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    第63讲 变量间的相关关系、统计案例(讲) 2021-2022年新高考数学一轮复习考点归纳 (学生版+教师版) 试卷
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    第63讲 变量间的相关关系、统计案例(讲) 2021-2022年新高考数学一轮复习考点归纳 (学生版+教师版)

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    这是一份第63讲 变量间的相关关系、统计案例(讲) 2021-2022年新高考数学一轮复习考点归纳 (学生版+教师版),文件包含第63讲变量间的相关关系统计案例讲教师版docx、第63讲变量间的相关关系统计案例讲学生版docx等2份试卷配套教学资源,其中试卷共27页, 欢迎下载使用。

    第63讲   变量间的相关关系、统计案例

     

    思维导图

     

    知识梳理

    1变量间的相关关系

    (1)常见的两变量之间的关系有两类:一类是函数关系,另一类是相关关系;与函数关系不同,相关关系是一种非确定性关系.

    (2)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;点散布在左上角到右下角的区域内,两个变量的这种相关关系为负相关.

    2两个变量的线性相关

    (1)从散点图上看,如果这些点从整体上看大致分布在通过散点图中心的一条直线附近,称两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫做回归直线.

    (2)回归方程为x,其中

    .

    (3)通过求的最小值而得到回归直线的方法,即使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小,这一方法叫做最小二乘法.

    (4)相关系数:

    r0时,表明两个变量正相关;

    r0时,表明两个变量负相关.

    r的绝对值越接近于1,表明两个变量的线性相关性越强.r的绝对值越接近于0,表明两个变量之间几乎不存在线性相关关系.通常|r|大于0.75时,认为两个变量有很强的线性相关性.

    3独立性检验

    (1)2×2列联表

    XY为两个变量,它们的取值分别为{x1x2}{y1y2},其样本频数列联表(2×2列联表)如下:

     

    y1

    y2

    总计

    x1

    a

    b

    ab

    x2

    c

    d

    cd

    总计

    ac

    bd

    abcd

     

    (2)独立性检验

    利用随机变量K2(也可表示为χ2)的观测值k(其中nabcd为样本容量)来判断两个变量有关系的方法称为独立性检验.

     

    题型归纳

    题型1    相关关系的判断

    【例1-1】对变量xy有观测数据(xiyi)(i1,210),得散点图如图,对变量uv有观测数据(uivi)(i1,210),得散点图如图.由这两个散点图可以判断(  )

    A.变量xy正相关,uv正相关

    B.变量xy正相关,uv负相关

    C.变量xy负相关,uv正相关

    D.变量xy负相关,uv负相关

    【解析】C 由散点图可得两组数据均线性相关,且图的线性回归方程斜率为负,图的线性回归方程斜率为正,则由散点图可判断变量xy负相关,uv正相关.

    【例1-2】(2019·郑州市第一次质量预测)某商家今年上半年各月的人均销售额(单位:千元)与利润率统计表如下:

    月份

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    人均销售额

    6

    5

    8

    3

    4

    7

    利润率(%)

    12.6

    10.4

    18.5

    3.0

    8.1

    16.3

     

    根据表中数据,下列说法正确的是(  )

    A.利润率与人均销售额成正相关关系

    B.利润率与人均销售额成负相关关系

    C.利润率与人均销售额成正比例函数关系

    D.利润率与人均销售额成反比例函数关系

    【解析】A 画出利润率与人均销售额的散点图,如图.由图可知利润率与人均销售额成正相关关系,故选A.

    【跟踪训练1-1】已知变量xy满足关系y=-0.1x1,变量yz正相关.下列结论中正确的是(  )

    Axy正相关,xz负相关

    Bxy正相关,xz正相关

    Cxy负相关,xz负相关

    Dxy负相关,xz正相关

    【解析】C 因为y=-0.1x1的斜率小于0

    xy负相关.因为yz正相关,可设zy0,则zy=-0.1x,故xz负相关.

    【跟踪训练1-2】在一组样本数据(x1y1)(x2y2)(xnyn)(n2x1x2xn不全相等)的散点图中,若所有样本点(xiyi)(i1,2n)都在直线yx1上,则这组样本数据的样本相关系数为(  )

    A.-1         B0

    C.  D.1

    【解析】D 所有样本点均在同一条斜率为正数的直线上,则样本相关系数最大,为1,故选D.

