是一种线性相关关系；D项中所有的点在散点图中没有显示任何关系，因此变量间是不相关的2、6010，40，则4021060.例题答案：【例题1】 解：(1)画出散点图(2)具有相关关系根据散点图，左下角到右上角的区域，变量x的值由小变大时，另一个变量y的值也由小变大，所以它们具有正相关关系【例题2】 解：(1)散点图，如图所示(2)由题意，得xiyi32.5435464.566.5，4.5，3.5，x3242526286，则0.7，3.50.74.50.35，故线性回归方程为 0.7x0.35.(3)根据线性回归方程的预测，现在生产100吨产品消耗的标准煤的数量为0.71000.3570.35，故消耗能源减少了9070.3519.65(吨)【例题3】 正解：因选项A，B，D中的两个变量间都有唯一确定的关系，因而它们都是函数关系；而选项C中家庭收入会对消费支出产生一定的影响，但高收入未必有高消费，因而选项C中的关系才是相关关系故选C当堂检测答案：1B线性回归方程一定经过样本取值的平均数点(，)，由取值表可计算2，知回归方程为0.95xa，又经过点(2，)，代入得a2.6.27.502当x9千元时，y0.6691.5627.502.36.583273961.14x0.59根据公式代入即可求得，也可以利用计算器求得，6.5，8，327，396，回归直线方程为1.14x0.59.资