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1、2022高中數(shù)學(xué) 第1章 統(tǒng)計案例章末復(fù)習(xí)提升練習(xí) 蘇教版選修1 -2
1.獨立性檢驗
利用χ2=(其中n=a+b+c+d)來確定在多大程度上認為“兩個變量有相關(guān)關(guān)系”.應(yīng)記熟χ2的幾個臨界值的概率.
2.回歸分析
(1)分析兩個變量相關(guān)關(guān)系常用:散點圖或相關(guān)系數(shù)r進行判斷.在確認具有線性相關(guān)關(guān)系后,再求線性回歸方程,進行預(yù)測.
(2)對某些特殊的非線性關(guān)系,可以通過變量轉(zhuǎn)化,把非線性回歸轉(zhuǎn)化為線性回歸,再進行研究.
題型一 獨立性檢驗思想的應(yīng)用
獨立性檢驗的基本思想是統(tǒng)計中的假設(shè)檢驗思想,類似于數(shù)學(xué)中的反證法,要確認兩個分類變量有關(guān)系這一結(jié)論成立的可信程度,首先假設(shè)該結(jié)論不
2、成立,即假設(shè)“兩個分類變量沒有關(guān)系”成立,在該假設(shè)下我們構(gòu)造的隨機變量χ2應(yīng)該很小,如果由觀測數(shù)據(jù)計算得到的χ2的觀測值很大,則在一定程度上說明假設(shè)不合理.
例1 為了比較注射A,B兩種藥物后產(chǎn)生的皮膚皰疹的面積,選200只家兔做試驗,將這200只家兔隨機地分成兩組,每組100只,其中一組注射藥物A,另一組注射藥物B.下表1和表2分別是注射藥物A和藥物B后的試驗結(jié)果.(皰疹面積單位:mm2)
表1:注射藥物A后皮膚皰疹面積的頻數(shù)分布表
皰疹面積
[60,65)
[65,70)
[70,75)
[75,80)
頻數(shù)
30
40
20
10
表2:注射藥物B后皮膚皰疹面積
3、的頻數(shù)分布表
皰疹面積
[60,65)
[65,70)
[70,75)
[75,80)
[80,85)
頻數(shù)
10
25
20
30
15
完成下面2×2列聯(lián)表,能否在犯錯誤概率不超過0.001的前提下,認為“注射藥物A后的皰疹面積與注射藥物B后的皰疹面積有差異”.
表3:
皰疹面積
小于70mm2
皰疹面積不
小于70mm2
合計
注射藥物A
a=
b=
注射藥物B
c=
d=
合計
n=
解 列出2×2列聯(lián)表
皰疹面積
小于70mm2
皰疹面積不
小于70mm2
總計
注射藥物A
a=70
b=
4、30
100
注射藥物B
c=35
d=65
100
合計
105
95
n=200
χ2=≈24.56,
由于χ2>10.828,所以在犯錯誤概率不超過0.001的前提下,認為“注射藥物A后的皰疹面積與注射藥物B后的皰疹面積有差異”.
跟蹤演練1 某企業(yè)為了更好地了解設(shè)備改造與生產(chǎn)合格品的關(guān)系,隨機抽取了180件產(chǎn)品進行分析.其中設(shè)備改造前生產(chǎn)的合格品有36件,不合格品有49件;設(shè)備改造后生產(chǎn)的合格品有65件,不合格品有30件,根據(jù)上面的數(shù)據(jù),你能得出什么結(jié)論?
解 根據(jù)已知條件列出2×2列聯(lián)表:
合格品
不合格品
合計
設(shè)備改造后
65
30
9
5、5
設(shè)備改造前
36
49
85
合計
101
79
180
提出假設(shè)H0:設(shè)備改造與生產(chǎn)合格品無關(guān).
由公式得χ2=≈12.379.
∵χ2>10.828,∴我們有99.9%的把握認為設(shè)備改造與生產(chǎn)合格品有關(guān)系.
題型二 線性回歸分析
進行線性回歸分析的前提是兩個變量具有線性相關(guān)關(guān)系,否則求出的線性回歸方程就沒有實際意義,所以必須先判斷兩個變量是否線性相關(guān).分析判斷兩個變量是否線性相關(guān)的常用方法是利用散點圖進行判斷,若各數(shù)據(jù)點大致分布在通過散點圖中心的一條直線附近,那么就說這兩個變量之間具有線性相關(guān)關(guān)系.此方法直觀、形象,但缺乏精確性.
例2 在一段時間內(nèi),分5次
6、測得某種商品的價格x(萬元)和需求量y(t)之間的一組數(shù)據(jù)為
1
2
3
4
5
價格x
1.4
1.6
1.8
2
2.2
需求量y
12
10
7
5
3
已知xiyi=62,x=16.6.
(1)畫出散點圖;
(2)求出y對x的線性回歸方程;
(3)如果價格定為1.9萬元,預(yù)測需求量大約是多少?(精確到0.01t).