    【跟踪训练1-3】变量XY相应的一组数据为(10,1)(11.3,2)(11.8,3)(12.5,4)(13,5);变量UV相对应的一组数据为(10,5)(11.3,4)(11.8,3)(12.5,2)(13,1)r1表示变量YX之间的线性相关系数,r2表示变量VU之间的线性相关系数,则(  )

    Ar2<r1<0  B0<r2<r1

    Cr2<0<r1  D.r2r1

    【解析】C 对于变量YX而言,YX的增大而增大,故YX正相关,即r1>0;对于变量VU而言,VU的增大而减小,故VU负相关,即r2<0,故选C.

    【名师指导】

    判断相关关系的2种方法

    (1)散点图法:如果所有的样本点都落在某一函数的曲线附近,变量之间就有相关关系.如果所有的样本点都落在某一直线附近,变量之间就有线性相关关系.

    (2)相关系数法:利用相关系数判定,当|r|越趋近于1相关性越强.

     

    题型2    回归分析

    【例2-1】(2019·四省八校双教研联考)越接近高考学生焦虑程度越强,四个高三学生中大约有一个有焦虑症,经有关机构调查,得出距离高考周数与焦虑程度对应的正常值变化情况如下表:

    周数x

    6

    5

    4

    3

    2

    1

    正常值y

    55

    63

    72

    80

    90

    99

     

    (1)作出散点图;

    (2)根据上表数据用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程x(精确到0.01)

    (3)根据经验观测值为正常值的0.851.06为正常,若1.061.12为轻度焦虑,1.121.20为中度焦虑,1.20及其以上为重度焦虑,若为中度焦虑及其以上,则要进行心理疏导,若一个学生在距高考第二周时观测值为103,则该学生是否需要进行心理疏导?

    其中iyi1 45291.

    【解】 (1)

    (2)×(654321)3.5×(556372809099)76.5267.758.8376.58.83×3.5107.41

    线性回归方程为=-8.83x107.41.

    (3)1.14>1.12该学生需要进行心理疏导.

    【例2-2】(2019·合肥市第二次质量检测)为了了解A地区足球特色学校的发展状况,某调查机构统计得到如下数据:

    年份x

    2014

    2015

    2016

    2017

    2018

    足球特色学校数y/百个

    0.30

    0.60

    1.00

    1.40

    1.70

     

    (1)根据表中数据,计算yx的相关系数r,并说明yx的线性相关性强弱(已知:0.75|r|1,则认为yx线性相关性很强;0.3|r|<0.75,则认为yx线性相关性一般;|r|0.25,则认为yx线性相关性较弱)

    (2)y关于x的线性回归方程,并预测A地区2019年足球特色学校的个数(精确到个)

    参考公式及数据:r

    (xi)210(yi)21.33.605 6.

    【解】 (1)2 0161r>0.75

    yx线性相关性很强.

    (2)0.36

    10.36×2 016=-724.76

    y关于x的线性回归方程是0.36x724.76.

    x2019时,0.36×2019724.762.08

    A地区2019年足球特色学校约有208个.

    【跟踪训练2-1】(2019·长春市质量监测)某运动制衣品牌为了成衣尺寸更精准,现选择15名志愿者,对其身高和臂展进行测量(单位:厘米),图1为选取的15名志愿者身高与臂展的折线图,图2为身高与臂展所对应的散点图,并求得其回归方程为1.16x30.75,以下结论中不正确的为(  )

    A15名志愿者身高的极差小于臂展的极差

    B15名志愿者身高和臂展成正相关关系

    C.可估计身高为190厘米的人臂展为189.65厘米

    D.身高相差10厘米的两人臂展都相差11.6厘米

    【解析】D 对于选项A,15名志愿者臂展的最大值大于身高,而最小值小于身高,所以身高的极差小于臂展的极差,故A正确;对于选项B,由左下到右上,为正相关,正确;选项C就是把x190代入回归方程得到预估值189.65,正确;而对于选项D,相关关系不是确定的函数关系,所以选项D说法不正确,故选D.

