第九章.pptVIP

一、相关关系的概念及特点 相关关系：客观现象之间存在的互相依存的不确定性关系。 2.特点： （1）现象之间确实存在着数量上的依存关系； （2）现象之间数量上的关系是不确定、不严格的依存关系。 三、相关分析与回归分析 相关分析：是用相关系数去表现现象间相关关系的方向和密切程度 。 回归分析：根据相关关系的形态，选择一个合适的数学模型(称为回归方程式)，来近似地表示变量间的平均变化关系的一种统计分析方法。 三、相关表与相关图 相关表：相关表是一种反映变量之间相关关系的统计表。相关表的编制，一般以x为自变量，y为因变量，把每个自变量与其相应的因变量在表格中一一对应地排列。通过相关表可以初步看出相关关系的形式、密切程度和相关方向。 相关图：又称散点图、散布图（Scatter diagram），它是将相关表中的观测值在平面直角坐标系中用坐标点描绘出来，以表明相关点的分布状况。通过相关图，可以大致看出两个变量之间有无相关关系以及相关的形态、方向和密切程度。 利用Excel绘制散点图的具体方法 ①进入Excel表格界面，然后直接点击“图表”命令。出现如图10.8所示的对话框。我们选择“XY散点图”。 ②单击“自定义类型”，出现图10.9所示的对话框，选择“两轴折线图” ③单击下一步，出现图10.10的对话框，在数据区域里选择数据区域“$B2:$C9”。 单击下一步，出现图10.11的对话框，在系列里选择“产品产量”和“生产费用”，在分类X轴标志里选择“$A2:$A9”。 ⑤单击下一步，出现图10.12的对话框,在图表标题框里输入“产品产量与生产费用相关图”，X轴输入“时间”，Y轴分别输入“产品产量”和“生产费用”，单击“完成”出现图10.13的输出结果： 输出结果 一、单相关关系的测定——相关系数 相关系数：在线性相关条件下，说明两个现象之间相关关系的方向和密切程度的统计分析指标。通常用r来表示。 总体相关系数的计算： 相关系数的定义公式为： （1）利用Excel公式计算相关系数r 例．针对表10-2，借助于Excel表格计算相关系数。 ②在图10.15对话框里，在Arrey1一栏输入B3:B12, 在Arrey2里输入C3:C12。 ③ 单击“确定”，计算出r=0.9874，和例3计算的结果是一致的。但用Excel计算要比公式计算快捷的多。 （2）利用Excel“数据分析”计算相关系数r 用工具“加载宏”选项选中“分析工具库”选项 ，见图10.17 这时，在“工具”菜单中选中“数据分析”命令。从“数据分析”选项中选中“相关系数”选项，见图10.18。 在输入的区域里输入“$B$3:$C$12”，在输出的区域里输入“$B$15:$D$17”,见图10.19。相关系数分析的结果间图10.20。 二、单相关关系的判定 相关系数的数值范围，是在－1和＋1之间，即－1≤r≤＋1 ； r＞0为正相关，r＜0为负相关； |r|越接近于1，则表示相关关系越强，越接近于0，则表示相关关系越弱； 相关系数的绝对值|r|在0.3以下是无直线相关，0.3以上是有直线相关，0.3～0.5是低度直线相关，0.5～0.8是显著相关(中等程度相关)，0.8以上是高度相关。 一、回归分析的一般问题 回归分析所研究的两个变量不是对等关系，必须根据研究目的，先确定其中一个是自变量，另一个是因变量； 回归分析可以根据研究目的不同分别建立两个不同的回归方程 ； 回归分析对资料的要求是，自变量是可以控制的变量(给定的变量)，因变量是随机变量。 二、一元线性回归分析 解：首先，根据表中合计栏的资料求出标准方程组中所需数据 其次，将求出的数据代入公式（10.9），求出a、b的值： 利用Excel求一元线性回归方程 在“工具”菜单中选中“数据分析”命令。从“数据分析”选项中选中“回归”选项，见图10.22。单击“确定”按钮出现图10.23的对话框。在Y值输入区域$C$3:$C$12, 在X值输入区域$B$3:$B$12,输出区域选中新工作表组. 三、估计标准误差的计算方法 图10.22 图10.23 表10-4 计算结果如表10-4，计算出的interpret（截矩）即a=-0.38591，X Varable 即b=2.293182，和例5用公式计算的结果是一致的，只是这要方便快捷的多。 statistics 统计学——第十章相关分析与一元线性回归分析 · · · · · · · · · · · · · · x y 第十章 相关分析与 一元线性回归分析 第一节 相关分析和回归分析概述 第二节 相关分析 第三节 一元线性回归分析 本章内容 第一节 相关分析和回归分