实用回归分析

1、精选ppt1第2章 回归分析概述2.1 变量间的相关关系 2.2 回归方程与回归名称的由来 2.3 回归分析的主要内容及其一般模型2.4 建立实际问题回归模型的过程2.5 回归分析应用与发展述评 精选ppt22.1 变量间的相关关系第2章 回归分析概述：如何根据统计数据确定变量之间的关系形态及其关联程度，并探索出其内在的数量规律性.： 确定性(函数关系)和非确定性(相关关系).：存在某种函数关系；：变量之间表现出某种不确定性，这种既有 关联、又不存在确定性的关系，称为相关关系.现代统计学关于统计(相关)关系的研究已经形成了两个重要的分支：和精选ppt32.1 变量间的相关关系第2章 回归分析概

2、述：能够用确定的函数关系表达式表达变量之间的关系.严格的、确定的相互依存关系作为影响因素的变量称为；发生对应变化的变量称为可以用函数式表示变量y与P个变量x1,x2,xp之间存在某种函数关系，可以表示为 y=f(x1,x2,xp)精选ppt42.1 变量间的相关关系第2章 回归分析概述例：例：原材料消耗额 y 与产量(x1) 、单位产量消耗(x2) 、原材料价格(x3)之间的关系 y = x1 x2 x3 商品的销售额 y 与销售量 x 之间的关系 y = px其中其中p为销售价格.精选ppt52.1 变量间的相关关系第2章 回归分析概述：是指变量之间具有密切关联，而又不能由某一个或某一些变量

3、唯一确定另外一个变量的关系。数量关系不严格、不确定的依存关系用相关与回归分析方法去分析一般不能用函数式去准确表示：子女身高 (y)与父母身高(x)之间的关系收入水平(y)与受教育程度(x)之间的关系商品的消费量(y)与居民收入(x)之间的关系精选ppt62.1 变量间的相关关系第2章 回归分析概述按相关的按相关的方向方向分为：分为：正相关正相关, ,负相关负相关按相关的按相关的程度程度分为：分为：完全相关完全相关变量之间的函数关系；变量之间的函数关系；不相关不相关现象之间彼此互不影响，其数量变化各自独立；现象之间彼此互不影响，其数量变化各自独立；不完全相关不完全相关界于前两者之间界于前两者之间

4、( (一般的相关关系指的都是不完一般的相关关系指的都是不完全相关全相关) )按相关按相关形式形式分为：分为：线性相关线性相关变量之间近似表现为一条直线变量之间近似表现为一条直线非线性相关非线性相关变量之间近似表现为一条曲线变量之间近似表现为一条曲线研究研究变量的个数变量的个数分为：分为：单相关单相关两个变量的相关关系两个变量的相关关系复相关复相关一个变量对两个或两个以上变量的相关关系一个变量对两个或两个以上变量的相关关系偏相关偏相关研究多个变量之间的相关关系时，假设其他变量不变，研究多个变量之间的相关关系时，假设其他变量不变，只研究其中两个变量的相关关系只研究其中两个变量的相关关系.精选ppt

5、72.1 变量间的相关关系 变量关系变量关系确定性关系：确定性关系： 相关关系相关关系 可用确定的函数表达式表达可用确定的函数表达式表达相关方向相关方向 正相关正相关 负相关负相关 相关程度相关程度 完全相关完全相关完全不相关完全不相关 不完全相关不完全相关 相关形式相关形式 线性相关线性相关 非线性相关非线性相关 变量的个数：变量的个数： 单相关单相关/ 复相关复相关/偏相关偏相关 精选ppt82.1 变量间的相关关系(Correlation Analysis) 是根据实际观察的数据资料，在具有相关关系的变量之间，对现象之间的依存关系的表现形式和密切程度的研究，它处理的是一种相互关系。两种方

6、法两种方法 散点图：散点图： 相关系数：相关系数： 比较直观比较直观详细的定量分析之前，对变量之间详细的定量分析之前，对变量之间存在的相关关系的方向、形式和密存在的相关关系的方向、形式和密切程度进行大致判断切程度进行大致判断定量分析定量分析 精选ppt92.1 变量间的相关关系以直角坐标系的横轴代表变量以直角坐标系的横轴代表变量X X，纵轴代表变量，纵轴代表变量Y Y，将两，将两个变量间相对应的变量值用坐标点的形式描绘出来个变量间相对应的变量值用坐标点的形式描绘出来精选ppt102.1 变量间的相关关系(Correlation Analysis)相关系数相关系数（Correlation coe

7、fficient）:又称Pearson 相关系数，是根据样本数据计算的对两个变量之间线性关系强弱的度量值，用r表示. 若相关系数是根据总体全部数据计算出来的，则称为总体相关系数，记为精选ppt11样本相关系数的计算公式样本相关系数的计算公式 设设(xi,yi）(i=1,2,n)是来自总体是来自总体(X，Y）的样本，）的样本，则样本则样本相关系数的计算公式为相关系数的计算公式为:122i 11()()()()niixyinnxxyyiiixxyyLrL Lxxyy-=-=-=-邋式中，11111()()nnnnxyiiiiiiiiiiLxxyyx yxyn=-=-邋邋2221i111()()nn

8、nxxiiiiiLxxxxn=-=-邋2221111()()nnnyyiiiiiiLyyyyn=-=-邋精选ppt12相关系数的意义相关系数的意义: r无单位，无单位，-1r1 0r1表示两个变量间存在表示两个变量间存在正线性相关正线性相关关系。关系。 -1r0表示两个变量间存在表示两个变量间存在负线性相关负线性相关关系。关系。 r=0表示两个变量间表示两个变量间不存在线性相关不存在线性相关关系。关系。 |r|=1表示两个变量间存在表示两个变量间存在完全线性相关完全线性相关关系。关系。 |r|越接近于越接近于0，表示两变量间线性相关程度越，表示两变量间线性相关程度越低低。 |r|越接近于越接近

9、于1，表示两变量间线性相关程度越，表示两变量间线性相关程度越高高。精选ppt13相关系数的意义相关系数的意义: 0r 0r 0r 精选ppt14r的取值|r|0.30.3|r|0.50.5|r|p样本容量的个数要多于解释变量的个数.第2章 回归分析概述210,3.1,., ,.,inNin正态分布的假设条件相互独立22在此条件下，可以得到回归系数的最小二乘估计及估计的进一步结果如它们分别是回归系数及的最小方差无偏估计等，并且可以做回归的显著性检验及区间估计；精选ppt342.3 回归分析的主要内容及其一般模型 l1.线性回归应用最广泛；l2.只有在回归模型是线性的假设下，才能得到比较深入和一般的结果；l3.许多非线性的回归模型可以转化为线性回归问题.第2章 回归分析概述精选ppt