解 (1)散點圖如下圖所示:
(2)因為=×9=1.8,=×37=7.4,
xiyi=62,x=16.6,
所以===-11.5,
=-=7.4+11.5×1.8=28.1,
故y對x的線性回歸方程為=28.1-
7、11.5x.
(3)=28.1-11.5×1.9=6.25(t).
故價格定為1.9萬元,預(yù)測需求量大約為6.25t.
跟蹤演練2 某車間為了規(guī)定工時定額,需要確定加工零件所花費的時間,為此作了4次試驗,得到數(shù)據(jù)如下:
零件的個數(shù)x(個)
2
3
4
5
加工的時間y(小時)
2.5
3
4
4.5
(1)在給定的坐標系中畫出表中數(shù)據(jù)的散點圖;
(2)求y關(guān)于x的線性回歸方程=x+;
(3)試預(yù)測加工10個零件需要的時間.
解 (1)散點圖如圖所示:
(2)==3.5,==3.5,
iyi=2×2.5+3×3+4×4+5×4.5=52.5,
=4
8、+9+16+25=54,
∴==0.7,
=3.5-0.7×3.5=1.05,
∴所求線性回歸方程為=0.7x+1.05.
(3)當(dāng)x=10時,=0.7×10+1.05=8.05,
∴預(yù)測加工10個零件需要8.05小時.
題型三 非線性回歸分析
非線性回歸問題有時并不給出經(jīng)驗公式.這時我們可以畫出已經(jīng)數(shù)據(jù)的散點圖,把它與已經(jīng)學(xué)過的各種函數(shù)(冪函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、對數(shù)函數(shù)等)圖象作比較,挑選一種跟這些散點擬合得最好的函數(shù),然后采用適當(dāng)?shù)淖兞恐脫Q,把問題化為線性回歸分析問題,使之得到解決.
例3 下表是某年美國舊轎車價格的調(diào)查資料,今以x表示轎車的使用年數(shù),y是表示相應(yīng)的年均價格,求y
9、關(guān)于x的回歸方程.
使用
年數(shù)x
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
年均價格
y(美元)
2651
1943
1494
1087
765
538
484
290
226
204
解 數(shù)據(jù)對應(yīng)的散點圖如圖1,
圖1
可以發(fā)現(xiàn),各點并不是基本處于一條直線附近,因此,y與x之間是非線性回歸關(guān)系.與已學(xué)函數(shù)圖象比較,用=ex+來刻畫題中模型更為合理,令=ln,則=x+,題中數(shù)據(jù)變成如下表所示:
x
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
z
7.883
7.572
7.309
6.991
6.640
10、
6.288
6.182
5.670
5.421
5.318
相應(yīng)的散點圖如圖2,從圖2可以看出,變換的樣本點分布在一條直線附近,因此可以用線性回歸方程擬合.
圖2
由表中數(shù)據(jù)可得r≈-0.996.即|r|>r0.05=0.632,所以有95%的把握認為x與z之間具有線性相關(guān)關(guān)系,由表中數(shù)據(jù)得≈-0.298,≈8.165,
所以=-0.298x+8.165,最后代回=ln,即=e-0.298x+8.165為所求.
跟蹤演練3 下表所示是一組試驗數(shù)據(jù):
x
0.5
0.25
0.125
0.1
y
64
138
205
285
360
(1)作出
11、x與y的散點圖,并判斷是否線性相關(guān);
(2)若變量y與成線性相關(guān)關(guān)系,求出y對x的回歸方程,并觀測x=10時y的值.
解 (1)散點圖如圖:
由散點圖可知y與x不具有線性相關(guān)關(guān)系,且樣本點分布在反比例函數(shù)y=+a的周圍.
(2)令x′=,y′=y(tǒng)由已知數(shù)據(jù)制成下表
序號
x′i
y′i
x′
y′
x′iy′i
1
2
64
4
4096
128
2
4
138
16
19044
552
3
6
205
36
42025
1230
4
8
285
64
81225
2280
5
10
360
100
129600
12、
3600
∑
30
1052
220
275990
7790
′=6,′=210.4,
故′-5()2=40,′-5()2=54649.2,
r=≈0.9997,由于|r|>r0.05=0.878,說明y′與x′具有很強的線性關(guān)系,計算知=36.95,=210.4-36.95×6=-11.3,所以y′=-11.3+36.95x′.所求y對x的回歸方程y=-11.3.
當(dāng)x=10時,y=-11.3=-7.605.
1.獨立性檢驗是對兩個分類變量間是否存在相關(guān)關(guān)系的一種案例分析方法,而利用假設(shè)的思想方法,計算出某一個隨機變量χ2的值來判斷更精確些.
2.建立回歸模型的基本步驟:(1)確定研究對象.(2)畫出散點圖,觀察它們之間的關(guān)系.(3)由經(jīng)驗確定回歸方程的類型.(4)按照一定的規(guī)則估計回歸方程中的參數(shù).