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文档简介

1、相关分析相关分析线性回归分析线性回归分析回归模型的检验回归模型的检验回归模型的适用性回归模型的适用性非线性回归分析非线性回归分析niniiiniiYYXXYYXXr112211)()()(niiiniiVUD1212)()1(6122nnDRi) 1(2nnVUT212rnrt1nRZ)52(2) 1(3nnnTZPearson相关系数Spearman系数,大样本 下,近似正态分布kendall系数,大样本 下,近似正态分布)1)(1 (2122212212 . 1rrrrrryyyy(一)偏相关系数(2)计算方法：(2)思绪:由于: 因变量取值的变化受两个要素的影响自变量不同取值的影响其他要

2、素的影响如:儿子身高(y)的变化受:父亲身高(x)的影响、其他条件于是: 因变量总变差=自变量引起的+其他要素引起的即: 因变量总变差=回归方程可解释的+不可解释的可证明:因变量总离差平方和=回归平方和+剩余平方和niiniiniiniiyyyyyyyyR121212122)() (1)()(iiiSt22)(iiyixxSS) 1/()(/)(22knyykyyFiii) 1/()1 (/22knRkRF 随机、等方差、独立随机、等方差、独立随机、异方差、独立随机、异方差、独立非独立非独立(四)残差序列独立性检验:残差序列能否存在后期值与前期值相关的景象,利用D.W(Durbin-Watson)检验d-w=0:残差序列存在完全正自相关;d-w=4:残差序列存在完全负自相关;0d-w2:残差序列存在某种程度的正自相关;2d-w4:残差序列存在某种程度的负自相关;d-w=2:残差序列不存在自相关.残差序列不存在自相关,可以以为回归方程根本概括了因变量的变化;否那么,以为能够一些与因变量相关的要素没有引入回归方程或回归模型不适宜或滞后性周期性的影响. niiyxxxxnSnty12202011)2(SSTSSEknnR1112) 1/()(/)(22knyykyyFiiiiiiSt22)

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