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变量间的相关关系 课文练习答案 P75 思考
答案:物理成绩与数学成绩确实是相关的,但两者之间不是确定的函数关系,两者之间的对应不严格,有一定的随机性,它们是相关关系.当然两者水涨船高,属正相关关系.
P76 练习
1.答案:吸烟只是影响健康的一个因素,对健康的影响还有其他的一些因素,两者之间非函数关系即非因果关系.但两者是相关关系,而且属负相关,吸烟影响健康是事实,故应禁烟.
2.答案:(1)不对,从表面看,似有因果关系,但函数关系是一种因果关系,而相关关系不一定是因果关系,也可能是伴随关系,是环境条件改善的两种伴随关系.(2)不对,两者只是相关而非因果.我们必须透过现象看本质,反对封建迷信.
P77 思考
(1)负相关的两个变量的散点图中点分布的区域为左上角到右下角.
(2)正相关如学习时间与成绩,负相关如日用眼时间和视力等.
P82 思考 方法点拨
正确理解相关关系和函数关系的意义,明确相关关系中两变量间的对应具有随机性. 答案:把年龄x代入回归直线方程,可以看到与数据y的值是有差距的,这说明两个方面的问题:(1)体内脂肪含量与年龄是相关关系,而非函数关系;(2)回归直线能较好地逼近两变量的关系,直线在整体上的接近程度最好,但因相关关系的非确定性,有些点的差距还是较大的.
P84 思考
答案:不一定,因为回归方程整体上的接近程度最好,但只能是较好地逼近,相关变量有随机性.
P84 练习
1.答案:回归直线在整体上的接近程度最好,但因相关关系的非确定性,有些点的差距较大是可以理解的.
2.答案:画出散点图,如图2-3-7.
图2-3-7
从图2-3-7中可看出两者属正相关.
P84 习题2.3
A组
应结合统计的基本思想来分析. 1.答案:教师的水平与学生的水平是正相关.“强将手下无弱兵”等.
2.答案:(1)画出散点图,如图2-3-8.(2)作出回归直线.
图2-3-8
(3)两变量是正相关.(4)相同热量百分比时,口味越好当然越受欢迎. 线性分析,其一般步骤是:画出散点图;若呈直线形,求回归直线方程;推测实际问题.
结合实际问题来诠释统计结果.
线性分析,其一般步骤是:画出散点图;若呈直线形,求回归直线方程;推测实际问题. 3.答案:(1)画出散点图,如图2-3-9.(2)作出回归直线,求出回归方程=0.6685x+54.933.
图2-3-9
(3)两者线性正相关,且由回归方程估算加工一个零件需0.67 min.
根据问题需要,有时需判断是正相关还是负相关.散点图中的点分布在左下角到右上角的区域,这种相关关系称作正相关.若因变量随自变量的增大而减小则称作负相关. 4.答案:(1)画出散点图,如图2-3-10.
图2-3-10 线性分析,其一般步骤是:画出散点图;若呈直线形,求回归直线方程;推测实际问题. (2)作出回归直线,求出回归方程=0.5463x+876.43.(3)两者线性正相关,职工平均工资每增长1万元,消费水平增加5453元,增长率约为54%. 相关若是线性的,正负相关的判断可以根据回归直线的斜率来判断.斜率为正是正相关. B组
1.答案:(1)画出散点图,如图2-3-11.
图2-3-11
(2)作出回归直线,求出回归方程=1.4415x-15.589.(3)当x=40时,=1.4415×40-15.589≈42.1,如果这座城市居民的收入达到40亿元,该商品的销售额预计约为42.1万元.
2.略. 复习参考题二 A组 1.答案:A 方法点拨 2.答案:(1)这组数据的个数,频数与总体个数之比.
(2).
3.答案:(1)这个结果不能意味着该城市的人比其他地方的人较少地倾向于选咖啡色.
(2)样本抽取的差异,样本对总体的代表性较差.
4.答案:例如可通过了解个人所得税来调查.
5.略. 我们研究对象的全体就是总体.等比例是分层抽样的特点.
调查结果的偏差往往是样本的抽取对总体来说缺乏代表性. 6.答案:(1)可通过各小组打分的方差或标准差来衡量各组成员的相似性,SA=3.73,SB=11.79,显然,A组成员打的分波动小,近似性较好.
(2)由于A组打分的标准差较小,显示了其专业的专业性.故A组应是专业组. 方差或标准差是反映数据波动大小的统计量,应正确理解其数学意义. 7.答案:(1)中位数是=182.5,平均数是=217.
(2)由于S=99.25较大,数据离散程度大,故选择中位数更合适. 区分中位数和平均值应从它们的数学意义和性质去理解. 8.答案:(1)如图1.
图1
(2)意味着平均每年增长0.42%,增速最慢.
(3)城市增长最快.(4)略.
可用几何画板来作图. B组 1.答案:作频
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