【2026年南方台一轮复习江苏专用教辅电子版数学提高版word讲义第49讲第1课时变量的相关关系及线性回归模型

研题型 素养养成

举题说法
变量的相关关系
例1 某商家今年上半年各月的人均销售额(单位:千元)与利润率统计表如下:
|
月份 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
人均销售额 |
6 |
5 |
8 |
3 |
4 |
7 |
|
利润率(%) |
12.6 |
10.4 |
18.5 |
3.0 |
8.1 |
16.3 |
根据表中数据,下列说法正确的是( A )
A. 利润率与人均销售额成正相关关系
B. 利润率与人均销售额成负相关关系
C. 利润率与人均销售额成正比例函数关系
D. 利润率与人均销售额成反比例函数关系
【解析】 由统计表可得利润率与人均销售额不是正比例关系,也不是反比例关系,排除C和D;其属于正相关关系,A正确,B错误.

判定两个变量相关性的方法
(1) 画散点图:点的分布从左下角到右上角,两个变量正相关;点的分布从左上角到右下角,两个变量负相关.
(2) 样本相关系数:当r>0时,正相关;当r<0时,负相关;|r|越接近于1,相关性越强.
(3) 经验回归方程:当^>0时,正相关;当^<0时,负相关.
变式1 在一次对人体脂肪含量和年龄的关系的研究中,研究人员获得了一组样本数据,并制成如图所示的人体脂肪含量与年龄的关系的散点图.下列结论正确的是( B )

(变式1)
A. 人体脂肪含量与年龄正相关,且脂肪含量的中位数等于20%
B. 人体脂肪含量与年龄正相关,且脂肪含量的中位数小于20%
C. 人体脂肪含量与年龄负相关,且脂肪含量的中位数等于20%
D. 人体脂肪含量与年龄负相关,且脂肪含量的中位数小于20%
【解析】 观察图形,可知人体脂肪含量与年龄正相关,且脂肪含量的中位数小于20%.
样本相关系数
例2(2022·全国乙卷)某地经过多年的环境治理,已将荒山改造成了绿水青山.为估计一林区某种树木的总材积量,随机选取了10棵这种树木,测量每棵树的根部横截面积(单位:m2)和材积量(单位:m3),得到如下数据:
|
样本号i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
根部横 截面积xi |
0.04 |
0.06 |
0.04 |
0.08 |
0.08 |
0.05 |
|
材积量yi |
0.25 |
0.40 |
0.22 |
0.54 |
0.51 |
0.34 |
|
样本号i |
7 |
8 |
9 |
10 |
总和 |
|
|
根部横 截面积xi |
0.05 |
0.07 |
0.07 |
0.06 |
0.6 |
|
|
材积量yi |
0.36 |
0.46 |
0.42 |
0.40 |
3.9 |
并计算得∑10i=1x2i=0.038,∑10i=1y2i=1.615 8,∑10i=1xiyi=0.247 4.
(1) 估计该林区这种树木平均一棵的根部横截面积与平均一棵的材积量;
【解答】 样本中10棵这种树木的根部横截面积的平均值x=0.610=0.06,样本中10棵这种树木的材积量的平均值 y=3.910=0.39,据此可估计该林区这种树木平均一棵的根部横截面积为0.06 m2,平均一棵的材积量为0.39 m3.
(2) 求该林区这种树木的根部横截面积与材积量的样本相关系数(精确到0.01);
【解答】r=∑10i=1)) (xi-\x\to(x))(yi-\x\to(y)\o(∑10i=1))(xi-\x\to(x)10i=1))(yi-\x\to(y))2
=2i2i∑10i=1))xiyi-10\x\to(x)\x\to(y(\o(∑10i=1))x-10\x\to(x10i=1))y-10\x\to(y)2)
=0.247 4-10×0.06×0.39\r((0.038-10×0.062)(1.615 8-10×0.392))
=0.013 4\r(0.000 189 6)
≈0.013 40.013 77≈0.97.
(3) 现测量了该林区所有这种树木的根部横截面积,并得到所有这种树木的根部横截面积总和为186 m2.已知树木的材积量与其根部横截面积近似成正比,利用以上数据给出该林区这种树木的总材积量的估计值.
参考数据:1.896≈1.377.
【解答】 设该林区这种树木的总材积量的估计值为Y m3.由已知树木的材积量与其根部横截面积近似成正比,可得0.060.39=186Y,解得Y=1 209,则估计该林区这种树木的总材积量为 1 209 m3.
线性经验回归方程
例3(2024·武汉2月调研)某公司使用虚拟角色直播带货销售金额得到逐步提升,以下为该公司自2023年8月使用虚拟角色直播带货后的销售金额情况统计.
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年月 |
2023年8月 |
2023年9月 |
2023年10月 |
|
月份编号x |
1 |
2 |
3 |
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销售金额y/万元 |
15.4 |
25.4 |
35.4 |
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年月 |
2023年11月 |
2023年12月 |
2024年1月 |
|
月份编号x |
4 |
5 |
6 |
|
销售金额y/万元 |
85.4 |
155.4 |
195.4 |
若y与x的相关关系拟用线性回归模型表示,回答下列问题:
(1) 试求变量y与x的样本相关系数r(结果精确到0.01);
【解答】x=1+2+3+4+5+66=72,y=15.4+25.4+35.4+85.4+155.4+195.46=85.4,∑6i=1x2i-6x2=1+4+9+16+25+36-6×494=17.5,所以r=2i∑6i=1))xiyi-6\x\to(x) \x\to(y\o(∑6i=1))x-6\x\to(x)26i=1)) (yi-\x\to(y))2=7217.5)×20\r(70=67020×35≈0.96.
(2) 试求y关于x的经验回归方程,并据此预测2024年2月份该公司的销售金额.(^,^均保留一位小数)
参考数据:∑6i=1xiyi=2 463.4,∑6i=1)) (yi-\x\to(y)=2070.
【解答】 由题意知 ^=2i∑6i=1))xiyi-6\x\to(x) \x\to(y∑6i=1))x-6\x\to(x=7217.5≈38.3,所以^=85.4-
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