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相关性相关性一、一、 教学目标:教学目标:1 通过收集现实问题中两个变量的数据作出散点图,利用散点图直观认识变量间的相关关系2 经历用不同的估算方法来描述两个变量线性相关的过程二、重难点:二、重难点:利用散点图直观认识两个变量之间的线性相关关系三、教学方法:三、教学方法:动手操作,师生合作交流四、教学过程四、教学过程(一)、创设情境(一)、创设情境 导入新课导入新课 1 1、相关关系的理解、相关关系的理解 师:我们曾经研究过两个变量之间的函数关系:一个自变量对应着唯一的一个函数值,这两者之间是一种确定关系。生活中的任何两个变量之间是不是只有确定关系呢? 让学生举例,教师总结 如: 生:不是。师:能否举出反例? 比如,年龄与身高。 生:身高与体重 生:教师水平与学生成绩。生:网速与下载文件所需时间 师:不妨以教师水平与学生成绩为例,学生成绩与教师水平有关吗?生:有,一般来说,教师水平越高,学生成绩越好师:即“名师出高徒”,名师一定出高徒吗? 生:不一定。师:即学生成绩与教师水平之间存在着某种联系,但又不是必然联系,对于学生成绩与教师水平之间的这种不确定关系,我们称之为相关关系。这就是我们这节课要共同探讨的内容 变量间的相关关系。 (板书) 生活中还有很多描述相关关系的成语,如:“虎父无犬子” , “瑞雪兆丰年” 【设计意图:通过学生熟悉的函数关系,引导学生关注生活中两个变量之间还存在的相关关系。让学生体会研究变量之间相关关系的重要性。感受数学来源于生活。 】(二)(二) 、初步探索,直观感知、初步探索,直观感知1、根据样本数据利用电子表格作出散点图,直观感知变量之间的相关关系师:在研究相关关系前,同学们先回忆一下:函数的表示方法有哪些? 051015202530354005101520253035404550556065 年年龄龄脂脂肪肪含含量量生:列表,画图象,求解析式。 师:下面我们就用这些方法来研究相关关系。请同学们看这样一组数据:探究: 在一次对人体脂肪含量和年龄关系的研究中,研究人员获得了一组样本数据: 根据上述数据,人体的脂肪含量与年龄之间有怎样的关系?生:随着年龄增长,脂肪含量在增加 师:有没有更直观的方式?生:画图 师生:用 x 轴表示年龄,y 轴表示脂肪。一组样本数据就对应着一个点。由于数据比较多,我们借用电子表格来作图,请大家注意观察。教师演示作图方法,学生观察师:这个图跟我们所学过的函数图象有区别,它叫作散点图。年年龄龄23232727393941414545494950505353545456565757585860606161脂脂肪肪9.59.517.817.821.221.225.925.927.527.526.326.328.228.229.629.630.230.231.431.430.830.833.533.535.235.234.634.6年龄年龄脂肪脂肪239.52717.83921.24125.94527.54926.35028.25329.65430.25631.45730.85833.56035.26134.6051015202530354005101520253035404550556065 年年龄龄脂脂肪肪含含量量2、判断正、负相关、线性相关 学生观察,比较,讨论。师:请同学们观察这 4 幅图,看有什么特点? 生:图 1 呈上升趋势,图 2 呈下降趋势。 师生:这就像函数中的增函数和减函数。即一个变量从小到大,另一个变量也从小到大,或从大到小。对于图 1 中的两个变量的相关关系,我们称它为正相关。正相关。图 2 中的两个变量的相关关系,称为负相关。负相关。师:我们还可以判断出:年龄与身高是正相关,网速与下载文件所需时间是负相关。 生:后面两个图很乱,前面两个图中点的分布呈条状。 师:从数学的角度来解释:即图 1、2 中的点的分布从整体上看大致在一条直线附近。我们称图 1、2 中的两个变量具有线性相关关系。这条直线叫做回归直线。图 3、4 中的两个变量是非线性相关关系 师:这节课我们重点研究线性相关关系。(板书)(板书) 设计意图设计意图 :数形结合,扫清了学生的思维障碍,体现数学的简约美。:数形结合,扫清了学生的思维障碍,体现数学的简约美。(三)、循序渐进、延伸拓展(三)、循序渐进、延伸拓展1 1、找回归直线、找回归直线师:下面我们再来看一下年龄与脂肪的散点图,从整体上看,它们是线性相关的。20.84r图图1051015202530354005101520253035404550556065 年年龄龄脂脂肪肪含含量量0200400600800100005010015001020304050607080901004050607080901102图图3图4051015202530354005101520253035404550556065 年年龄龄脂脂肪肪含含量量如果可以求出回归直线的方程,我们就可以清楚地了解年龄与体内脂肪含量的相关性。这条直线可以作为两个变量具有线性相关关系的代表。同学们能否画出这条直线?同学们能否画出这条直线?请完成数学实验 1、画出回归直线。(学生在计算机上用电子表格画回归直线)(学生在计算机上用电子表格画回归直线)数学实验数学实验 1 1: 画出回归直线画出回归直线 教师展示学生画图情况,学生说明理由学生方案一 学生方案二学生方案三生总结:生总结: 第二种方法好,因为所有的点离这条直线最近。师:即,从整体上看,各点与此直线的距离和最小。从整体上看,各点与此直线的距离和最小。(四)(四) 、例题探析、例题探析例 1: 在下列两个变量的关系中,哪些是相关关系?正方形边长与面积之间的关系;作文水平与课外阅读量之间的关系;人的身高与年龄之间的关系;降雪量与交通事故的发生率之间的关系. 【 答案:】例 2、 以下是某地搜集到的新房屋的销售价格和房屋的面积的数据:051015202530354005101520253035404550556065 年年龄龄脂脂肪肪含含量量051015202530354005101520253035404550556065 年年龄龄脂脂肪肪含含量量051015202530354005101520253035404550556065 年年龄龄脂脂肪肪含含量量房屋面积房屋面积(平方米)(平方米) 616170701151151101108080135135105105销售价格销售价格(万元)(万元) 12.212.215.315.324.824.821.621.618.418.429.229.22222画出数据对应的散点图,并指出销售价格与房屋面积这两个变量是正相关还是负相关。(五)(五) 、小结与作业、小结与作业1对于两个变量之间的关系,有函数关系和相关关系两种,其中函数关系是一种确定性关系,相关关系是一种非确定性关系.2散点图能直观反映两个相关变量之间的大致变化趋势,利用计算机作散点图是简单可行的办法. 3.一般情况下两个变量之间的相关关系成正相关或负相关,类似于函数的单调性.作业:略五、五、教后反思:教后反思:05101520253035020406080100120140160? ?面积
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