62變量的相關(guān)性與線性回歸_第1頁
62變量的相關(guān)性與線性回歸_第2頁
62變量的相關(guān)性與線性回歸_第3頁
62變量的相關(guān)性與線性回歸_第4頁
62變量的相關(guān)性與線性回歸_第5頁
已閱讀5頁,還剩13頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

哥德巴赫猜想

哥德巴赫(1690-1764),德國人,1742年6月7日寫信給大數(shù)學(xué)家歐拉,提出一個猜想:每一個大于2的偶數(shù)都可以表示為兩個素數(shù)的和(或每一個大于或等于6的偶數(shù)都可表示為兩個奇素數(shù)的和)。同年6月30日歐拉回信表示他雖不能證明此猜想,但他相信這是完全正確的。這就是著名的哥德巴赫猜想。

1770年華林(1734-1798)發(fā)表哥德巴赫的命題,并加上“每一個大于9的奇數(shù)都是三個奇素數(shù)的和”的命題。1912年蘭道(1877-1938)在英國劍橋的一次國際數(shù)學(xué)會議上,指出哥德巴赫猜想是當(dāng)時的科學(xué)水平不能解決的數(shù)論問題。

為了解決這個問題,引入了一個大偶數(shù)的概念,即大于ko=ee49數(shù)叫大偶數(shù),將任何一個大偶數(shù)N寫成兩個自然數(shù)N1、N2的和,即N=N1+N2,而N1、N2里質(zhì)因數(shù)的個數(shù)記為s與t,或?qū)懗伞皊+t”。若能證明對每一個大偶數(shù)N總有s=t=1,即“1+1”成立的話,哥德巴赫猜想就基本上解決了,只剩下33x106至ko之間的偶數(shù)哥德巴赫猜想是否成立。

1973年,中國的陳景潤證明了“1+2”,這就是所謂的陳氏定理:任何一個大偶數(shù)等于一個素數(shù)與一個不超過兩個素數(shù)之積的和。

盡管如此,“1+1”尚未有人證明,哥德巴赫猜想也未得到徹底的解決,這顆皇冠上的明珠還在等待著數(shù)學(xué)家去努力摘取。數(shù)學(xué)問題6.2用樣本估計總體問題探究觀察下面四圖,分析各有什么特點?2.變量的相關(guān)性與線性回歸新課(1)變量的相關(guān)性函數(shù)關(guān)系:兩個不同的量之間是確定的關(guān)系相關(guān)關(guān)系:兩個變量之間不確定的關(guān)系無關(guān)關(guān)系:獨立相關(guān)或相關(guān)為0.空氣污染程度的增加往往會導(dǎo)致人口壽命的縮短,叫做兩者之間負相關(guān).身高的增長一般會使體重增加,叫做兩者之間正相關(guān)問題探究如何來判斷兩個量之間是否相關(guān)?如果相關(guān),又如何去描繪相關(guān)程度的大小、如何從一個變量的值去預(yù)測另一個變量的值?這些就成了變量相關(guān)性研究的主要課題.首先是判斷相關(guān)性問題散點圖為了判斷兩個量之間是否相關(guān),必須先測取一批足夠數(shù)量的數(shù)據(jù)對(例如某個人群的身高、體重,不同地區(qū)的空氣污染指數(shù)、人的平均壽命),然后建立一個坐標(biāo)系,其橫軸、縱軸分別表示兩個量,在坐標(biāo)系中用點表示各測得的數(shù)據(jù)對,得到了一批點.這樣的圖象叫做散點圖,從點在散點圖上的分布狀態(tài),就可以從直觀上初步判斷兩個量之間是否可能相關(guān).(1)(2)(3)(4)

