高一数学2-3变量间的相关关系1ppt课件新人教A版

2.3 变量间的相关关系变量间的相关关系2.3.1 变量之间的相关关系变量之间的相关关系2.3.2 两个变量的线性相关两个变量的线性相关2.3 变量间的相关关系变量间的相关关系2.3.1 变量之间的相关关变量之间的相关关1.掌握两个变量间的相关关系及正相关掌握两个变量间的相关关系及正相关 负相关负相关 不具相关关不具相关关系的判定系的判定.2.通过收集实际生活中两个变量的有关数据作出散点图通过收集实际生活中两个变量的有关数据作出散点图.3.利用散点图直观地认识变量间的相关关系利用散点图直观地认识变量间的相关关系.4.正确理解回归直线方程正确理解回归直线方程 最小二乘法的概念最小二乘法的概念.5.能够根据散点图得到回归直线能够根据散点图得到回归直线.6.掌握利用最小二乘法求回归直线方程的方法掌握利用最小二乘法求回归直线方程的方法.1.掌握两个变量间的相关关系及正相关掌握两个变量间的相关关系及正相关 负相关负相关 不具相关关不具相关关1.相关关系与函数关系不同相关关系与函数关系不同,相关关系是一种相关关系是一种_性关性关系系.2.从散点图上看从散点图上看,点散布在从左下角到右上角的区域内点散布在从左下角到右上角的区域内,两个两个变量的这种相关关系称为变量的这种相关关系称为_,点散布在从左上角到右点散布在从左上角到右下角的区域内下角的区域内,两个变量的这种相关关系称为两个变量的这种相关关系称为_.3.从散点图上看从散点图上看,如果这些点从整体上看大致分布在通过散点如果这些点从整体上看大致分布在通过散点图中心的一条直线附近图中心的一条直线附近,称两个变量之间具有称两个变量之间具有_,这条直线叫这条直线叫_.不确定不确定正相关正相关负相关负相关线性相关关系线性相关关系回归直线回归直线1.相关关系与函数关系不同相关关系与函数关系不同,相关关系是一种相关关系是一种_性性4.假假设我我们已已经得到两个具有得到两个具有线性相关关系的性相关关系的变量的一量的一组数数据据(x1,y1),(x2,y2),(xn,yn).且所求回且所求回归方程是方程是其中其中b是回是回归方程的方程的_,是是_,则有有斜率斜率截距截距4.假设我们已经得到两个具有线性相关关系的变量的一组数斜率截假设我们已经得到两个具有线性相关关系的变量的一组数斜率截通通过求求Q=_的的最小最小值而得出回而得出回归直直线的方法的方法,即使得即使得样本数据的点到回本数据的点到回归直直线的距离的平方和最小的距离的平方和最小,这一方法叫做最小二乘法一方法叫做最小二乘法.(y1-bx1-a)2+(y2-bx2-a)2+(yn-bxn-a)2通过求通过求Q=_1.变量之间的相关关系变量之间的相关关系(1)相关关系相关关系自变量取值一定时自变量取值一定时,因变量的取值带有一定随机性的两个变因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫相关关系量之间的关系叫相关关系.(2)相关关系与函数关系的异同点相关关系与函数关系的异同点相同点相同点:两者均是指两个变量的关系两者均是指两个变量的关系;1.变量之间的相关关系变量之间的相关关系不同点不同点:函数关系是一种确定的关系函数关系是一种确定的关系.如匀速直线运动中时如匀速直线运动中时间间t与路程与路程s的关系的关系;相关关系是一种非确定的关系相关关系是一种非确定的关系.如一块农如一块农田的水稻产量与施肥量之间的关系田的水稻产量与施肥量之间的关系.事实上事实上,函数关系是两个函数关系是两个非随机变量的关系非随机变量的关系,而相关关系是非随机变量与随机变量的而相关关系是非随机变量与随机变量的关系关系.不同点不同点:函数关系是一种确定的关系函数关系是一种确定的关系.如匀速直线运动中时如匀速直线运动中时函数关系是一种因果关系函数关系是一种因果关系,而相关关系不一定是因果关系而相关关系不一定是因果关系,也可能是伴随关系也可能是伴随关系.