两个变量的线性相关课件

测量出此时直线的斜率和截距，…，使得直线两侧的点的个数基本相同，即一个变量值由小变大，则不具有相关关系，…，当变量x取x1，我们应该如何具体的求出这个回归方程呢？方案二，分别求出各条直线的斜率和截距的平均数，a是截距，b是回归方程的斜率，y1），我们称这种相关关系为负相关，其中a，而另一个变量值由大变小，上述三种方案均有一定的道理，另一个变量值也由小变大，求回归方程的关键是如何用数学的方法来刻画“从整体上看，如：身高与数学成绩没有相关关系，…，我们就称这两个变量之间具有线性相关关系，然后移动直线，可预测他体内脂肪含量在371％（0577×65-0448=371％）附近的可能性比较大，就得到回归方程，…，在散点图中多取几组点，人体脂肪含量与年龄之间的规律，即一个变量值由小变大，人体的脂肪含量与年龄之间有怎样的关系？散点图：两个变量的散点图中点的分布的位置是从左下角到右上角的区域，你能举出一些生活中的变量成正相关或者负相关的例子吗？答：正相关如学习时间与成绩，我们回到回归直线的定义，（xn，两个变量成负相关关系时，5，（x2，2，思考：1，由此回归直线来反映，y2），测量出各点到它的距离，将这两个平均数作为回归方程的斜率和截距，方案三，最小二乘法的公式的探索过程如下：设已经得到具有线性相关关系的变量的一组数据：（x1，我们可以用计算机来求回归方程，用这n个偏差的和来刻画“各点与此直线的整体偏差”是比较合适的，两个变量的线性相关在一次对人体脂肪含量和年龄关系的研究中，负相关如日用眼时间和视力，但可靠性不强，确定几条直线的方程，n）它与实际收集得到的yi之间偏差是yi-Yi=yi-(bxi+a)（i=1，2，看看得出数值与真实值之间有何关系？若某人65岁，计算回归方程的斜率和截距的一般公式：其中，这条回归直线的方程，方案一：采用测量的方法：先画一条直线，2，xn时，可以得到Yi=bxi+a（i=1，散点图有什么特点？答：两个变量的散点图中点的分布的位置是从左上角到右下角的区域，三，这条直线就叫做回归直线，yn）设所求的回归直线方程为Y=bx+a，n）这样，汽车的重量和汽车每消耗一升汽油所行驶的平均路程等，在图中选取两点画直线，散点图回归直线：如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近，注：若两个变量散点图呈上图，将年龄作为x代入上述回归方程，研究人员获得了一组样本数据：根据上述数据，简称为回归方程，到达一个使距离之和最小的位置，我们称这种相关关系为正相关，b是待定的系数，各点与直线的偏差最小”，x2,