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文档简介

1、工 相关性分析(correlation analysis)相关性分析可以用来验证两个变量间的线性关系，从相关系数r我们可以知道两个变量是否呈线性关系、线性关系的强弱，以及是正相关还是负相关。? 适用场合 当你有成对的数字数据时； 当你画了一张散点图，发现数据有线性关系时； 当你想要用统计的方法测量数据是否落在一条线上时。? 实施步骤尽管人工可以进行相关性分析，然而计算机软件可以使计算更简便。按照以下的介绍来使 用你的软件。分析计算出相关性系数r,它介于一l至ij 1之间。 如果r接近0则两个变量没有线性相关性； 当r接近l或者1时，说明两个变量线性关系很强； 正的r值代表当y值很小时x值也很小

2、，当y值很大时r值也很大； 负的r值代表当y值很大时x值很小，反之亦然。? 示例图表5.39到图表5.42给出了两个变量不同关系时的散点图。 图表5.39给出了一个近似完 美的线性关系，r=0.98 ;图表5.40给出了一个弱的负线性相关关系，r= 0. 69,与图表5.39 比较，数据散布在更宽的范围内；在图表5.41中，两个变量不相关，r = 0.l5 ;在图表5.42中, 相关性分析计算出相同的r = 0.15,但是，在这个情况下显然两个变量是相关的，尽管 不是线性的。图表5.40 弱负线性相关图表5. 39强正线性相关图表542非线性相关? 注意事项 如果，r=0,则变量不相关，但是可能有弯曲的相关性，如图表 5.42那样。为避免这种 情况，首先画出数据的散点图来判断它们的关系。相关性分析只对于存在线性关系的变量有意 义。 相关性分析可以证实两个变量间关系的强弱，但不能计算出那条回归线，如果想找到最 符合的线，请参阅回归分析。 对于系数的决定，回归分析中使用r：它是相关系数r 一的平方。end（注：专业文档是经验性极强的领域，无法思考

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