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第七章回归与有关分析;一、有关分析概述
二、有关关系的测定;⒈出租汽车费用与行驶里程：
总费用=行驶里程?每公里单价;现象间的依存关系大致能够分成两种类型：;⒈按涉及变量的多少分为;一、有关分析概述
二、有关关系的测定;定性分析;简朴
有关表;正相关;在直线有关的条件下，用以反映两变量间线性有关亲密程度的统计指标，用r表达;有关系数r的取值范畴：-1≤r≤1;是相关系数的平方，用表示；用来衡量回归方程对y的解释程度。;结论：工业总产值与能源消耗量之间存在高度的正有关关系，能源消耗量x的变化能够解释工业总产值y变化的95.2﹪。;第十一章回归分析与有关分析;一、回归分析概述
二、一元线性回归模型
三、回归预计原则差
四、线性有关的明显性检查
五、回归预计与预测;回归分析;回归分析与有关分析;有关分析中x与y对等，回归分析中x与y要拟定自变量和因变量；
有关分析中x、y均为随机变量，回归分析中只有y为随机变量；
有关分析测定有关程度和方向，回归分析用回归模型进行预测和控制。;注意;回归分析的种类;一、回归分析概述
二、一元线性回归模型
三、回归预计原则差
四、线性有关的明显性检查
五、回归预计与预测;一元线性回归模型;一元线性回归方程的几何意义;总体一元线性
回归方程:;随机干扰：各种偶然因素、观察误差和其他被忽视因素的影响;;一元线性回归方程
中参数a、b的确定：;整顿得到由两个有关a、b的二元一次方程构成的方程组：;【分析】因为工业总产值与能源消耗量之间存在高度正相关关系（），所以可以拟合工业总产值对能源消耗量的线性回归方程。;即线性回归方程为：;最小二乘法预计的优良性质;;b与r的关系：;鉴定系数与有关系数的关系;鉴定系数与有关系数的区别：;一、回归分析概述
二、一元线性回归模型
三、回归预计原则差
四、线性有关的明显性检查
五、回归预计与预测;回归预计原则差;在大样本条件下，可用公式计算：;;Lyy=U+Q;预计原则差越小，则变量间有关程度越高，回归线对Y的解释程度越高。;一、回归分析概述
二、一元线性回归模型
三、回归预计原则差
四、???性有关的明显性检查
五、回归预计与预测;样本有关系数r的明显性检查（t检查法）;有关系数的明显性检查（t检查法）;【例】检验工业总产值与能源消耗量之间的线性相关性是否显著资料;一、回归分析概述
二、一元线性回归模型
三、回归预计原则差
四、线性有关的明显性检查
五、回归预计与预测;回归方程的预计与预测;点预计;区间预计;即：;SPSS输出成果（一）;方差分析表;SPSS输出成果（三）;35.00 24.00 21.34872 -1.67557 18.71588 23.98157
38.00 25.00 23.73710 -1.44965 21.36539 26.10881
40.00 24.00 25.32935 -1.29904 23.12509 27.53360
42.00 28.00 26.92160 -1.14842 24.87796 28.96523
49.00 32.00 32.49447 -.62128 30.92932 34.05962
52.00 31.00 34.88284 -.39536 33.45997 36.30572
54.00 37.00 36.47509 -.24475 35.11637 37.83382
59.00 40.00 40.45572 .13179 39.12628 41.78516
62.00 41.00 42.84409 .35771 41.43978 44.24841
64.00 40.00 44.43634 .50832 42.94855 45.92413
65.00 47.00 45.23247 .58363 43.69437 46.77056
68.00 50.00 47.62084 .80955 45.90378 49.33791
69.00 49.00 48.41697 .88485 46.63245 50.20148
71.00 51.00 50.00922 1.03547 48.08053 51.93790
72.00 48.00 50.80534 1.11077 48.80060 52.81008
76.00 58.00 53.98984 1.41200 51.66055 56.31912;企业编号;平均每昼夜产量;序号
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