人教A版 (2019)选择性必修 第三册8.1 成对数据的相关关系授课ppt课件

这是一份人教A版 (2019)选择性必修 第三册8.1 成对数据的相关关系授课ppt课件，共18页。PPT课件主要包含了创设情境，“统计”，数据获取，数据记录，数据分析，探究新知，不一定，概念形成，小试牛刀，相同点等内容，欢迎下载使用。

油腻大叔是怎样炼成的年龄越大越“油”？
在对人体脂肪含量和年龄的关系的研究中, 科研人员获得了一些年龄和脂肪含量的简单随机样本数据, 如下表, 表中每个编号下的年龄和脂肪含量数据都是对同一个个体的观测结果, 它们构成了成对数据.
追问1：脂肪含量随着年龄的变化有什么规律吗？
从整体上看，脂肪含量随着年龄的增大而增大
追问2：根据规律, 23岁的脂肪含量一定比30岁的脂肪含量低吗？
相关关系是一种不确定性关系
相关关系是相对于函数关系而言的
像这样，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.
正方形面积与边长是确定关系，是函数关系，y可以由x唯一确定
1.判断下面两变量是否相关关系（1）子女的身高y与父亲身高x（2）商品销售收入y与广告支出x（3）空气污染指数y与汽车保有量x（4）粮食亩产量y与施肥量x（5）正方形的面积y与正方形的边长x
不一定是因果关系，也可能是伴随关系
相关关系与函数关系的异同点
因此，在研究两个变量之间的相关关系时，我们需要借助数据说话，即通过样本数据分析，从数据中提取信息，并构建适当的模型，再利用模型进行估计或推断.
对两个变量之间的相关关系，我们往往会根据自己以往积累的经验作出推断.“经验之中有规律”，经验的确可以为我们的决策提供一定的依据，但仅凭经验推断又有不足. 例如经验比较主观、经验不具有普适性等.
两个变量之间相关关系的确定
探究：在对人体脂肪含量和年龄的关系的研究中, 科研人员获得了一些年龄和脂肪含量的简单随机样本数据, 如下表, 表中每个编号下的年龄和脂肪含量数据都是对同一个个体的观测结果, 它们构成了成对数据.
根据上述数据，你能推断人体的脂肪含量与年龄之间存在怎样的关系吗？
问题1：如果用横轴表示年龄，纵轴表示脂肪含量，上述数据用直角坐标系中的点表示出来，图有什么特征？
成对样本数据都可用直角坐标系中的点表示出来，由这些点组成了统计图. 我们我们把这样的统计图叫做散点图.
特征：散点大致落在一条从左下角到右上角的直线附近
问题2：你能根据散点图的特征来解析数据得到的结论吗？
由散点图可以发现，这些散点大致落在一条从左下角到右上角的直线附近，表明随年龄值的增加，相应的脂肪含量值呈现增高的趋势. 这样，由成对样本数据的分布规律，我们可以推断脂肪含量变量和年龄变量之间存在着相关关系.
变量相关关系的分类（一）
当一个变量的值增加时，另一个变量的相应值也呈现减少的趋势，称这两个变量负相关.
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.
散点图中的点散布在从左下角到右上角的区域
追问1：两个变量正相关、负相关时，成对样本数据的散点图有什么特点？
散点图中的点散布在从左上角到右下角的区域
一般地，如果两个变量的取值呈现正相关或负相关，而且散点落在一一条直线附近，我们就称这两个变量线性相关.
变量相关关系的分类（二）
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.
解：(1)散点图如右图所示：
(2)由图可知,所有数据点接近直线排列，因此，认为y与x有线性相关关系，且为正相关.
1.某公司的利润y(单位:千万元)与销售总额x(单位千万元)之间有如下表对应数据：
(2)判断y与x是否具有线性相关关系