建模中的相关分析.ppt

1、a，1，相关分析，a，2，相关分析的重要性，第一节相关分析概述，在社会经济现象中，一些现象和其他现象之间经常存在依赖性，当我们使用变量反映这些现象的特征时，它表现为变量之间的依赖性。分析变量的相关性时，将变量除以参数、变量、变量解释以及其他变量的更改量。或响应变量-受收购影响的相应变化量，a，3，现象的相互关系可以概括为两种不同类型：(a)函数关系(b)相关关系示例：家庭收入决定消费支出，收入的变化必然引起消费支出的变化。在这两个变量中，收益是收购，消费支出是变量。a，4，分别对应的决定关系有两个变量x和y，变量y随变量x变化，完全依赖于x。变量x获取数值时，y是x的函数，它被记录为y=f (

2、x)。其中，x称为参数，y表示变量的每个观测点都放在一行上。、y、x、函数关系(例如：销售额和销售额)、圆的面积和圆的半径、a、5、变量之间的关系不能用函数关系准确地表示。一个变量的值不能由另一个变量唯一确定。变量x获取值时，变量y的一些值。每个观测点都分布在直线周围。5.现象之间客观存在的不确定的数量依赖。，y，x，相关关系，a，6，相关关系示例商品的消费(y)和居民收入(x)如何衡量，正线性关联，负线性关联，a，8，关联，(a)通过目的样本数据研究两个变量之间线性关联的强度，如：投资与收益的关系，商品销售与广告费支出的数量关系，(b)基本方法散点图，关联系数更直观，可用于发现变量之间的关系

3、和可能的趋势。a，10，不要紧，正线性相关，负线性相关，相关，非线性相关，a，11，相关分析的应用实例-散点图，示例1:收集2005年31个省自治区部分大学社会科学研究的数据，以研究项目在高等教育机构人文社会科学研究中的影响因素。研究课题和投入的高级职称的人数，发表的论文数之间是否有很强的线性关系。有关数据，请参阅“大学研究研究研究研究”。，方法：相关系数，a，12，相关系数，相关系数(1)作用3360相关系数(r)使用散点图准确地表示两个变量之间线性关系的程度，相关步骤：1，采样相关系数计算r 2，相关系数测试，a，13，相关系数测试-1r 0，负相关；0 r1，正相关r=1:完全正相关；R

4、=-1:完全负相关；R=0:无线相关；|r|0.8:强相关性；|r|0.3:弱相关，相关系数计算，(a)，样例相关系数r计算，对不同类型的变量应用不同的相关系数指数，但是值的范围和包含是相同的。一般来说，a，14，相关系数计算，相关系数更好地测量两个变量之间的线性相关程度。非线性关系无法解释。如果数据中存在极端值，例如： (1，1) (2，2) (3，3)、(4，4)、(5，5)、(6，1) r=0.33，则通常为：a，17，计算相关系数，Spearman相关系数：用于测量净变量之间的线性相关性(例如，的年龄和不同的收入段、职称和培训年)，Spearman相关系数也称为排名相关系数，用于线性相

5、关分析两个变量的排名大小(线性相关分析)，a，18，相关系数计算，Kendall相关系数：测量顺序变量之间的线性相关首先计算一致性对数(u)和不匹配对数(v)，对x和y分别排序为： x: 2 4 3 5 1 y: 3 4 1 5 2，然后： x : x :如果两个变量具有强烈的相关性，则v较小，与订单相关的系数较大。如果两个变量具有强负相关，则v大，顺序相关系数为负，绝对值大，a，19，计算相关系数，相关系数测试，通常整体相关系数未知，通常使用r作为的近似值。但是，由于r是在采样中计算的，因此会受到采样错误的影响。因为提取的样品不同，r的值不同，所以可以用r说明整体相关度吗？r的可靠性，即重要测试，a，20，系数/系数gamma等级相关系数summers系数(d系数)，a，21，相关分析的应用实例-相关系数，例如，2005年31个省自治区的一部分，研究项目在高校人文社会科学研究中受哪些因素影响研究项目的数量和投入的首席职称的人数，