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301 数学Ⅰ2節 データの相関

指導資料

  • 散布図・相関係数について~ r=±1,0のときの散布図を考える~
    2013年12月27日
    • 数学
    • 実践事例
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    散布図・相関係数について~ r=±1,0のときの散布図を考える~

    数学Ⅰのデータの分析で「相関係数」を扱う。それを扱う前までには,1つの変量についての「分散」や「標準偏差」を扱っておき,それを踏まえて2つの変量の「共分散」や「相関係数」を扱う。教科書には「相関係数」は,-1以上1以下の値をとり,正の相関が強いほど1に近づき,また,負の相関が強いほど-1に近づくことについての説明や負の相関が強い状態から正の相関が強い状態までの代表的な散布図が5通りほど載せてあるが,残念なことに相関係数の値がいくらであればそのような判断が下せるかについては記載がない。本稿では,きわめて強い相関があるという r=±1の場合とほとんど相関がないという r=0という場合について,対応する2つの変量x,yの間の関係や散布図を考察してみる。※文中の数式は,「Tosho数式エディタ」で作成されています。ワード文書で数式を正しく表示するためには,「Tosho数式エディタ」が導入されていることが必要です。無償ダウンロードはこちら→無償ダウンロードのご案内

    山口県立岩国高等学校教諭 西元教善

  • データの改竄(かいざん)から学ぶ~相関係数と散布図の関係を理解する~
    2014年01月10日
    • 数学
    • 実践事例
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    データの改竄(かいざん)から学ぶ~相関係数と散布図の関係を理解する~

    教科書で扱ってある例を少し変形することで理解を深める有効な題材とすることができることがある。本稿では,数学Ⅰの最後の例として,東書数学Ⅰに載せてある「相関係数の値を求める」例での値を少し変えて,相関係数と散布図の関係についての理解を深める題材とする。東書数学Ⅰのp.172には5人の生徒の身長と体重を載せた表が与えられ,身長と体重の相関係数rを求める例がある。 r≒0.65という結果になるが,身長と体重の(どちらか一方の)数値を変更してr=1,-1, 0という値になるようにして,データ数は少ないがこの値とその散布図からどのようなことが判断できるかについて考察させる題材にしました。つまり,どのようにデータの数値を変えれば目的の値になるかという「データの改竄(かいざん)」を通じて相関係数と散布図の理解を深めることをねらいとする。※文中の数式は,「Tosho数式エディタ」で作成されています。ワード文書で数式を正しく表示するためには,「Tosho数式エディタ」が導入されていることが必要です。無償ダウンロードはこちら→無償ダウンロードのご案内

    山口県立岩国高等学校教諭 西元教善

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