5相关与回归分析.ppt

1、1,应用统计学实验指导,主讲教师：丁辉,2,实验五：相关与回归分析,3,实验目的,1、掌握用Excel绘制变量之间的散点图 2、掌握利用Excel求解变量之间的相关系数的操作步骤 3、掌握用Excel一次性算出回归模型参数的方法和步骤 4、正确分析输出结果并得出正确的回归模型。,4,1、熟练掌握利用Excel绘制散点图和计算变量间的相关系数 2、通过练习，能够独立运用Excel计算出回归模型参数 3、正确分析输出结果并得出正确的回归模型,实验要求,5,实验内容,1、某地区1994年到2002年的人均收入和商品零售总额的数据如下： 求人均收入和商品零售总额之间的相关关系。,6,7,实验步骤,1、

2、相关系数 在Excel中，相关系数函数和相关系数宏提供了两种计算相关系数的方法。 （一）相关系数函数 在Excel中，CORREL函数和PERSON函数提供了计算两个变量之间的相关系数的方法，这两个函数是等价的。,8,在Excel 的工作表中输入如表5.1 所示的人均收入X和商品零售总额Y的样本数据。,9,单击单元格D3，单击工具栏上的“插入函数”命令，出现下图所示对话框，在“选择类别”后的对话框中选择“统计”，在“选择函数”中选择函数“CORREL”，然后点击确定。,10,在“array1”中输入第一个变量“人均收入”的数据区域B2:B10，“array2”中输入第二个变量“商品零售总额”的

3、数据区域C2:C10。如下图所示。 单击确定，得到结果0.994377199。,11,（二）相关系数宏 在Excel 的工作表中输入如表5.1 所示的人均收入X和商品零售总额Y的样本数据。,12,单击单元格D3，单击工具栏上的“工具数据分析”命令，选择“相关系数”过程，如图所示。,13,在“输入区域”中输入两个变量所在区域B2:C10，数据以列排列，输出区域选择在同一工作表中的以E1:F6区域里。如下图所示。,14,单击确定，得到结果0.994377。,15,实验内容,2、对表5.1数据，试配合适当的回归模型并进行显著性检验；若2003年该地区人均收入为1300元，当显著性水平为0.05 时，

4、试估计2003 年商品零售总额为多少？,16,在Excel 的工作表中输入如表5.1 所示的人均收入X和商品零售总额Y的样本数据。,17,点击主菜单中的“插入”菜单，在弹出的子菜单中点击“图表”选项，在标准类型选项下选择“XY 散点图”，点击下一步，在弹出对话框的输入区域，拖动鼠标选择人均收入X和商品零售总额Y的样本值；系列产生，在选择列；得到散点图如下图所示。 由图可以看出人均收入X和商品零售总额Y之间存在很明显的线性关系，可以建立一元线性回归模型。,18,19,点击主菜单中的“工具”菜单，在弹出的子菜单中点击“数据分析”(若弹出的子菜单无“数据分析”选项，可通过“工具”菜单中的“加载宏”选

5、项进行补充安装)，在出现的数据分析对话框中选择回归，如下图所示。,20,点击对话框中的确定，弹出“回归”对话框，在Y 值输入区域，拖动鼠标选择Y样本值C2:C10，在X 值输入区域，拖动鼠标选择X 样本值B2:B10,“置信度”输入95%，“输出区域”为A12，如图所示。,21,点击确定，弹出回归分析有关参数的窗口，如图所示。,22,由上图的输出结果，可以得到本例中的回归系数为a= 0.1336577,b= -38.68166，故所求回归方程为Y=0.1336577X + -38.68166，由于Significance F=4.36511E-080.001，可知回归方程是极高度显著的，说明该回归模型和回归方程合理反映了人均收入和商品零售总额的相关关系，可以用来进行预测和控制。 Y=0.1336577*1300 -38.68166=135.07335 2003 年商品零售总额为135.07335元,23,实验作业,1、为了研究1978-2005年中国财政收入与国内生产总值的关系，取得数据如下表： 求中国财政收入与国内生产总值之间的相关关系。,24,25,2、对表5.2数据，