拓展模块一 下册第十单元 统计精品复习ppt课件
展开一元线性回归模型及应用
结合许多实际问题,我们经常要根据样本的取值规律来估计总体的取值规律,即样本的取值规律可以用频率分布表或频率直方图来描述,据此估计总体的取值规律,所以要准确画出频率分布表或频率直方图.
(1)总体取值规律的估计
说一说:频率分布表和频率直方图绘制的步骤.
平均数、中位数、众数都可以反映一组数据的集中趋势,从某种意义上刻画的是数据的中心位置. 我们借助样本观测数据可以得到样本数据的平均数、中位数、众数的统计特征,据此可以估计出总体的统计特征, 所以要确保样本数据抽取的合理性.
(2)总体集中趋势的估计
平均数:一组数据的总和除以这组数据的个数所得到的商;
中位数:将一组数据按大小顺序排列,处在最中间位置的一个数或最中间的两个数的平均数;
众数:在一组数据中重复出现次数最多的数.
例1. 为了普及环保知识,增强环保意识,某大学随机抽取30名学生参加环保知识测试,得分(10分制)如图所示,则得分的中位数、众数、平均数分别是 .
方差、标准差、极差是学生比较熟悉的概念,可以用样本方差、标准差、 极差分别来估计总体方差、标准差、极差. 本部分主要侧重方差、标准差、极差的应用,即用两组样本数据的比较加深对方差、标准差、极差含义的理解.所以确保实际问题中的计算结果无误才能做出准确的判断.
(3)总体离散程度的估计
相关关系不是函数关系. 相关关系是指两个变量之间有关系,但又是不确定性的相互依存的关系. 我们借助散点图可以直观判断两个变量的相关关系,散点分布的方向可以反映出是正相关还是负相关,散点分布的整体形态可以反映出是线性相关还是非线性相关.
(4)样本线性相关关系
在相关性较强的情况下,通过与函数模型比较,引入刻画两个变量之间随机关系的一元线性回归模型,并借用最小二乘法估计模型的参数(鼓励使用统计软件估计参数)得到一元线性回归方程,进一步利用一元线性回归模型进行预测.
(5)一元线性回归模型及应用
例3. 2020年元旦前夕,某市统计局统计了该市10户家庭的年收入和年饮食支出的统计资料,如下表(单位:万元)
(1)若y与x是线性相关的,求一元线性回归方程;(2)若某家庭年收入为9万元,预测其年饮食支出.
1. 某班级学习小组在一次数学测验中,得分100分有1人,95分的有1分,90分的有2人,85分的有4人,80分和75分的各1人,则该小组成绩的平均数、众数、中位数分别是 、 、 .
2. 某电子商务公司对10000名网络购物者2020年度的消费情况进行统计,发现消费金额(单位:万元)都在区间[0.3,0.9]内,其频率直方图如图所示.
(1)求频率直方图中的a的值.(2)在这些购物者中,消费金额在区间[0.5,0.9]内的购物者的人数是多少?
3. 通过市场调查得到某产品资金投入x(单位:万元)与获得利润y(单位:万元)的数据.
(1)请根据上表提供的数据,求出y关于x的一元线性回归方程.(2)现投入资金10万元,估计获得利润为多少万元?
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