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考纲解读

1.会做两个有关联变量的数据的散点图，并利用散点图认识变量间的相关关系。

2.了解最小二乘法的思想，能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程。（公式不要求记忆）

3.了解回归分析的思想、方法及其简单应用。了解独立性检验的思想、方法及其初步应用。

自变量取值一定时，因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关关系。

1）：相关关系是一种不确定性关系；

注

对具有相关关系的两个定量变量进行统计分析的方法叫回归分析。

2）：

3）：

对具有相关关系的两个分类变量进行判断分析的方法叫独立性检验。

案例共性

独立性检验

回归分析

最后是利用回归模型，根据自变量去估计、预测因变量。

回归分析通过一个变量（定量变量）或一些变量的变化解释另一变量（定量变量）的变化。

其主要内容和步骤是：

首先，确定研究对象，明确哪个是解释变量与预报变量。

其次，判断两个变量间的相关关系；方法：散点图、相关系数

接着，确定回归方程的类型，求出回归方程中的参数；

然后，检验回归模型的拟合效果；方法：残差图、相关指数

1.回归方程 的变化量.( )

2.R2越大，残差平方和越小，即模型的拟合效果越好；R2越小，残差平方和越大，即模型的拟合效果越差.(　　)

3.散点图是判断两个变量是否有相关关系的工具之一.(　　)

4.在一组样本数据(x1，y1)，(x2，y2)，…，(xn，yn)(n≥2，x1，x2，…，xn不全相等)的散点图中，若所有点(xi，yi)(i＝1,2，…，n)都在直线y＝ ＋1上，则这组样本数据的样本相关系数为1.(　　)