散点图进行判断解以轴为年平均气温，第二步，求，第三步，代入公式求第四步，代入公式求第五步，写出回归方程课堂互动探究点图的特征，发现各点大致分布在条直线的附近，就称这两个变量之间具有线性相关关系，这条直线叫做回归直线回归直线方程的求法根据最小二乘法的思想和公式，通过计算就可以方便地求出回归方程第步，求，个变量负相关，即两个变量具有相反的变化趋势如果关于两个变量统计数据的散点图呈现如图的形状，那么这两个变量之间不具有相关关系例如，学生的身高与学生的数学成绩没有相关关系回归直线方程回归直线观察散关关系，还可以进步判断是否具有线性相关关系如果散点图中的点散布在从左下角到右上角的区域内，称这两个变量正相关，即两个变量具有相同的变化趋势如果散点图中名师号新课标学年高中数学第二章统计变量之间的相关关系两个变量的线性相关课件新人教版必修.文档免费在线阅读，其中相关关系的变量的组数据，且所求回归方程是，其中，通过求的最小值而得出回归直线的方法，即使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小，这方法叫做函数关系相关关系确定的不确定的正相关负相关自我校对线性相关关系回归直线回归方程最小二乘法名师讲解变量之间的相关关系相关关系与函数关系的异同点相同点两者均是指两个变量的关系不同点函数关系是种确定的关系如匀速直线运动中时间与路程的关系的最小值而得出回归直线的方法，即使得样本数据的点到回归直线的距离的相关关系的变量的组数据，且所求回归方程是相关关系回归直线回归方程最小二乘法名师讲解变量之间的相关关系相关关系与函数关系的异同点相系相关关系是种非确定直角坐标系中，由这些点组成的图形叫做散点图通过散点图可以判断两个变量是否具有相平方和最小，这方法叫做函数关系相关关系确定的不确定的正相关负相关自我校对线性这两个变量正相关，即两个变量具有相同的变化趋势如果散点图中的点散布在从左上角到右下角的区域内，称这这两个变量之间不具有相关关系例如，学生的身高与学生的数学成绩没有相关关系回归直线方程回归直线观察散关关系，还可以进步判断是否具有线性相关关系如果散点图中的点散布在从左下角到右上角的区域内，称直线回归直线方程的求法根据最小二乘法的思想和公式，通过计算就可以方便地求出回归方程第步，求，第四步，代入公式求第五步，写出回归方程课堂互动探究点图的特征，发现各点大致分布在条直线的附近，就称这两个变量之间具有线性相关关系，这条直线叫做回归系相关关系是种非确定直角坐标系中，由这些点组成的图形叫做散点图通过散点图可以判断两个变量是否具有相平方和最小，这方法叫做函数关系相关关系确定的不确定的正相关负相关自我校对线性的最小值而得出回归直线的方法，即使得样本数据的点到回归直线的距离的可分为和，函数关系中两个变量的关系是，而相关关系中两个种常用的简便可行的方法就是绘制散点图，如果发现点的分布从整体上看大致在条直线的附近，那么这两个变量是线性相关的，否则这两个变量是非线性相关的第二章统计变量间的相关关系变量之间的相关关系两个变量的，称两个变量之间具有，这条直线叫做与回归直线对应的方程叫做回归直线变量的关系是正相关和负相关从散点图上看，点散布在从左下角到右上角的区域内，两个变量，且所求回归方程是，其中回归直线方程从散点图上看，如果这些点从整体上看大致分布在通过散点图中心的条直线附近，称两个变量之间具有，这条直线叫做与回归直线对应的方程叫做回归直线变量的关系是正相关和负相关从散点图上看，点散布在从左下角到右上角的区域内，两个变量的这种相关关系称为，点散布在从左上角到右下角的区域内，两个变量的这种相关关系称为性相关课前预习目标课堂互动探究课前预习目标梳理知识夯实基础课前热身两个变量的关系两个变量常见的关系可分为和，函数关系中两个变量的关系是，而相关关系中两个种常用的简便可行的方法就是绘制散点图，如果发现点的分布从整体上看大致在条直线的附近，那么这两个变量是线性相关的，否则这两个变量是非线性相关的第二章统计变量间的相关关系变量之间的相关关系两个变量的线轴为年降雨量，可得相应的散点图如图所示因为图中各点并不在条直线的附近，所以两者不具有相关关系，没必要用回归直线进行拟合，如果用公式求得回归直线也是没有意义的规律技巧判断两个变量之间有无相关关系，剖析归纳触类旁通相关关系的判断例下表是地的年降雨量与年平均气温，两者是相关关系吗求回归直线方程有意义吗年平均气温年降雨量分析利用散点图进行判断解以轴为年平均气温，而得出回归直线的方法，即使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小，这方法叫做函数关系相关关系确定的不确定的正相关负相关自我校对线性相关关系回归直线回归方程最小二乘法名而得出回归直线的方法，即使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小，这方法叫做函数关系相关关系确定的不确定的正相关负相关自我校对线性相关关系回归直线回归方程最小二乘法名而得出回归直线的方法，即使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小，这方法叫做函数关系相关关系确定的不确定的正相关负相关自我校对线性相关关系回归直线回归方程最小二乘法名，通过求的最小值的方程，简称假设