【优选整合】人教B版高中数学选修1-2 第一章 章末复习 课件 (共34张PPT).ppt

解析　①中，回归方程中x的系数为正，不是负相关； ④回归方程中，x的系数为负，不是正相关，所以①④一定不正确. 4.考察棉花种子经过处理与得病之间的关系，得到下表中的数据： ? 种子处理 种子未处理 总计 得病 32 101 133 不得病 61 213 274 总计 93 314 407 根据以上数据可得出 A.种子是否经过处理与是否得病有关 B.种子是否经过处理与是否得病无关 C.种子是否经过处理决定是否得病 D.有90%的把握认为种子经过处理与得病有关 即没有充足的理由认为种子是否经过处理跟是否得病有关. 5.对于回归直线方程 ，当x＝3时，对应的y的估计值是17，当x＝8时，对应的y的估计值是22，那么，该回归直线方程是____________， 根据回归直线方程判断当x＝_____时，y的估计值是38. 24 解析　首先把两组值代入回归直线方程，得 令x＋14＝38，可得x＝24，即当x＝24时，y的估计值是38. 1.建立回归模型的基本步骤 (1)确定研究对象，明确哪个变量是自变量，哪个变量是因变量. (2)画出散点图，观察它们之间的关系. (3)由经验确定回归方程的类型. (4)按照一定的规则估计回归方程中的参数. 2.独立性检验是对两个分类变量间是否存在相关关系的一种案例分析方法. 课堂小结 * 第一章 统计案例 章末复习课 1.最小二乘法 对于一组数据(xi，yi)，i＝1,2，…，n，如果它们线性相关，则回归直线方 程为 知识导学 2.2×2列联表 2×2列联表如表所示： 其中n＋1＝n11＋n21，n＋2＝n12＋n22，n1＋＝n11＋n12，n2＋＝n21＋n22，n＝n11＋n21＋n12＋n22. 3.独立性检验 常用统计量 χ2＝_________________来检验两个变量是否有关系. 例1　某城市理论预测2010年到2014年人口总数与年份的关系如表所示： 年份201x(年) 0 1 2 3 4 人口数y(十万) 5 7 8 11 19 问题探究 解（1）　散点图如图： 故估计2018年该城市人口总数为29.2(十万). 解决回归分析问题的一般步骤 (1)画散点图.根据已知数据画出散点图. (2)判断变量的相关性并求回归方程.通过观察散点图，直观感知两个变量是否具有相关关系；在此基础上，利用最小二乘法求回归系数，然后写出回归方程. (3)实际应用.依据求得的回归方程解决实际问题. 归纳总结 跟踪训练1　某运动员训练次数与运动成绩之间的数据关系如下： 次数x 30 33 35 37 39 44 46 50 成绩y 30 34 37 39 42 46 48 51 学以致用 (1)作出散点图； 解　作出该运动员训练次数x与成绩y之间的散点图，如图所示，由散点图可知，它们之间具有线性相关关系. 解　列表计算： (2)求出回归直线方程； ∴回归直线方程为y＝1.041 5x－0.003 88. (3)计算相关系数并进行相关性检验； 解　计算相关系数r＝0.992 7，因此运动员的成绩和训练次数两个变量有较强的相关关系. (4)试预测该运动员训练47次及55次的成绩. 解　由上述分析可知，我们可用回归直线方程y＝1.041 5x－0.003 88作为该运动员成绩的预报值. 将x＝47和x＝55分别代入该方程可得y≈49和y≈57. 故预测该运动员训练47次和55次的成绩分别为49和57. 例2　为了解某班学生喜爱打篮球是否与性别有关，对本班48人进行了问卷调查得到了如下的2×2列联表： ? 喜爱打篮球 不喜爱打篮球 合计 男生 ? 6 ? 女生 10 ? ? 合计 ? ? 48 已知在全班48人中随机抽取1人，抽到喜爱打篮球的学生的概率为 . 问题探究 解　列联表补充如下： ? 喜爱打篮球 不喜爱打篮球 合计 男生 22 6 28 女生 10 10 20 合计 32 16 48 (1)请将上面的2×2列联表补充完整；(不用写计算过程) (2)能否在犯错误的概率不超过0.05的前提下认为喜爱打篮球与性别有关？说明你的理由. 因为4.2863.841，所以能在犯错误的概率不超过0.05的前提下认为喜爱打篮球与性别有关. 归纳总结 跟踪训练2　某学生对其亲属36人的饮食习惯进行了一次调查，并用茎叶图表示36人的饮食指数，如图所示.(说明：图中饮食指数低于70的人，饮食以蔬菜为主；饮食指数高于70的人，饮食以肉类为主). 学以致用 解　36位亲属中50岁以上的人多以食蔬菜为主，50岁以下的人多以食肉类为主. (1)根据茎叶图，帮助这位同学说明其亲属36人的饮食习惯； 解　2×2列联表如表所示： ? 主食蔬