回归与相关分析

回归与相关分析Tag内容描述：<p>1、第八章 相关与回归分析,第一节 相关关系 基本概念 第二节 简单线性回归分析 第三节 非线性回归分析,学习目标,相关与回归分析是一种常用的统计分析方法。通过本章的学习要求了解相关的概念、类型，掌握相关程度的测定方法，学会简单回归分析方法。本章节计划课时大约为5小时。,第一节 相关基本概念,一. 变量相关的概念 二. 相关系数及其计算,变量相关的概念,变量间的关系 （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 。</p><p>2、第七章 回归与相关分析,（针对两个变量的相互关系进行分析） 第一节 直线回归 第二节 直线相关 第三节 多项式回归 第四节 协方差分析*,第七章要点提示,本章对两个变量的相互关系进行分析，是多元统计分析的基石。学习时首先要求区分“回归”术语古今含义的不同之处，充分认识一元线性回归与相关分析的基础地位； 熟悉回归关系与相关关系的本质区别及两者在统计表述方法上的联系（如r与b在数学意义上的统一性）和各自的侧重点； 重点掌握直线回归与相关分析的显著性检验方法和双变量回归模型的协方差分析技术，以便将统计控制手段与试验控。</p><p>3、相关分析 回归分析,与,什么是相关？,一组学生，我们测量其身高获得一组数据，测量其体重也获得一组数据，我们可以知道这组学生的身高和体重处于什么水平（典型性），也可以知道这组学生的身高和体重的离散程度（变异性），此外，我们还想知道这组学生身高和体重之间存在着什么样的关系？,两个变量之间不精确、不稳定的变化关系称为相关关系。它与函数关系的区别就在于两个变量值不是一一对应得那样精确、稳定。当一个或几个相互联系的变量取一定数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化，变量间。</p><p>4、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>5、第八章 相关与回归分析,8.1 相关与回归分析的概念 8.2 一元回归分析 8.3 Excel回归分析工具 8.4 多元回归分析,8.1 回归与相关的概念,一、相关关系的概念 二、相关关系的种类 三、回归分析与相关分析,（一）函数关系 （二）相关关系,相关关系表现为现象之间客观存在非确定性的数量对应关系。,一.相关关系的概念,函数关系可以用一个确定的公式，即函数式,来表示。,例2、根据消费理论，商品需求量Q与商品价格P、居民收入I之间具有相关关系：,相关关系，可用统计模型,二.相关关系的种类：,（一）依相关关系所涉及因素的多少，分为单相关与复相。</p><p>6、第七章 相关分析与回归分析,相关分析的意义和种类 相关关系的判断 回归分析与一元线性回归,第一节 相关分析的意义和种类,一、相关关系的概念和种类 客观现象的相互联系，可以通过一定的数量关系反映出来。而这种数量关系可以分为两种类型，即函数关系和相关关系。 函数关系：现象间存在严格依存的、确定的关系。 相关关系：客观现象之间存在的非确定的相互依存关系。特点： 在相互依存的两个变量中，可以根据研究的目的，把其中的一个确定为自变量，用x表示，另一个对应变化的变量则确定为因变量，用y来表示。 2、现象之间数量上的关系不。</p><p>7、统计学原理 复习,统 计 学 原 理 第八章 相关与回归分析,第一节 相关分析概述,一、函数关系与相关关系 正方形面积与边长；脚长与智商；销售收入和消费情况；广告投入与销售收入；GDP与精神病患者；头发长与见识短 1.函数关系： 变量之间存在严格的数量关系。 2. 相关关系： 变量之间存在不确定的依存关系。 3.区别与联系：,1.按相关关系涉及的变量多少划分分为单相关、复相关、偏相关。 2.按相关形式划分可以分为线性相关和曲线相关。 3.按相关的方向划分可分为正相关和负相关。 4.按相关关系的程度划分可分为完全相关，不完全相关和不相。</p><p>8、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>9、第八章 相关与回归分析 第一节 相关分析,一、函数关系和相关关系 （一）函数关系和相关关系的区别与联系。 客观现象总是普遍联系、相互依存、相互制约的，当我们用变量来反映这些现象的特征时，便表现为变量之间的依存关系。变量之间就其关系的变化来说可分为函数关系和相关关系。,（二）相关关系的分类,客观现象间的相关关系相当复杂，表现为各种形态，可以按不同的标志加以分类。 1按相关程度划分，相关关系可分为完全相关、不完全相关和不相关。,当一种现象的数量变化完全由另一种现象的数量变化所决定时，称这两种现象之间的关系为完。</p><p>10、第六章回归与相关分析,Chapter6RegressionandCorrelationAnalysis,本章重点和难点,理解并掌握回归与相关的区别与联系；一元线性回归的基本原理、方法，线性回归的显著性检验、区间估计和预测；相关系数的定义、性质和显著性检验；常用曲线方程的线性化方法及回归方程拟合情况的比较。,本章内容,回归与相关的概念一元线性回归分析线性相关分析一元非线形回归（可直线化的曲线。</p><p>11、第七章回归与相关分析 针对两个变量的相互关系进行分析 第一节直线回归第二节直线相关第三节多项式回归第四节协方差分析 第七章要点提示 本章对两个变量的相互关系进行分析 是多元统计分析的基石 学习时 首先要求区。</p><p>12、2010年11月 不要过于教条地对待研究的结果 尤其当数据的质量受到怀疑时 DamodarN Gujarati 统计名言 第8章一元线性回归 8 1变量间关系的度量8 2一元线性回归的估计和检验8 3利用回归方程进行预测8 4用残差检验模型的假定 2010年11月 学习目标 相关关系的分析参数的最小二乘估计回归直线的拟合优度回归方程的显著性检验利用回归方程进行预测用残差证实模型的假定用Excel和。</p>