例如例如,有人发现有人发现,对于在校儿童对于在校儿童,鞋的大小与鞋的大小与阅读能力有很强的相关关系阅读能力有很强的相关关系,然而学会新词并不能使脚变大然而学会新词并不能使脚变大,而是涉及到第三个因素而是涉及到第三个因素年龄年龄,当儿童长大一些当儿童长大一些,他的阅读他的阅读能力会提高能力会提高,而且由于长大而且由于长大,脚也变大脚也变大.函数关系是一种因果关系函数关系是一种因果关系,而相关关系不一定是因果关系而相关关系不一定是因果关系,(3)相关关系的分析方向相关关系的分析方向由于相关关系的不确定性由于相关关系的不确定性,在寻找变量间相关关系的过程中在寻找变量间相关关系的过程中,统计发挥非常重要的作用统计发挥非常重要的作用.我们可以通过收集大量的数据我们可以通过收集大量的数据,在在对数据进行统计分析的基础上对数据进行统计分析的基础上,发现其中的规律发现其中的规律,对它们的关对它们的关系作出判断系作出判断.(3)相关关系的分析方向相关关系的分析方向2.两个变量的线性相关两个变量的线性相关(1)回回归分析分析对具有相关关系的两个具有相关关系的两个变量量进行行统计分析的方法叫回分析的方法叫回归分析分析.通俗地通俗地讲,回回归分析是分析是寻找相关关系中非确定性关系的某种确定性找相关关系中非确定性关系的某种确定性.(2)散点散点图将将n个数据点个数据点(xi,yi),(i=1,2,n)描在平面直角坐描在平面直角坐标系中系中,以表示以表示具有相关关系的两个具有相关关系的两个变量的一量的一组数据的数据的图形叫做散点形叫做散点图.散点散点图形象地反映了各形象地反映了各对数据的密切程度数据的密切程度.2.两个变量的线性相关两个变量的线性相关(3)正相关正相关 负相关负相关如果从散点图看到点散布的位置是左下角到右上角的区域如果从散点图看到点散布的位置是左下角到右上角的区域.这种相关称为正相关这种相关称为正相关.反之反之,如果两个变量的散点图中如果两个变量的散点图中,点散布点散布的位置是从左上角到右下角的区域的位置是从左上角到右下角的区域.即一个变量的值由小变即一个变量的值由小变大时大时,另一个变量的值由大变小另一个变量的值由大变小,这种相关称为负相关这种相关称为负相关.如果关于两个变量统计数据的散点图呈现如图的形状如果关于两个变量统计数据的散点图呈现如图的形状,则这则这两个变量之间不具有相关关系两个变量之间不具有相关关系.例如例如,学生的身高与学生的数学生的身高与学生的数学成绩没有相关关系学成绩没有相关关系.(3)正相关正相关 负相关负相关利用散点图可以判断变量之间有无相关关系利用散点图可以判断变量之间有无相关关系.利用散点图可以判断变量之间有无相关关系利用散点图可以判断变量之间有无相关关系.3.回归直线方程回归直线方程(1)回归直线回归直线观察散点图的特征观察散点图的特征,发现各点大致分布在一条直线的附近发现各点大致分布在一条直线的附近,就就称这两个变量之间具有线性相关的关系称这两个变量之间具有线性相关的关系,这条直线叫做回归这条直线叫做回归直线直线.3.回归直线方程回归直线方程(2)回归直线方程回归直线方程设设x与与y具有相关关系的两个变量具有相关关系的两个变量,且相应于且相应于n组观测值的组观测值的n个个点大致分布在一条直线的附近点大致分布在一条直线的附近,则由则由(2)回归直线方程回归直线方程其中其中,b是回归方程的斜率是回归方程的斜率,a是截距是截距.所得到的方程所得到的方程 叫作回归直线方程叫作回归直线方程,相应的直线叫相应的直线叫作回归直线作回归直线,而对两个变量所进行的统计分析叫作线性回归而对两个变量所进行的统计分析叫作线性回归分析分析.其中其中,b是回归方程的斜率是回归方程的斜率,a是截距是截距.(3)最小二乘法最小二乘法设与与n个个观测点点(xi,yi)(i=1,2,n)最接近的直最接近的直线方程方程为(注意它与表示一次函数的注意它与表示一次函数的习惯y=ax+b不同不同 表示表示y的估的估算算值).其中其中a,b是待定系数是待定系数.用用Q=(y1-bx1-a)2+(y2-bx2-a)2+(yn-bxn-a)2来刻画来刻画n个点与个点与回回归直直线在整体上的偏差在整体上的偏差.