两个变量的线性相关,引例：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？,散点图：,两个变量的散点图中点的分布的位置是从左 下角到右上角的区域，即一个变量值由小变大， 另一个变量值也由小变大，我们称这种相关关系 为正相关。,思考：1、两个变量成负相关关系时，散点图有什么特点？,两个变量的散点图中点的分布的位置是从左上角到右下角的区域，即一个变量值由小变大，而另一个变量值由大变小，我们称这种相关关系为负相关。,问题2：观察下面这两幅图，看有什么特点？,图（1）,图（2）,图（1）两个变量散点图呈下图，它们之间是否具有相关关系？,散点图,回归直线：如果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，这条直线就叫做回归直线。,这条回归直线的方程，简称为回归方程。,图（2）,方案一：采用测量的方法：先画一条直线，测量出各点到它的距离，然后移动直线，到达一个使距离之和最小的位置，测量出此时直线的斜率和截距，就得到回归方程。,如何具体的求出回归方程？,方案二、在图中选取两点画直线，使得直线两侧的点的个数基本相同。,我们应该如何具体的求出这个回归方程呢？,方案三、在散点图中多取几组点，确定几条直线的方程，分别求出各条直线的斜率和截距的平均数，将这两个平均数作为回归方程的斜率和截距。,我们应该如何具体的求出这个回归方程呢？,模型一： 最小 模型二： 最小 模型三： 最小,比较前面三个模型，哪个模型比较可行？,上述三种方案均有一定的道理，但可靠性不强，我们回到回归直线的定义。,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，各点与直线的偏差最小”。 计算回归方程的斜率和截距的一般公式：,其中，b是回归方程的斜率，a是截距。,最小二乘法的公式的探索过程如下：,设已经得到具有线性相关关系的变量的一组数据： （x1，y1），（x2，y2），（xn，yn） 设所求的回归直线方程为Y=bx+a，其中a，b是待定的系数。当变量x取x1，x2，xn时，可以得到 Yi=bxi+a（i=1，2，n） 它与实际收集得到的yi之间偏差是 yi-Yi=yi-(bxi+a)（i=1，2，n）,这样，用这n个偏差的和来刻画“各点与此直线的整体偏差”是比较合适的。,我们可以用计算机来求回归方程。,人体脂肪含量与年龄之间的规律，由此回归直线来反映。,将年龄作为x代入上述回归方程，看看得出数值与真实值之间有何关系？,若某人65岁，可预测他体内脂肪含量在37.1（0.57765-0.448= 37.1）附近的可能性比较大。但不能说他体内脂肪含量一定是37.1。,思考1.线性回归方程 为何不记为 ？你能说明对于确定的 ，根据计算出的 的 意义吗？,只是的一个估计值,思考2.这个公式不要求记忆，但要会运用这个公式进行运算，那么要求的 值，你会按怎样的顺序求呢？,可以按照 、 、 、 、 、 顺序来求，再代入公式,总结,1.求样本数据的线性回归方程，可按下列步骤进行：,第一步，计算平均数 ,第二步，求和 ,第三步，计算,第四步，写出回归方程,2.回归方程被样本数据惟一确定，各样本点大致分布在回归直线附近.对同一个总体，不同的样本数据对应不同的回归直线，所以回归直线也具有随机性.,3.对于任意一组样本数据，利用上述公式都可求得“回归方程”，如果这组数据不具有线性相关关系，即不存在回归直线，那么所得的“回归方程”是没有实际意义的.因此，对一组样本数据，应先作散点图，在具有线性相关关系的前提下再求回归方程.,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对比表：,1、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、如果某天的气温是2摄氏度，预测这天卖出的热饮杯数。,1、散点图,2、从图3-1看到，各点散布在从左上角到由下角的区域里，因此，气温与热饮销售杯数之间成负相关，即气温越高，卖出去的热饮杯数越少。,3、从散点图可以看出，这些点大致分布在一条直线的附近，因此利用公式1求出回归方程的系数。 Y= -2.352x+147.767,4、当x=2时，Y=143.063 因此，某天的气温为2摄氏度时，这天大约可以卖出143杯热饮。,事件、样本数据、回归直线方程三者具有如下的关系：,小结：,本节课我们学习了哪些知识，涉及到哪些数学思想方法？ 1.知识： (1)求回归直线方程的方法 (2)求回归直线方程的步骤： 2.思想： 数形结合、归纳、类比、最小二乘法和回归分析的思想,