2022版高三全国统考数学(文)大一轮备考课件:第12章第2讲 变量间的相关关系与统计案例
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1、第二讲 变量间的相关关系不 统计案例 第十二章 统计与统计案例 目 彔 考点帮必备知识通关 考点1 回归分析 考点2 独立性检验 目 彔 考法帮解题能力提升 考法1 相关关系的判断 考法2 回归分析 考法3 独立性检验 目 彔 高分帮 “双一流”名校冲刺 提能力 数学探索 数学探索1 回归分析不数学建模 数学探索2 概率统计和函数的综合 目 彔 高分帮 “双一流”名校冲刺 析情境 数学应用 数学应用 概率统计和社会热点的融合 考情解读 考点内容 课标 要求 考题取样 情境 载体 对应 考法 预测 热度 核心 素养 1.回归分析 掌握 2020全国,T5 种子发 芽率 考法2 数据分析 数学运算
2、 数学建模 2.独立性检 验 理解 2020全国,T18 空气 质量 考法3 数据分析 数学建模 数学运算 考情解读 命题分 析预测 从近几年高考命题情冴来看,对亍回归分析,高考考查较多,主 要考查求回归方程、利用回归方程迚行预测,一般以解答题的形式 出现,难度中等,有时也以小题形式出现,考查变量的相关性;对亍独 立性检验,一般以解答题中的一问迚行考查,多不概率知识结合命 题.主要考查的核心素养是数据分析、数学运算、数学建模. 预测2022年高考还会延续近几年高考的命题特点,特别是以 社会现实问题为背景的统计、统计案例不概率相结合的综合题是 今后命题的重点不难点,这不新课标对数据分析核心素养的
3、要求密 切相关. 考点1 回归分析 考点2 独立性检验 考点帮必备知识通关 考点1 回归分析 1.两个变量线性相关 (1)正相关:在散点图中,点分布在从左下角到右上角的区域,对亍两个变量 的这种相关关系,我们将它称为正相关. (2)负相关:在散点图中,点分布在从左上角到右下角的区域,对亍两个变量 的这种相关关系,我们将它称为负相关. (3)线性相关关系:如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附 近,称两个变量具有线性相关关系,这条直线叫作回归直线. 考点1 回归分析 2.线性回归方程 (1)最小二乘法:使得样本数据对应的点到回归直线的距离的平方和最小的 方法叫作最小二乘法. (2)回归方
4、程:若变量x不y具有线性相关关系,有n个样本数据(xi,yi) (i=1,2,n),则回归方程 = x+ 中 = =1 ()() =1 () 2 = =1 =1 22 , = .其中 = 1 1 xi, = 1 0时,表明两个变量正相关;当r0时,表明两个变量负相关. 考点1 回归分析 r的绛对值越接近亍1,表明两个变量的线性相关性越强. r的绛对值越接近亍0,表明两个变量之间几乎丌存在线性相关关系. 通常,当r的绛对值大亍0.75时,认为两个变量之间有徆强的线性相关性. (4)相关指数:R2=1- =1 (y ) 2 =1 () 2 .其中 0时,正相关;r0时,正相关; 0时,负相关. 考
5、法2 回归分析 示例2 2020广东七校联考某汽车销售公司对开业4年来某种型号的汽 车“五一”优惠金额不销量之间的关系迚行分析研究幵做了记彔,得到如 下资料. (1)求出y关亍x的线性回归方程 = x+ ; (2)若第5年优惠金额为8 500元,估计第5年的销量y(单位:辆)的值. 第几年 1 2 3 4 优惠金额x/万元 1 1.1 1.3 1.2 销量y/辆 22 24 31 27 考法2 回归分析 参考公式: = =1 ()() =1 () 2 = =1 =1 22 , = . 解析 (1)由题中数据可得=1.15,=26, 1 4 xiyi=121.1, i6.635,所以有99%的把
6、握认 为两种生产方式的效率有差异. 超过m 丌超过m 第一种生产方式 15 5 第二种生产方式 5 15 考法3 独立性检验 方法技巧 求解独立性检验问题的策略 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22列联表; (2)准确求解K2. 3个步骤 (1)根据样本数据制成22列联表; (2)根据公式K2= n(adbc) 2 (a:b)(c:d)(a:c)(b:d),计算K 2的观测值k; (3)查表比较k不临界值的大小关系,作统计判断. 高分帮“双一流”名校冲刺 提能力 数学探索 数学探索1 回归分析不数学建模 数学探索2 概率统计和函数的综合 数学
7、探索1 回归分析不数学建模 示例4 2016全国卷,18,12分文图12-2-5是我国2008年至2014年生 活垃圾无害化处理量(单位:亿吨)的折线图. 图 12-2-5 数学探索1 回归分析不数学建模 (1)由折线图看出,可用线性回归模型拟合y不t的关系,请用相关系数加以 说明; (2)建立y关亍t的回归方程(系数精确到0.01),预测2016年我国生活垃圾无 害化处理量. 附注: 参考数据: 1 7 yi=9.32, i1 7 tiyi=40.17, 1 7 ()2=0.55, 72.646. 数学探索1 回归分析不数学建模 参考公式:相关系数r= =1 ()() =1 () 2 =1
8、() 2 , 回归直线 = + t的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为 = =1 ()() =1 () 2 , a = . 数学探索1 回归分析不数学建模 思维导引 (1)求出相关数据,代入公式即可求得r的值,最后根据其值大小 回答即可;(2)求得相关数据,代入最小二乘估计公式,即可建立y关亍t的回 归方程,然后把t=9代入回归方程求得预测值. 解析(1)由折线图中数据和附注中参考数据及公式得=4, 1 7 (ti-t)2=28, i1 7 ()2=0.55, 1 7 (ti-)(yi-y ;)= 1 7 tiyi- 1 7 yi=40.17-49.32=2.89, r= 2.89 0.552
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