上式展开后上式展开后,是一个关于是一个关于a,b的二次多的二次多项式式,运用配方法运用配方法,可求出可求出使使Q取得最小取得最小值时a,b的的值(即上述公式即上述公式中的中的a,b值).(3)最小二乘法最小二乘法上述求回归直线的方法上述求回归直线的方法,是使得样本数据的点到它的距离的是使得样本数据的点到它的距离的平方和最小平方和最小.由于平方又叫二乘方由于平方又叫二乘方,所以这种使所以这种使“偏差平方和为偏差平方和为最小最小”的方法的方法,叫做最小二乘法叫做最小二乘法.上述求回归直线的方法上述求回归直线的方法,是使得样本数据的点到它的距离的是使得样本数据的点到它的距离的题型一题型一 相关关系的判断相关关系的判断例例1:下表是某地的年降雨量与年平均气温下表是某地的年降雨量与年平均气温,两者是相关关系吗两者是相关关系吗?求回归直线方程有意义吗求回归直线方程有意义吗?分析分析:利用散点图进行判别利用散点图进行判别.题型一题型一 相关关系的判断分析相关关系的判断分析:利用散点图进行判别利用散点图进行判别.解解:以以x轴为年平均气温轴为年平均气温,y轴为年降雨量轴为年降雨量,可得相应的散点图如可得相应的散点图如下图所示下图所示:解解:以以x轴为年平均气温轴为年平均气温,y轴为年降雨量轴为年降雨量,可得相应的散点图如可得相应的散点图如因为图中各点并不在一条直线的附近因为图中各点并不在一条直线的附近,所以两者不具有相关所以两者不具有相关关系关系,没必要用回归直线进行拟合没必要用回归直线进行拟合,如果用公式求得回归直线如果用公式求得回归直线也是没有意义的也是没有意义的.规律技巧规律技巧:用回归直线进行拟合两变量关系的一般步骤为用回归直线进行拟合两变量关系的一般步骤为:(1)作出散点图作出散点图,判断散点是否在一条直线附近判断散点是否在一条直线附近;(2)如果散点在一条直线附近如果散点在一条直线附近,用公式求出用公式求出a,b并写出线性回归并写出线性回归方程方程.因为图中各点并不在一条直线的附近因为图中各点并不在一条直线的附近,所以两者不具有相关所以两者不具有相关变式训练变式训练1:5个学生的数学和物理成绩如下表个学生的数学和物理成绩如下表:画出散点图画出散点图,并判断它们是否有相关关系并判断它们是否有相关关系.变式训练变式训练1:5个学生的数学和物理成绩如下表个学生的数学和物理成绩如下表:画出散点图画出散点图,并判并判分析分析:解答本题可以以数学成绩为自变量解答本题可以以数学成绩为自变量,考察因变量物理成考察因变量物理成绩的变化趋势绩的变化趋势,从而作出判断从而作出判断.解解:以以x轴表示数学成绩轴表示数学成绩,y轴表示物理成绩轴表示物理成绩,可得相应的散点图可得相应的散点图如图所示如图所示:由散点图可见由散点图可见,图中的图中的点大致在一条直线点大致在一条直线附近附近,故两者之间具故两者之间具有相关关系有相关关系.分析分析:解答本题可以以数学成绩为自变量解答本题可以以数学成绩为自变量,考察因变量物理成考察因变量物理成题型二题型二 求回归直线方程求回归直线方程例例2:每立方米混凝土的水泥用量每立方米混凝土的水泥用量(单位位:kg)与与28天后混凝土的天后混凝土的抗抗压强度度(单位位:kg/cm2)之之间的关系有如下数据的关系有如下数据:题型二题型二 求回归直线方程求回归直线方程(1)画出散点图画出散点图;(2)如果散点图中的各点大致分布在一条直线的附近如果散点图中的各点大致分布在一条直线的附近,求求y与与x之间的回归直线方程之间的回归直线方程.分析分析:(1)将表中的各对数据在平面直角坐标系中描点将表中的各对数据在平面直角坐标系中描点,便得到便得到具有相关关系的两个变量的一组数据的图形具有相关关系的两个变量的一组数据的图形,即得散点图即得散点图;(2)按照求回归直线方程的步骤和公式按照求回归直线方程的步骤和公式,写出回归直线方程写出回归直线方程.(1)画出散点图画出散点图;解解:(1)如下图如下图.解解:(1)如下图如下图.(2)由散点图知由散点图知,x与与y之间具有线性相关关系之间具有线性相关关系,下面求回归直线下面求回归直线方程方程.