    【跟踪训练2-2】(2019·贵阳市第一学期监测)互联网使我们的生活日益便捷,网络外卖也开始成为不少人日常生活中不可或缺的一部分,某市一调查机构针对该市市场占有率较高的甲、乙两家网络外卖企业(以下简称外卖甲、外卖乙)的经营情况进行了调查,调查结果如下表:

     

    1

    2

    3

    4

    5

    外卖甲日接单x/百单

    5

    2

    9

    8

    11

    外卖乙日接单y/百单

    2

    3

    10

    5

    15

     

    (1)试根据表格中这五天的日接单量情况,从统计的角度说明这两家外卖企业的经营状况;

    (2)据统计表明,yx之间具有线性关系.

    请用相关系数ryx之间的相关性强弱进行判断(|r|>0.75,则可认为yx有较强的线性相关关系(r值精确到0.001))

    经计算求得yx之间的回归方程为1.382x2.674,假定每单外卖业务,企业平均能获取纯利润3元,试预测当外卖乙日接单量不低于25百单时,外卖甲所获取的日纯利润的大致范围(x值精确到0.01)

    相关公式:r.

    参考数据:(xi)(yi)66

    77.

    【解】(1)由题可知7(百单)

    7(百单)

    外卖甲的日接单量的方差s10,外卖乙的日接单量的方差s23.6

    因为s<s,即外卖甲平均日接单量与外卖乙相同,且外卖甲日接单量更集中一些,所以外卖甲比外卖乙经营状况更好.

    (2)计算可得,相关系数r0.857>0.75

    所以可认为yx之间有较强的线性相关关系.

    y25,得1.382x2.67425,解得x20.02

    20.02×100×36 006

    所以当外卖乙日接单量不低于25百单时,外卖甲所获取的日纯利润大约不低于6 006.

    【名师指导】

    一、线性回归分析问题的类型及解题方法

    1.求线性回归方程

    (1)利用公式,求出回归系数.

    (2)待定系数法:利用回归直线过样本点的中心求系数.

    2.利用回归方程进行预测,把线性回归方程看作一次函数,求函数值.

    3.利用回归直线判断正、负相关,决定正相关还是负相关的是系数.

    二、模型拟合效果的判断

    (1)残差平方和越小,模型的拟合效果越好.

    (2)相关指数R2越大,模型的拟合效果越好.

    (3)回归方程的拟合效果,可以利用相关系数判断,当|r|越趋近于1时,两变量的线性相关性越强.

     

    题型3    独立性检验

    【例3-1】(2019·福州市质量检测)中国房地产业协会主办的中国房价行情网调查的一份数据显示,20187月,大部分一线城市的房租租金同比涨幅都在10%以上.某部门研究成果认为,房租支出超过月收入的租户幸福指数低,房租支出不超过月收入的租户幸福指数高.为了了解甲、乙两小区租户的幸福指数高低,随机抽取甲、乙两小区的租户各100户进行调查.甲小区租户的月收入以[0,3)[3,6)[6,9)[9,12)[12,15](单位:千元)分组的频率分布直方图如图所示.

    乙小区租户的月收入(单位:千元)的频数分布表如下:

    月收入

    [0,3)

    [3,6)

    [6,9)

    [9,12)

    [12,15]

    户数

    38

    27

    24

    9

    2

     

    (1)设甲、乙两小区租户的月收入相互独立,记M表示事件甲小区租户的月收入低于6千元,乙小区租户的月收入不低于6千元,把频率视为概率,求M的概率;

    (2)利用频率分布直方图,求所抽取的甲小区100户租户的月收入的中位数;

    (3)若甲、乙两小区每户的月租费分别为2千元、1千元.请根据条件完成下面的2×2列联表,并说明能否在犯错误的概率不超过0.001的前提下认为幸福指数与租住的小区有关.

     

    幸福指数低

    幸福指数高

    总 计

    甲小区租户

     

     

     

    乙小区租户

     

     

     

    总  计

     

     

     

     

    附:临界值表

    P(K2k)

    0.10

    0.010

    0.001

    k

    2.706

    6.635

    10.828

     

    参考公式:K2.

