【新课标人教A版】高中数学必修三2.3《变量间的相关关系》(共33张)

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

第二章 统计
2.3 变量间的相关关系 2.3.1 变量之间的相关关系 2.3.2 两个变量的线性相关
三维目标
【知识与技能】 (1)在两个变量具有线性相关关系时,会在散点图中作出回归直线,会用线 性回归方程进行预测. (2)知道最小二乘法的含义,知道最小二乘法的思想,能根据给出的线性回 归方程系数公式建立线性回归方程,了解(线性)相关系数的定义.
预习探究 [讨论] 相关关系与函数关系的区别和联系是什么?
解:相同点:两者均是指两个变量间的关系. 不同点:(1)函数关系是一种确定的关系,如匀速直线运动中时间t与路程s的关系;相关 关系是一种非确定的关系,如一块农田的水稻产量与施肥量之间的关系. (2)函数关系是一种因果关系,而相关关系不一定是因果关系,也可能是伴随关系.例如, 有人发现,对于在校儿童,鞋的大小与阅读能力有很强的相关关系,然而学会新词并不 能使脚变大,而是涉及第三个因素——年龄,当儿童长大一些,他们的阅读能力会提高, 而且由于长大脚也变大.
形象思维有机地结合起来解决问题的一种方法,它能使抽象问题具体化,复杂问题简 单化.本章的数形结合思想的应用是利用散点图判断相关关系.
备课素材 [例] 一个工厂在某年里每月产品的总成本y(万元)与该月产量x(万件)之间有一组 数据如下表所示: x 1.08 1.12 1.19 1.28 1.36 1.48 1.59 1.68 1.80 1.87 1.98 2.07 y 2.25 2.37 2.40 2.55 2.64 2.75 2.92 3.03 3.14 3.26 3.36 3.50
[解析] (1)Δ=b2-4ac是一种确定 的关系,即为函数关系.
考点类析 例1 (2)如图2-3-1所示的是具有相关关系的 两个变量的一组数据的散点图和回归直线, 若去掉一个点后,剩下的5个点的线性相关 关系最强,则应去掉( C ) A.D点 B.E点 C.F点 D.A点

������ = ������ =1 ������ ∑ (������������ -������ )2 ������ = ������-������ ������,
^ ������ =1 ^ ^
^
^
^
^ ^
∑ (������������ -������)(������������ -������)
(1)画出散点图. (2)判断变量x,y是否具有相关关系,如果具有相关关系,那么是正相 关还是负相关? 分析:对于给定一组观察数据,可以借助作散点图来判断两个变量 是否具有线性相关性.
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HISHISHULI
HONGNANJUJIAO
D典例透析
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IANLITOUXI
名师点拨 1. ������ 代表������每增加一个单位 , ������平均增加的单位数 . 2.当b > 0 时, 说明两个变量呈正相关关系 ; 当������ < 0 时 , 说明两个变量呈负相关关系 .
答案:B
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1.散点图 剖析:(1)将样本中的n个数据对(xi,yi)(i=1,2,…,n)表示的点描在平 面直角坐标系中,所得图形叫做散点图(scatterplot). (2)散点图形象地反映了各对数据的密切程度.根据散点图中点的 分布趋势分析两个变量之间的关系,可直观地判断并得出结论. 2.回归直线的性质 剖析:(1)若(xi,yi)(i=1,2,…,n)为样本数据,则(������, ������)为样本点的中心, 回归直线一定过样本点的中心. (2)如果样本数据对应的点具有线性相关关系,从回归直线方程来

数学 成绩
学习 兴趣
花费 时间
其他 因素
如果单纯从数学对物理的影响来考虑,就是考虑这两者之 间的相关关系
我们在生活中,碰到很多相关关系的问题:
商品销售收入 粮食产量
? K×广告支出经费
?
K×施肥量
?
付出
K×收入
人体脂肪含量
? K×年龄
两个变量之间的关系，可能是确定性关系或非 确定性关系
当自变量取值一定，因变量的取值带有一定随 机性时，两个变量之间的关系成为相关关系.
这条回归直线的方程，简称为回归方程。
思考：那么，我们应当如何来求出这个回归直线方程？
想法1：采用测量的方法：先画出一条直线，测量出各点与它 的距离，然后移动直线，到达一个“使距离之和最小”的位 置，测量出斜率和截距，就可以得到回归直线方程。可靠吗？
想法2：在散点图中选择这样的两点画直线，使得直线两侧的 点的个数基本相同。这样能保证各点与直线在整体上是最接 近的吗？
原因：线性回归方程中的截距 和斜率都是通过样本估计的， 存在随机误差，这种误差可以 导致预测结果的偏差，即使截 距斜率没有误差，也不可能百 分百地保证对应于x，预报值Y 能等于实际值y
利用计算器或计算机可求得年龄和人体脂肪含量的样本 数据的回归方程为 y 0.577x 0.448，由此我们可以根 据一个人个年龄预测其体内脂肪含量的百分比的回归值. 若某人65岁，则其体内脂肪含量的百分比约为多少？
37.1％（0.577×65-0.448= 37.1％）
若某人65岁，可预测他体内脂 肪含量在37.1％（0.577×650.448= 37.1％）附近的可能 性比较大。
脂肪含量 40 35
30
25
20
15