制表制表:(2)由散点图知由散点图知,x与与y之间具有线性相关关系之间具有线性相关关系,下面求回归直线下面求回归直线高一数学高一数学2-3变量间的相关关系变量间的相关关系1ppt课件新人教课件新人教A版版高一数学高一数学2-3变量间的相关关系变量间的相关关系1ppt课件新人教课件新人教A版版规律技巧规律技巧:用公式求回归直线方程的一用公式求回归直线方程的一般步骤般步骤:(1)列表列表xi,yi,xiyi.(2)计算算(3)代入公式求代入公式求 的的值.(4)写出回写出回归直直线方程方程.规律技巧规律技巧:用公式求回归直线方程的一般步骤用公式求回归直线方程的一般步骤:变式训练变式训练2:求变式训练求变式训练1中的回归直线方程中的回归直线方程.解解:列表列表:变式训练变式训练2:求变式训练求变式训练1中的回归直线方程中的回归直线方程.高一数学高一数学2-3变量间的相关关系变量间的相关关系1ppt课件新人教课件新人教A版版题型三题型三 利用回归直线方程对总体进行估计利用回归直线方程对总体进行估计例例3:在在7块并排块并排 形状大小相同的实验田上进行施化肥量对水形状大小相同的实验田上进行施化肥量对水稻产量影响的试验稻产量影响的试验,得数据列表得数据列表(单位单位:kg):题型三题型三 利用回归直线方程对总体进行估计利用回归直线方程对总体进行估计(1)画出散点图画出散点图;(2)求水稻产量求水稻产量y与施化肥量与施化肥量x之间的回归直线方程之间的回归直线方程;(3)当施化肥当施化肥50 kg时时,对水稻的产量予以估计对水稻的产量予以估计.分析分析:解答本题应先画散点图解答本题应先画散点图,判断其是否线性相关判断其是否线性相关,再利用最再利用最小二乘法求其回归方程小二乘法求其回归方程.(1)画出散点图画出散点图;(1)画出散点图如图画出散点图如图:由图可见是线性相关的由图可见是线性相关的.(1)画出散点图如图画出散点图如图:(2)借助计算器列表借助计算器列表:(2)借助计算器列表借助计算器列表:(3)施化肥施化肥50 kg时时,可以估计水稻产量约为可以估计水稻产量约为495kg.(3)施化肥施化肥50 kg时时,可以估计水稻产量约为可以估计水稻产量约为495kg.规律技巧规律技巧:(1)回归分析是寻找相关关系中非确定性关系的某回归分析是寻找相关关系中非确定性关系的某种确定性种确定性;(2)求回归直线方程求回归直线方程,关键在于正确地求出系数关键在于正确地求出系数a,b,由于由于a,b的计算量大的计算量大,计算时要仔细计算时要仔细,避免计算失误避免计算失误.规律技巧规律技巧:(1)回归分析是寻找相关关系中非确定性关系的某回归分析是寻找相关关系中非确定性关系的某变式训练变式训练3:改革开放以来改革开放以来,我国高等教育事业有了迅速发展我国高等教育事业有了迅速发展,这里我们得到了某省从这里我们得到了某省从1990年到年到2000年年18岁到岁到20岁的青年岁的青年人每年考入大学的百分比人每年考入大学的百分比.我们把农村我们把农村,县镇和城市分开统计县镇和城市分开统计.为了便于计算为了便于计算,把把1990年编号为年编号为0,1991年编号为年编号为1,2000年年编号为编号为10.如果把每年考入大学的百分比作为因变量如果把每年考入大学的百分比作为因变量,把年份把年份从从0到到10作为自变量作为自变量,进行回归分析进行回归分析,可得到下面三条回归直线可得到下面三条回归直线:城市城市:县镇:农村村:变式训练变式训练3:改革开放以来改革开放以来,我国高等教育事业有了迅速发展我国高等教育事业有了迅速发展,(1)在同一坐标系中作出这三条回归直线在同一坐标系中作出这三条回归直线;(2)对于农村青年来讲对于农村青年来讲,系数等于系数等于0.42意味着什么意味着什么?(3)在这一阶段哪一组的大学入学率年增长最快在这一阶段哪一组的大学入学率年增长最快?(1)在同一坐标系中作出这三条回归直线在同一坐标系中作出这三条回归直线;解解:(1)图象如下图象如下:解解:(1)图象如下图象如下:(2)对于农村青年来讲对于农村青年来讲,0.42意味着考入大学的百分比平均以意味着考入大学的百分比平均以每年每年0.42的速度递增的速度递增,由此可以看出农村经济条件及教育现状由此可以看出农村经济条件及教育现状与城镇的差别与城镇的差别.