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第一章統計案例本章回顧總結一、回歸分析問題回歸分析是對具有相關關系的兩個變量進行統計分析的一種常用方法，其步驟是：其中第三步“選擇函數模型去擬合樣本點”是該部分知識的難點，限于難度及現階段學習的需要，在學習時，我們重點把握線性回歸模型的思想方法便可．

以下是某地搜集到的新房屋的銷售價格y和房屋面積x的數據：(1)畫出數據對應的散點圖；(2)求線性回歸方程，并在散點圖中畫出回歸直線；(3)據(2)的結果估計當房屋面積為150m2時的銷售價格．二、獨立性檢驗獨立性檢驗是對兩個分類變量間是否存在相關關系的一種案例分析方法．常用等高條形圖來直觀反映兩個分類變量之間差異的大?。焕眉僭O檢驗求隨機變量K2的值能更精確地判斷兩個分類變量間的相關關系．獨立性檢驗的思想類似于數學上的反證法，在假設下構造的隨機變量K2應該很小，如果由觀測數據計算得到的K2很大，則在一定程度上說明假設不合理．對該部分知識的考查，常與必修三中的統計知識相結合，綜合考查學生分析問題和解決問題的能力．

在某校高三年級一次全年級的大型考試中數學成績優秀和非優秀的學生中，物理、化學、總分也為優秀的人數如下表所示，則數學成績優秀與物理、化學、總分也優秀哪個關系較大？注：該年級此次考試中數學成績優秀的有360人，非優秀的有880人．由上面計算可知數學成績優秀與物理、化學、總分優秀都有關系，由計算分別得到K2的觀測值k1、k2、k3的值都大于10.828，由此說明有99.9%的把握認為數學優秀與物理、化學、總分優秀都有關系，但與總分優秀關系最大，與物理次之．三、轉化與化歸思想在回歸分析中的應用回歸分析是對抽取的樣本進行分析，確定兩個變量的相關關系，并用一個變量的變化去推測另一個變量的變化．如果兩個變量非線性相關，我們可以通過對變量進行變換，轉化為線性相關問題．

為了研究某種細菌隨時間x變化時，繁殖個數y的變化，收集數據如下：(1)用天數x作解釋變量，繁殖個數y作預報變量，作出這些數據的散點圖

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