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第13讲线性回归分析
【题型归纳目录】
【知识点梳理】
1、相关关系
两个变量间的关系有函数关系,相关关系和不相关关系
两个变量有关系,但又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这种关系称为相关关系.
2、正相关、负相关
从整体上看,当一个变量的值增加时,另一个变量的相应值也呈现增加的趋势,我们就称这两个变量正相关;如果一个变量值增加时,另一个变量的相应值呈现减少的趋势,则称这个两个变量负相关.
3、线性相关
一般地,如果两个变量的取值呈现正相关或负相关,而且散点落在一条线附近,我们就称这两个变量线性相关.
一般地,如果两个变量具有相关性,但不是线性相关,那么我们就称这两个变量非线性相关或曲线相关.
4、相关系数的计算
注意:相关系数是研究变量之间线性相关程度的量
假设两个随机变量的数据分别为,对数据作进一步的“标准化处理”处理,,分别除和(和分别为,和的均值),得,为简单起见,把上述“标准化”处理后的成对数据分别记为,则变量和变量的样本相关系数的计算公式如下:.
5、一元线性回归模型
我们称为关于的一元线性回归模型,其中称为因变量或响应变量,称为自变量或解释变量;和为模型的末知参数,称为截距参数,称为斜率参数;是与之间的随机误差.
6、线性回归方程与最小二乘法
回归直线方程过样本点的中心,是回归直线方程最常用的一个特征
我们将称为关于的线性回归方程,也称经验回归函数或经验回归公式,其图形称为经验回归直线.这种求经验回归方程的方法叫做最小二乘法,求得的叫做b,a的最小二乘估计(leastsquaresestimate),
其中
7、残差的概念
对于响应变量,通过观测得到的数据称为观测值,通过经验回归方程得到的称为预测值,观测值减去预测值称为残差.残差是随机误差的估计结果,通过残差的分析可以判断模型刻画数据的效果,以及判断原始数据中是否存在可疑数据等,这方面工作称为残差分析.
8、刻画回归效果的方式
(1)残差图法
作图时纵坐标为残差,横坐标可以选为样本编号,或身高数据,或体重估计值等,这样作出的图形称为残差图.若残差点比较均匀地落在水平的带状区域内,带状区域越窄,则说明拟合效果越好.
(2)残差平方和法
残差平方和,残差平方和越小,模型拟合效果越好,残差平方和越大,模型拟合效果越差.
【典型例题】
题型一:相关关系的理解
【例1】(2024·四川成都·高二四川省成都市新都一中校联考期中)下列两个量之间的关系是相关关系的是(????)
A.匀速直线运动中时间与位移的关系 B.学生的成绩和身高
C.儿童的年龄与体重 D.物体的体积和质量
【答案】C
【解析】A、D是函数关系;B是不相关关系;C是相关关系,
故选:C
【变式1-1】(2024·高二课时练习)下列两个变量间的关系不是函数关系的是(????)
A.正方体的棱长与体积 B.角的度数与它的正切值
C.单产为常数时,土地面积与粮食总产量 D.日照时间与水稻的单位产量
【答案】D
【解析】因为A中,B中,C中(,且a为常数),所以这三项均是函数关系,D项是相关关系.
故选:D
【变式1-2】(2024·江苏盐城·高二校考阶段练习)下列关于回归分析与独立性检验的说法:①回归分析和独立性检验没有什么区别;②回归分析是对两个变量准确关系的分析,而独立性检验是分析两个变量之间的不确定性关系;③回归分析是研究两个变量之间的相关关系,而独立性检验是对两个变量是否具有某种关系的一种检验;④独立性检验可以100%确定两个变量之间是否具有某种关系.其中正确的是(????)
A.①② B.③ C.③④ D.①②③④
【答案】B
【解析】回归分析是对两个变量之间的相关关系的一种分析,而相关关系是一种不确定关系;独立性检验是对两个变量是否具有某种关系的一种分析,并可以分析这两个变量在多大程度上具有这种关系,但不能100%肯定这种关系,所以①②④错误,③正确.
故选:B
题型二:散点图与相关性
【例2】(2024·高二课时练习)在下列所示的四个图中,每个图的两个变量具有线性相关关系的图是()
A.?? B.??
C.?? D.??
【答案】B
【解析】A中,两个变量与之间具有函数关系,不是相关关系,不符合题意;
B中,两个变量与构成的点在一条直线附近带状分布,所以两个变量之间是线性相关关系,符合题意;
C中,两个变量与构成的点不在一条直线附近带状分布,所以两个变量之间不是线性相关关系,不符合题意;
D中,两个变量与构成的点不在一条直线附近带状分布,所以两个变量之间不是线性相关关系,不符合题意.
故选:B.
【变式2-1】(2024·全国·高二随堂练习)对四组数据进行统计,获得以下散点图(如图),将四组数据相应的相关系数进行比较,正确的有(????)
??
A. B.
C. D.
【答案
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