教學目標
(1)通過例項了解相關係數的概念和性質,感受相關性檢驗的作用;
(2)能對相關係數進行顯著性檢驗,並解決簡單的回歸分析問題;
(3)進一步了解回歸的基本思想、方法及初步應用.
教學重點,難點
相關係數的性質及其顯著性檢驗的基本思想、操作步驟.
教學過程
一.問題情境
1.情境:下面是一組資料的散點圖,若求出相應的線性回歸方程,求出的線性回歸方程可以用作**和估計嗎?
2.問題:思考、討論:求得的線性回歸方程是否有實際意義.
二.學生活動
對任意給定的樣本資料,由計算公式都可以求出相應的線性回歸方程,但求得的線性回歸方程未必有實際意義.左圖中的散點明顯不在一條直線附近,不能進行線性擬合,求得的線性回歸方程是沒有實際意義的;右圖中的散點基本上在一條直線附近,我們可以粗略地估計兩個變數間有線性相關關係,但它們線性相關的程度如何,如何較為精確地刻畫線性相關關係呢?
這就是上節課提到的問題①,即模型的合理性問題.為了回答這個問題,我們需要對變數與的線性相關性進行檢驗(簡稱相關性檢驗).
三.建構數學
1.相關係數的計算公式:
對於,隨機取到的對資料,樣本相關係數的計算公式為
.2.相關係數的性質:
(1);
(2)越接近與1,,的線性相關程度越強;
(3)越接近與0,,的線性相關程度越弱.
可見,一條回歸直線有多大的**功能,和變數間的相關係數密切相關.
3.對相關係數進行顯著性檢驗的步驟:
相關係數的絕對值與1接近到什麼程度才表明利用線性回歸模型比較合理呢?這需要對相關係數進行顯著性檢驗.對此,在統計上有明確的檢驗方法,基本步驟是:
(1)提出統計假設:變數,不具有線性相關關係;
(2)如果以的把握作出推斷,那麼可以根據與(是樣本容量)在附錄(教材p111)中查出乙個的臨界值(其中稱為檢驗水平);
(3)計算樣本相關係數;
(4)作出統計推斷:若,則否定,表明有的把握認為變數與之間具有線性相關關係;若,則沒有理由拒絕,即就目前資料而言,沒有充分理由認為變數與之間具有線性相關關係.
說明:1.對相關係數進行顯著性檢驗,一般取檢驗水平,即可靠程度為.
2.這裡的指的是線性相關係數,的絕對值很小,只是說明線性相關程度低,不一定不相關,可能是非線性相關的某種關係.
3.這裡的是對抽樣資料而言的.有時即使,兩者也不一定是線性相關的.故在統計分析時,不能就資料論資料,要結合實際情況進行合理解釋.
4.對於上節課的例1,可按下面的過程進行檢驗:
(1)作統計假設:與不具有線性相關關係;
(2)由檢驗水平與在附錄中查得;
(3)根據公式得相關係數;
(4)因為,即,所以有﹪的把握認為與之間具有線性相關關係,線性回歸方程為是有意義的.
四.數**用
1.例題:
例1.下表是隨機抽取的對母女的身高資料,試根據這些資料**與之間的關係.
解:所給資料的散點圖如圖所示:由圖可以看出,這些點在一條直線附近,
因為,,,,
, 所以,
由檢驗水平及,在附錄中查得,因為,所以可以認為與之間具有較強的線性相關關係.線性回歸模型中的估計值分別為
,故對的線性回歸方程為.
例2.要分析學生高中入學的數學成績對高一年級數學學習的影響,在高一年級學生中隨機抽取名學生,分析他們入學的數學成績和高一年級期末數學考試成績如下表:
(1)計算入學成績與高一期末成績的相關係數;
(2)如果與之間具有線性相關關係,求線性回歸方程;
(3)若某學生入學數學成績為分,試估計他高一期末數學考試成績.
解:(1)因為,,,,.
因此求得相關係數為.
結果說明這兩組資料的相關程度是比較高的;
小結解決這類問題的解題步驟:
(1)作出散點圖,直觀判斷散點是否在一條直線附近;
(2)求相關係數;
(3)由檢驗水平和的值在附錄中查出臨界值,判斷與是否具有較強的線性相關關係;
(4)計算,,寫出線性回歸方程.
2.練習:練習第題.
五.回顧小結:
1.相關係數的計算公式與回歸係數計算公式的比較;
2.相關係數的性質;
3.**相關關係的基本步驟.
六.課外作業:習題3.2第題.
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