人教A版2019选择性必修第三册1.结合实例，了解样本相关系数的统计含义.2.了解样本相关系数与标准化数据向量夹角的关系.3.结合实例，会通过样本相关系数比较多组成对样本数据的相关性．学习目标在必修课程中，我们学习了单个变量的观察数据的直观表示和统计特征的刻画等知识与方法．例如，用直方图描述样本数据的分布规律，用均值刻画样本数据的集中趋势，用方差刻画样本数据的离散程度等．这些方法主要适用于通过样本认识单个变量的统计规律．在现实中，我们还经常需要了解两个或两个以上变量之间的关系．例如，教育部门为掌握学生身体健康状况，需要了解身高变量和体重变量之间的关系；医疗卫生部门要制定预防青少年近视的措施，需要了解有哪些因素会影响视力，以及这些因素是如何影响视力的；商家要根据顾客的意见改进服务水平，希望了解哪些因素影响服务水平，以及这些因素是如何起作用的；等等．为此，我们需要进一步学习通过样本推断变量之间关系的知识和方法．环节一：创设情境，引入课题本章的学习内容有成对数据的统计相关性、一元线性回归模型和列联表等，这些知识与方法在解决实际问题中非常有用．可以发现，两个随机变量的相关性可以通过成对样本数据进行分析；利用一元线性回归模型可以研究变量之间的随机关系，进行预测；利用列联表可以检验两个随机变量的独立性．本章的学习对于提高我们解决实际问题的能力，提升数据分析、数学建模等素养都是非常有帮助的．“统计”数据获取数据记录数据分析抽样方法统计图表数据特征变量关系适用于单个变量的分析nxxxxx,,,,4321变量A：nyyyyy,,,,4321变量B：该从哪些角度分析两个个变量的关系？分析逻辑1先分析是否相关2定性分析4量化分析是否合理3定量分析我们知道，一个人的体重与他的身高有关系．一般而言，个子高的人往往体重值较大，个子矮的人往往体重值较小．但身高并不是决定体重的唯一因素，例如生活中的饮食习惯、体育锻炼、睡眠时间以及遗传因素等也是影响体重的重要因素．像这样，两个变量有关系，但又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这种关系称为相关关系(correlation)．环节二：观察分析，感知概念两个变量具有相关关系的事例在现实中大量存在．例如：1．子女身高y与父亲身高x之间的关系．一般来说，父亲的个子高，其子女的个子也会比较高；父亲个子矮，其子女的个子也会比较矮．但影响子女身高的因素，除父亲身高外还有其他因素，例如母亲身高、饮食结构、...
