《统计案例》素材(14份)

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  • 更新时间: 2017/11/7 16:43:15
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高中数学第一章统计案例素材(打包14套)北师大版选修1_2
高中数学第一章统计案例1.1回归分析1.1.2相关系数知识导航素材北师大版选修1_220170925348.doc
高中数学第一章统计案例1.1阐释回归分析的基本思想素材北师大版选修1_220170925349.doc
高中数学第一章统计案例1.1回归分析1.1.3可线性化的回归分析知识导航素材北师大版选修1_220170925347.doc
高中数学第一章统计案例1.1回归分析变量的相关性学习引领素材北师大版选修1_220170925346.doc
高中数学第一章统计案例1.1回归分析变量间的相关关系“雷区”扫描素材北师大版选修1_220170925345.doc
高中数学第一章统计案例1.1回归分析残差分析的相关概念辨析及应用素材北师大版选修1_220170925344.doc
高中数学第一章统计案例1.1回归分析感悟非线性回归问题素材北师大版选修1_220170925343.doc
高中数学第一章统计案例1.1回归分析利用最玄乘法求回归直线素材北师大版选修1_220170925342.doc
高中数学第一章统计案例1.2独立性检验1.2.1条件概率与独立事件知识导航素材北师大版选修1_220170925341.doc
高中数学第一章统计案例1.2独立性检验1.2.2独立性检验1.2.3独立性检验的基本思想1.2.4独立性检验的应用知识导航素材北师大版选修1_220170925340.doc
高中数学第一章统计案例1.2独立性检验帮你认识生活中常见的几类独立重复试验模型素材北师大版选修1_220170925339.doc
高中数学第一章统计案例1.2独立性检验及其求解策略解读素材北师大版选修1_220170925338.doc
高中数学第一章统计案例1.2独立性检验是如何判断两个事件是否相互独立的素材北师大版选修1_220170925337.doc
高中数学第一章统计案例1.2回归分析与独立性检验的异同素材北师大版选修1_220170925336.doc
  阐释回归分析的基本思想
  在客观世界中,变量间总是相互联系、相互依存的。变量之间的关系大致可以分为两类:一类是具有确定性的函数关系,另一类是非确定性的关系。非确定性的关系在统计学中称为相关关系。回归分析就是通过分析、判断来确定相关变量之间的内在关系的一种统计方法,即寻找相关关系中非确定性关系的某种确定性。
  1  相关关系与函数关系的异同点:
  相同点: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;而相关关系是一种非确定关系;函数关系是自变量与因变量之间的关系,这种关系是两个非随机变量的关系;而相关关系是非随机变量与随机变量的关系。
  2 散点图:表示具有相关关系的两个变量的一组数据的图形,叫做散点图,散点图形象地反映了各对数据的密切程度。
  3  求回归直线方程的思想方法:
  设所求的直线方程为  ,其中a、b是待定系数,
  则   ,于是得到各个偏差
  变量间的相关关系“雷区”扫描
  学习变量间的相关关系,一方面由于相关关系的不确定性,在寻找变量间相关关系的过程中,统计发挥着非常重要的作用.我们可以通过收集大量的数据,在对数据进行统计分析的基础上,发现其中的规律,对它们的关系作出判断. 另一方面在回归直线方程 中b的含义,容易理解成增加的单位数,而实际上,它代表x每增加一个单位时,y的平均增加单位数,当b>0时,说明两个变量呈正相关,即当x每增加一个单位时,y就平均增加b个单位;当b<0时,说明两个变量呈负相关,即当x每增人加一个单位时,y就平均减少|b|个单位.
  一.易错点:两个变量之间的关系有两种:一种是函数关系,另一种是相关关系,在解决问题时应把两种关系加以区别,否则易出现错误.
  【例1】下列关系中是相关关系的有          .   
  ①光照时间与果树的亩产量的关系;
  ②圆柱体积与其底面直径的关系;
  ③自由下落的物体的质量与落地时间的关系;
  ④球的表面积与球半径之间的关系.
  错解;①.
  点拨:①光照时间与果树的亩产量之间的关系是相关关系;②圆柱体积与两个变量相关,一是底面面积,一是高,这里直径决定了底面面积,而高还是一个可变量,因此在高没有确
  1.2  独立性检验
  1.2.2 独立性检验
  1.2.3独立性检验的基本思想
  1.2.4  独立性检验的应用
  自主整理
  1.两个变量是否相关联,可通过对这一问题的调查数据,进行_______________.
  2.统计学选取统计量_______________的大小来检验变量之间是否独立.
  高手笔记
  1.变量的不同值表示个体所属的不同类别,这样的变量叫作分类变量,可以用列联表来表示.
  2.在统计中,用以下结果对变量的独立性进行判断:其中χ2= .
  (1)当χ2≤2.706时,没有充分的证据判定变量A、B有关联,可以认为变量A、B是没有关联的.
  (2)当χ2>2.706时,有90%的把握判定变量A、B有关联.
  (3)当χ2>3.841时,有95%的把握判定变量A、B有关联.
  (4)当χ2>6.635时,有99%的把握判定变量A、B有关联.
  3.一般地,假设两个分类变量A和B,它们的值域分别为{x1,x2},{y1,y2}.其样本频数列联表如下:
  回归分析与独立性检验的异同
  回归分析与独立性检验都是统计中的重要概念,都可以借助已知对未知进行判断;但两者区别还是很大的,下面通过一例进行比较说明:
  例题:为了对中考成绩进行分析,在60分以上的全体同学中随机抽出8位,他们的数学、物理分数对应如下表:
  (1)若80分以上为“优”,否则为“一般”,试判断数学“优”与物理“优”是否有关?
  (2)用变量 与 的相关系数说明物理与数学的线性相关程度,并用相关指数判断所求回归模型的效果;
  解析:(1)根据题中条件,对两变量进行分类,先看数学成绩“优”的有“4”人,“一般”的有“4”人;物理“优”的有“6”人,“一般”的有“2”人;
  于是,列联表如下:

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