    【解】 (1)A表示事件甲小区租户的月收入低于6千元,记B表示事件乙小区租户的月收入不低于6千元

    甲小区租户的月收入低于6千元的频率为(0.0600.160)×30.66

    P(A)的估计值为0.66.

    乙小区租户的月收入不低于6千元的频率为0.35

    P(B)的估计值为0.35.

    因为甲、乙两小区租户的月收入相互独立,

    事件M的概率的估计值为P(M)P(A)P(B)0.66×0.350.231.

    (2)设甲小区所抽取的100户的月收入的中位数为t

    0.060×3(t3)×0.1600.5

    解得t5.

    (3)H0:幸福指数与租住的小区无关,

     

    幸福指数低

    幸福指数高

    总 计

    甲小区租户

    66

    34

    100

    乙小区租户

    38

    62

    100

    总  计

    104

    96

    200

     

    根据2×2列联表中的数据,

    得到K2的观测值k15.705>10.828

    所以能在犯错误的概率不超过0.001的前提下认为幸福指数与租住的小区有关.

    【跟踪训练3-1】(2020·沧州模拟)某班主任对全班50名学生进行了作业量的调查,数据如表:

     

    认为作业量大

    认为作业量不大

    总计

    男生

    18

    9

    27

    女生

    8

    15

    23

    总计

    26

    24

    50

    已知P(K23.841)0.05P(K25.024)0.025

    P(K26.635)0.010.

    ________(没有)97.5%的把握认为学生的性别与认为作业量大有关”.

    【解析】因为K25.0595.024,所以有97.5%的把握认为学生的性别与认为作业量大有关”.

    【答案】

    【跟踪训练3-2】(2019·郑州市第二次质量预测)为推动更多人去阅读和写作,联合国教科文组织确定每年的423日为世界读书日,其设立目的是希望居住在世界各地的人,无论你是年老还是年轻,无论你是贫穷还是富裕,都能享受阅读的乐趣,都能尊重和感谢为人类文明做出过巨大贡献的思想大师们,都能保护知识产权.为了解不同年龄段居民的主要阅读方式,某校兴趣小组在全市随机调查了200名居民,这200人中通过电子阅读与纸质阅读的人数之比为31.将这200人按年龄(单位:岁)分组,统计得到通过电子阅读的居民的频率分布直方图如图所示.

    (1)a的值及通过电子阅读的居民的平均年龄;

    (2)把年龄在[15,45)的居民称为中青年,年龄在[45,65]的居民称为中老年,若选出的200人中通过纸质阅读的中老年有30人,请完成下面2×2列联表,并判断是否有97.5%的把握认为阅读方式与年龄有关?

     

    电子阅读

    纸质阅读

    总计

    中青年

     

     

     

    中老年

     

     

     

    总计

     

     

     

     

    附:

    P(K2k0)

    0.150

    0.100

    0.050

    0.025

    0.010

    k0

    2.072

    2.706

    3.841

    5.024

    6.635

     

    K2.

    【解】(1)由题中频率分布直方图可得10×(0.010.015a0.030.01)1

    解得a0.035

    所以通过电子阅读的居民的平均年龄为

    20×10×0.0130×10×0.01540×10×0.03550×10×0.0360×10×0.0141.5()

    (2)200人中通过电子阅读的人数为200×150,通过纸质阅读的人数为20015050.

    因为(0.010.0150.035)(0.030.01)32

    所以通过电子阅读的中青年的人数为150×90

    中老年的人数为1509060.

    2×2列联表为

     

    电子阅读

    纸质阅读

    总计

    中青年

    90

    20

    110

    中老年

    60

    30

    90

    总计

    150

    50

    200

     

    由表中数据,得K26.061>5.024

    所以有97.5%的把握认为阅读方式与年龄有关.

    【名师指导】

    2个明确

    (1)明确两类主体;

    (2)明确研究的两个问题

    2个关键

    (1)准确画出2×2列联表;

    (2)准确求解K2

    3个步骤

    (1)根据样本数据制成2×2列联表;

    (2)根据公式K2,计算K2的值;

    (3)查表比较K2与临界值的大小关系,作统计判断

     

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