我们已经得到两个具有线性相关关系的变量的组数据，且所求回归方程是，其中回归直线方程从散点图上看，如果这些点从整体上看大致分布在通过散点图中心的条直线附近，称两个变量之间具有，这条直线叫做与回归直线对应的方程叫做回归直线变量的关系是正相关和负相关从散点图上看，点散布在从左下角到右上角的区域内，两个变量的这种相关关系称为，点散布在从左上角到右下角的区域内，两个变量的这种相关关系称为性相关课前预习目标课堂互动探究课前预习目标梳理知识夯实基础课前热身两个变量的关系两个变量常见的关系可分为和，函数关系中两个变量的关系是，而相关关系中两个种常用的简便可行的方法就是绘制散点图，如果发现点的分布从整体上看大致在条直线的附近，那么这两个变量是线性相关的，否则这两个变量是非线性相关的第二章统计变量间的相关关系变量之间的相关关系两个变量的线轴为年降雨量，可得相应的散点图如图所示因为图中各点并不在条直线的附近，所以两者不具有相关关系，没必要用回归直线进行拟合，如果用公式求得回归直线也是没有意义的规律技巧判断两个变量之间有无相关关系，剖析归纳触类旁通相关关系的判断例下表是地的年降雨量与年平均气温，两者是相关关系吗求回归直线方程有意义吗年平均气温年降雨量分析利用散点图进行判断解以轴为年平均气温，第二步，求，第三步，代入公式求第四步，代入公式求第五步，写出回归方程课堂互动探究点图的特征，发现各点大致分布在条直线的附近，就称这两个变量之间具有线性相关关系，这条直线叫做回归直线回归直线方程的求法根据最小二乘法的思想和公式，通过计算就可以方便地求出回归方程第步，求，个变量负相关，即两个变量具有相反的变化趋势如果关于两个变量统计数据的散点图呈现如图的形状，那么这两个变量之间不具有相关关系例如，学生的身高与学生的数学成绩没有相关关系回归直线方程回归直线观察散关关系，还可以进步判断是否具有线性相关关系如果散点图中的点散布在从左下角到右上角的区域内，称这两个变量正相关，即两个变量具有相同的变化趋势如果散点图中的点散布在从左上角到右下角的区域内，称这两点两者均是指两个变量的关系不同点函数关系是种确定的关系如匀速直线运动中时间与路程的关系相关关系是种非确定直角坐标系中，由这些点组成的图形叫做散点图通过散点图可以判断两个变量是否具有相平方和最小，这方法叫做函数关系相关关系确定的不确定的正相关负相关自我校对线性相关关系回归直线回归方程最小二乘法名师讲解变量之间的相关关系相关关系与函数关系的异同点相同，通过求的最小值而得出回归直线的方法，即使得样本数据的点到回归直线的距离的相关关系的变量的组数据，且所求回归方程是，其中相关关系的变量的组数据，且所求回归方程是，其中，通过求的最小值而得出回归直线的方法，即使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小，这方法叫做函数关系相关关系确定的不确定的正相关负相关自我校对线性相关关系回归直线回归方程最小二乘法名师讲解变量之间的相关关系相关关系与函数关系的异同点相同点两者均是指两个变量的关系不同点函数关系是种确定的关系如匀速直线运动中时间与路程的关系相关关系是种非确定直角坐标系中，由这些点组成的图形叫做散点图通过散点图可以判断两个变量是否具有相关关系，还可以进步判断是否具有线性相关关系如果散点图中的点散布在从左下角到右上角的区域内，称这两个变量正相关，即两个变量具有相同的变化趋势如果散点图中的点散布在从左上角到右下角的区域内，称这两个变量负相关，即两个变量具有相反的变化趋势如果关于两个变量统计数据的散点图呈现如图的形状，那么这两个变量之间不具有相关关系例如，学生的身高与学生的数学成绩没有相关关系回归直线方程回归直线观察散点图的特征，发现各点大致分布在条直线的附近，就称这两个变量之间具有线性相关关系，这条直线叫做回归直线回归直线方程的求法根据最小二乘法的思想和公式，通过计算就可以方便地求出回归方程第步，求，第二步，求，第三步，代入公式求第四步，代入公式求第五步，写出回归方程课堂互动探究剖析归纳触类旁通相关关系的判断例下表是地的年降雨量与年平均气温，两者是相关关系吗求回归直线方程有意义吗年平均气温年降雨量分析利用散点图进行判断解以轴为年平均气温，轴为年降雨量，可得相应的散点图如图所示因为图中各点并不在条直线的附近，所以两者不具有相关关系，没必要用回归直线进行拟合，如果用公式求得回归直线也是没有意义的规律技巧判断两个变量之间有无相关关系，种常用的简便可行的方法就是绘制散点图，如果发现点的分布从整体上看大致在条直线的附近，那么这两个变量是线性相关的，否则这两个变量是非线性相关的第二章统计变量间的相关关系变量之间的相关关系两个变量的线性相关课前预习目标课堂互动探究课前预习目标梳理知识夯实基础课前热身两个变量的关系两个变量常见的关系可分为和，函数关系中两个变量的关系是，而相关关系中两个变量的关系是正相关和负相关从散点图上看，点散布在从左下角到右上角的区域内，两个变量的这种相关关系称为，点散布在从左上角到右下角的区域内，两个变量的这种相关关系称为回归直线方程从散点图上看，如果这些点从整体上看大致分布在通过散点图中心的条直线附近，称两个变量之间具有，这条直线叫做与回归直线对应的方程叫做回归直线的方程，简称假设我们已经得到两个具有线性相关关系的变量的组数据，且所求回归方程是，其中，通过求