(3)城市组的大学入学率年增长最快城市组的大学入学率年增长最快.(2)对于农村青年来讲对于农村青年来讲,0.42意味着考入大学的百分比平均以意味着考入大学的百分比平均以基础强化基础强化1.下列两个变量具有相关关系且不是函数关系的是下列两个变量具有相关关系且不是函数关系的是()A.正方形的边长与面积正方形的边长与面积B.匀速行驶的车辆的行驶距离与时间匀速行驶的车辆的行驶距离与时间C.人的身高与体重人的身高与体重D.人的身高与视力人的身高与视力解析解析:A B都是函数关系都是函数关系,C是相关关系是相关关系,D中人的中人的视力与身高力与身高没有关系没有关系.答案答案:C基础强化基础强化2.下列关系是函数关系的是下列关系是函数关系的是()A.产生样本与生产数量产生样本与生产数量B.球的表面积与体积球的表面积与体积C.家庭的支出与收入家庭的支出与收入D.人的年龄与学习成绩人的年龄与学习成绩解析解析:球的表面积与体积存在函数关系球的表面积与体积存在函数关系,应选应选B.答案答案:B2.下列关系是函数关系的是下列关系是函数关系的是()3.如下图所示如下图所示,有有5组组(x,y)数据数据,去掉去掉()组数据后组数据后,剩下的剩下的4组组数据的线性相关系数最大数据的线性相关系数最大.()3.如下图所示如下图所示,有有5组组(x,y)数据数据,去掉去掉()组数据组数据解析解析:由相关关系及图象可知由相关关系及图象可知,去掉去掉D(3,10)组数据后组数据后,余下的四余下的四组数据相关关系最大组数据相关关系最大.答案答案:D解析解析:由相关关系及图象可知由相关关系及图象可知,去掉去掉D(3,10)组数据后组数据后,余下余下4.设有一个回有一个回归方程方程 ,则变量量x增加一个增加一个单位位时()A.y平均增加平均增加1.5个个单位位B.y平均增加平均增加2个个单位位C.y平均减少平均减少1.5个个单位位D.y平均减少平均减少2个个单位位解析解析:由回由回归方程方程 知知,x与与y负相关相关,即即x增加一个增加一个单位位,y平均减少平均减少1.5个个单位位.答案答案:C4.设有一个回归方程设有一个回归方程 5.线性回性回归方程方程 必定必定过()A.(0,0)点点 B.(,0)点点C.(0,)点点 D.()点点解析解析:回回归直直线方程一定方程一定经过样本点的本点的中心中心答案答案:D5.线性回归方程线性回归方程 必定过必定过6.实验测得四组实验测得四组(x,y)的值为的值为(1,2),(2,3),(3,4),(4,5),则则y与与x之之间的回归直线方程为间的回归直线方程为()解析解析:把四把四组实验值代入代入验证知知,适合适合.答案答案:A6.实验测得四组实验测得四组(x,y)的值为的值为(1,2),(2,3),(37.正常情况下正常情况下,年年龄在在18岁到到38岁的人的人,体重体重y(kg)对身高身高x(cm)的回的回归方程方程为 ,张刚同学同学(20岁)身高身高178 cm,他的体重他的体重应该在在_kg左右左右.解析解析:回回归方程方程对身高身高178 cm的人的的人的体重体重进行行预测,当当x=178时,69.967.正常情况下正常情况下,年龄在年龄在18岁到岁到38岁的人岁的人,体重体重y(kg)对身对身8.下列关于回下列关于回归直直线方程方程 bx+a叙述正确的是叙述正确的是_.反映反映 与与x之之间的函数关系的函数关系;反映反映y与与x之之间的函数关系的函数关系;表示表示 与与x之之间的不确定关系的不确定关系;表示最接近表示最接近y与与x之之间直直线关系的一关系的一条直条直线.解析解析:=bx+a表示表示 与与x之之间的函的函数关系数关系,而不是而不是y与与x之之间的函数关系的函数关系.但它反映的关系最接近但它反映的关系最接近y与与x之之间的真的真实关系关系,故故选.8.下列关于回归直线方程下列关于回归直线方程 bx+a叙述正确的叙述正确的能力提升能力提升9.