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文档简介

1、第10章相关和回归分析，第10章相关和回归分析，第1节变量之间的相关性，第2节单变量线性回归，第3节多元线性回归，第4节曲线回归，学习目标，1。掌握相关系数的含义、计算方法和应用。掌握一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘估计方法，掌握回归方程的显著性检验，利用回归方程进行预测，掌握多元线性回归分析的基本方法，了解可以转化为线性回归的曲线回归。使用Excel进行回归分析，第一部分是变量之间的相关性。1.变量相关性的概念。相关系数及其计算、变量相关性的概念以及变量之间的关系(函数关系)都是一一对应的确定关系。有两个变量x和y，变量y随变量x而变化，并完全依赖于x，当变量x取某个值时，y根据一定的

2、关系取相应的值，那么y称为x的函数，y=f (x)。其中x称为自变量，y称为因变量，每个观测点都落在一条线上，变量之间的关系(函数关系)某一商品的销售量(y)与销售量(x)之间的关系可以表示为y=p x (p为单价)。面积和圆半径之间的关系可以表示为S=R2。一个企业的原材料消耗(y)、产量(x1)、单位产量消耗(x2)和原材料价格(x3)之间的关系可以表示为y=x1 x2 x3变量之间的关系(相关性)，变量之间的关系不能用函数关系来准确表示，一个变量的值不能由另一个变量唯一确定。当变量X取某个值时，变量Y的值可能有几个观测点分布在直线周围，并且变量之间存在关系(相关性)。商品消费(y)与居民收入(x)的关系，商品销售(y)与广告费用(x)的关系，每亩粮食产量(y)与化肥用量(x1)的关系，降雨量(x2)与气温(x3)的关系，收入水平(y)与受教育程度(x)的关系，父亲身高(y)与子女的关系。相关图、相关系数及其计算、相关度的测量(相关系数)、变量间紧密度的测量、两个变量间线性相关度的测量称为简单相关系数。如果相关系数是根据总数据计算的，则称之为总体相关系数，如果是根据样本数据计算的，则称之为样本相关系数，r，相关度量(相关系数)。计算样本相关系数的公式可以简化为相关性的度量(相关系数的值及其显著性)。R的范围为-1，1 |r|=1，

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