回归分析和相关分析
第六章 相关分析和回归分析。第一节 变量间的相关关系 第二节 简单回归分析 第三节 多元回归分析。第一节 变量间的相关关系。变量间的函数关系。是一一对应的确定关系 设有两个变量 x 和 y。第八章 相关与回归分析。第一节 相关与回归分析的基本概念。一.函数关系和相关关系 变量之间的关系可有两大类。
回归分析和相关分析Tag内容描述:<p>1、第六章 相关分析和回归分析,第一节 变量间的相关关系 第二节 简单回归分析 第三节 多元回归分析,第一节 变量间的相关关系,相关的概念 相关分析的内容 相关系数及其计算 相关系数的检验,一、变量相关的概念,变量间的函数关系,是一一对应的确定关系 设有两个变量 x 和 y ,变量 y 随变量 x 一起变化,并完全依赖于 x ,当变量 x 取某个数值时, y 依确定的关系取相应的值,则称 y 是 x 的函数,记为 y = f (x),其中 x 称为自变量,y 称为因变量,1、某种商品的销售额(y)与销售量(x)之间的关系可表示为 y = p x (p 为单价) 2、圆的面积(S)与。</p><p>2、第八章 相关与回归分析,第一节 相关与回归分析的基本概念 第二节 相关分析 第三节 一元线性回归分析 第四节 可化为线性回归的非线性回归模型 第五节 多元线性回归分析简介,2019/5/28,1,http:/dtjj.com.cn/plus/view.php?aid=38393,第一节 相关与回归分析的基本概念,一.函数关系和相关关系 变量之间的关系可有两大类:确定性关系(函数关系)和不确定性关系(相关关系): 确定性关系:变量之间存在确定性依存关系,即当一个或几个变量取一定的值时,另一个变量有确定值与之相对应。 不确定性关系:变量之间确实存在数量上依存关系但关系数。</p><p>3、第 九 章 相 关 与 回 归,主要内容,一 线性相关 二 秩相关 三 分类变量的关联性分析,一 线性相关的概念 线性相关(linear correlation)又称简单相关(simple correlation),用于双变量正态分布(bivariate normal distribution)资料。其性质可由散点图直观的说明。 目的:研究 两个变量X,Y数量上的依存(或相关) 关系。 特点:统计关系,二、相关系数的意义与计算,1. 意义:相关(correlation coefficient)又称Pearson积差相关系数,用来说明具有直线关系的两变量间相关的密切程度与相关方向。,2. 计算:样本相关系数的计算公式为,例- 某地1。</p><p>4、统计学,主讲教师:姚世斌,制作:姚世斌,第八章,8.1相关分析,相关与回归,分析,一、相关关系的概念,现象之间的数量关系存在着两种不同的类型:一种是函数关系,另一种是相关关系。,函数关系指的是变量之间存在着的严格的依存关系,它们之间的关系值是固定的,对于某一变量的每一个值,都有另一个变量的完全确定的值与之相对应。,例如,圆的面积等于圆周率乘以半径的平方。,S=r2,相关关系是指变量之间确实存在的但关系值不固定的相互依存关系。在这种关系中,当一个(或几个)变量的值确定以后,另一个变量的值虽与它(或它们)有关,但却不能完。</p><p>5、1 概述概述 一 相关关系 1 函数关系 如 销售额与销售量 圆面积和圆半径 2 统计关系 如 收入和消费 身高的遗传 2 概述概述 统计关系的常见类型 线性相关 正线性相关 负线性相关 非线性相关 统计关系不象函数关系那样直接 但却普 遍存在 且有强有弱 如何测度 3 概述概述 二 相关分析和回归分析的任务 研究对象 统计关系 相关分析旨在测度变量间线性关系的强弱程 度 回归分析侧重考察变量之间。</p>