分布毫無規(guī)則,橫、縱軸表示的兩個量之間不大可能相關(guān)所有的點嚴格地分布在一條直線上,橫、縱軸表示的兩個量之間有確定的關(guān)系——線性函數(shù)關(guān)系點的分布基本上集中在一個帶狀區(qū)域內(nèi),橫、縱軸表示的兩個量有著相關(guān)性——線性相關(guān)點的分布基本上也集中在由某條曲線兩側(cè)組成的帶狀區(qū)域內(nèi),因此橫軸、縱軸表示的兩個量也有著相關(guān)性,只是是曲線相關(guān).(2)線性回歸和回歸直線生活實例:你能成為預(yù)言家嗎?

y=x-110(男),y=x-100(女)身高與體重關(guān)系人的腳底尺寸x(cm)與身高關(guān)系:

y=7x到底怎么從散點圖所表示的數(shù)據(jù),來歸結(jié)出類似上述的公式,使自己能成為一個預(yù)言家?我們通過一個具體例子來說明過程.某燈泡生產(chǎn)廠家為了提高燈泡的使用壽命,研究燈絲的粗細x(mm)與燈泡的使用壽命y(小時)之間的關(guān)系,得到如下檢測數(shù)據(jù):編號i12345678910xi(mm)0.1000.1050.1100.1150.1200.1250.1300.1350.1400.145yi(h)3170321033503400330034503370350035103620編號i11121314151617181920xi(mm)0.1500.1550.1600.1650.1700.1750.1800.1850.1900.195yi(h)3490359036803700357538703620353036803570以橫軸表示燈絲的粗細x(mm),縱軸表示燈泡的使用壽命y(小時),根據(jù)這些數(shù)據(jù)作出散點圖如下圖由圖可以看出,燈泡的使用壽命與燈絲直徑之間存在線性相關(guān)關(guān)系.我們希望找出一條直線l:

=a+bx(3)來近似地表示這種關(guān)系.為使近似盡量準(zhǔn)確,直線l總體上應(yīng)該離圖上的點“最近”.記

=a+bxi,(i=1,2,...,20),則在數(shù)學(xué)上表示“最近”是應(yīng)該使或達到最小

本例中a=2814.11,b=4692.5,即總體上離圖上的點“最近”的直線l的方程是=2814.11+4692.5x.

①回歸直線:觀察散點圖的特征,如果各點大致分布在一條直線的附近,就稱兩個變量之間具有線性相關(guān)的關(guān)系,這條直線叫做回歸直線。②線性回歸方程a和b叫做回歸系數(shù)。

③最小二乘法

達到最小來求得回歸系數(shù)的方法通過使或④線性回歸:線性回歸方程的整個過程⑤回歸方程以一種簡潔的方式反映了x,y之間復(fù)雜關(guān)系的大趨勢,它并不表示x,y之間有確定的關(guān)系,也不是對每一個個體都適用,而只是平均的意義上的一種概括.例析:有一個同學(xué)家開了一個小賣部,他為了研究氣溫對熱飲銷售的影響,經(jīng)過統(tǒng)計,得到一個賣出的熱飲杯數(shù)與當(dāng)天氣溫的對比表:攝氏溫度-504712151923273136熱飲杯數(shù)15615013212813011610489937654

(1)畫出散點圖;(2)從散點圖中發(fā)現(xiàn)氣溫與熱飲銷售杯數(shù)之間關(guān)系的一般規(guī)律;(3)求回歸方程;(4)如果某天的氣溫是C,預(yù)測這天賣出的熱飲杯數(shù)。利用線性回歸方程對總體進行估計解:(1)散點圖(2)氣溫與熱飲杯數(shù)成負相關(guān),即氣溫越高,賣出去的熱飲杯數(shù)越少。溫度熱飲杯數(shù)(3)從散點圖可以看出,這些點大致分布在一條直線附近。Y=-2.352x+147.767^(4)當(dāng)x=2時,y=143.063,因此,這天大約可以賣出143杯熱飲。^(1)(2)(3)(4)(5)(6)根據(jù)下列各散點圖判斷,x與y之間是否線性相關(guān)?

根據(jù)下列各散點圖判斷,x與y之間是否線性相關(guān)練習(xí)總結(jié)

(1)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論