2019年高考数学理科考点一遍过(含解析共46套)
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资料简介
变量的相关性 ‎(1)会作两个有关联变量的数据的散点图,会利用散点图认识变量间的相关关系.‎ ‎(2)了解最小二乘法的思想,能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程.‎ 回归分析 了解回归分析的基本思想、方法及其简单应用.‎ ‎1.相关关系 当自变量取值一定时,因变量的取值带有一定的随机性,则这两个变量之间的关系叫做相关关系.即相关关系是一种非确定性关系.‎ 当一个变量的值由小变大时,另一个变量的值也由小变大,则这两个变量正相关;‎ 当一个变量的值由小变大时,而另一个变量的值由大变小,则这两个变量负相关.‎ ‎【注意】相关关系与函数关系的异同点:‎ 共同点:二者都是指两个变量间的关系.‎ 不同点:函数关系是一种确定性关系,体现的是因果关系;而相关关系是一种非确定性关系,体现的不一定是因果关系,可能是伴随关系.‎ ‎2.散点图 将样本中的n个数据点描在平面直角坐标系中,所得图形叫做散点图.‎ 从散点图上看,点散布在从左下角到右上角的区域内,两个变量的这种相关关系称为正相关,点散布在从左上角到右下角的区域内,两个变量的相关关系为负相关.‎ 具有正相关关系的两个变量的散点图如图1,具有负相关关系的两个变量的散点图如图2.‎ ‎3.回归分析 如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近,则这两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫做回归直线.‎ 回归直线对应的方程叫做回归直线方程(简称回归方程).‎ ‎4.回归方程的求解 ‎(1)求回归方程的方法是最小二乘法,即使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小.‎ 若变量x与y具有线性相关关系,有n个样本数据,则回归方程中,.‎ 其中,‎ 称为样本点的中心.‎ ‎(2)线性回归模型,其中称为随机误差,自变量称为解释变量,因变量称为预报变量.‎ ‎【注意】①回归直线必过样本点的中心,这个结论既是检验所求回归直线方程是否准确的依据,也是求参数的一个依据.‎ ‎②利用回归直线方程不但可以预测在x取某一个值时,y的估计值,同时也能知道x每增加1个单位,的变化量.‎ ‎③在回归直线方程中,既表示直线的斜率,又表示自变量x的取值每增加一个单位时,函数y的改变量.‎ ‎5.相关系数 ‎(1)样本相关系数r的计算公式 我们可以利用相关系数来定量地衡量两个变量之间的线性相关关系,计算公式为 ‎.‎ ‎(2)样本相关系数r的性质 ‎①;‎ ‎②当r>0时,表明两个变量正相关;当r0时,正相关;r

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