下列说法下列说法:线性回归方程适用于一切样本和总体线性回归方程适用于一切样本和总体;线性回归方程一般都有局限性线性回归方程一般都有局限性;样本取值的范围会影响线性回归方程的适用范围样本取值的范围会影响线性回归方程的适用范围;线性回归方程得到的预测值是预测变量的精确值线性回归方程得到的预测值是预测变量的精确值.其中正确的是其中正确的是_.能力提升能力提升解析解析:样本和总体具有线性相关关系时样本和总体具有线性相关关系时,才能求线性回归方程才能求线性回归方程,而由线性回归方程得到的函数值是近似值而由线性回归方程得到的函数值是近似值,非精确值非精确值.因此线因此线性回归方程有一定的局限性性回归方程有一定的局限性.解析解析:样本和总体具有线性相关关系时样本和总体具有线性相关关系时,才能求线性回归方程才能求线性回归方程,10.(2007广东广东)下表提供了某厂节能降耗技术下表提供了某厂节能降耗技术,改造后生产甲改造后生产甲产品过程中记录的产量产品过程中记录的产量x(吨吨)与相应的生产能耗与相应的生产能耗y(吨标准煤吨标准煤)的几组对照数据的几组对照数据.(1)请画出上表数据的散点画出上表数据的散点图;(2)请据上表提供的数据据上表提供的数据,用最小二乘法求出用最小二乘法求出y关于关于x的的线性回性回归方程方程10.(2007广东广东)下表提供了某厂节能降耗技术下表提供了某厂节能降耗技术,改造后生改造后生(3)已知已知该厂技改前厂技改前100吨甲吨甲产品的生品的生产能耗能耗为90吨吨标准煤准煤,试根据根据(2)求出的求出的线性回性回归方程方程,预测生生产100吨甲吨甲产品的生品的生产能耗比技改前降低多少吨能耗比技改前降低多少吨标准煤准煤?(参考参考值:32.5+43+54+64.5=66.5)(3)已知该厂技改前已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤吨标准煤,解解:(1)由题设所给数据由题设所给数据,可得散点图如下图所示可得散点图如下图所示:解解:(1)由题设所给数据由题设所给数据,可得散点图如下图所示可得散点图如下图所示:高一数学高一数学2-3变量间的相关关系变量间的相关关系1ppt课件新人教课件新人教A版版(3)由由(2)的回归方程及技改前生产的回归方程及技改前生产100吨甲产品的生产能耗得吨甲产品的生产能耗得降低的生产能耗约为降低的生产能耗约为:90-(0.7100+0.35)=19.65(吨标准煤吨标准煤).(3)由由(2)的回归方程及技改前生产的回归方程及技改前生产100吨甲产品的生产能耗吨甲产品的生产能耗品味高考品味高考11.(2009海南宁夏海南宁夏)对变量量x,y有有观测数据数据(xi,yi)(i=1,2,10),得散点得散点图1;对变量量u,v有有观测数据数据(ui,vi)(i=1,2,10),得散点得散点图2.由由这两个散点两个散点图可以判断可以判断()品味高考品味高考A.变量变量x与与y正相关正相关,u与与v正相关正相关B.变量变量x与与y正相关正相关,u与与v负相关负相关C.变量变量x与与y负相关负相关,u与与v正相关正相关D.变量变量x与与y负相关负相关,u与与v负相关负相关答案答案:CA.变量变量x与与y正相关正相关,u与与v正相关正相关12.(2010广东卷广东卷)某市居民某市居民20052009年家庭年平均收入年家庭年平均收入x(单位单位:万元万元)与年平均支出与年平均支出Y(单位单位:万元万元)的统计资料如下表所的统计资料如下表所示示:根据根据统计资料料,居民家庭年平均收入的中位数是居民家庭年平均收入的中位数是_,家家庭年平均收入与年平均支出庭年平均收入与年平均支出_线性相关关系性相关关系.13是是12.(2010广东卷广东卷)某市居民某市居民20052009年家庭年年家庭年解析解析:由表易知由表易知,居民家庭年平均收入的中位数是居民家庭年平均收入的中位数是13,把表中数把表中数作出散点图作出散点图,如下图如下图.由散点图知由散点图知,家庭年平均收入与年平均支出是线性相关关系家庭年平均收入与年平均支出是线性相关关系.解析解析:由表易知由表易知,居民家庭年平均收入的中位数是居民家庭年平均收入的中位数是13,把表中数把表中数