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文档简介
1、第三节复相关分析、校正复相关系数的意义和复相关系数的显性检验、一、复相关系数的意义和校正、研究一个变量和多个变量的总相关的过程称为复相关或多元相关。 从相关性分析的角度来看，复相关器中的变量虽然不是由变量和变量所区分，但是因为在实际应用中，复相关分析通常与多维线性回归分析相关，所以复相关器一般指依赖变量y和m个变量的总相关。 在多次线性回归分析中，由于依赖变量的回归平方和SSR在依赖变量y的总平方和SSR中所占的比例越大，表示依赖变量y与m个自变量的线性关联越密，或者依赖变量y与m个自变量的总相关越密，所以需要y与x1、x2、 xm的复相关指数、简称相关指数相关指数R2测定多次线性回归的精度，
2、或者测定用多次线性回归方程式预测的可靠度。 很明显。 基于变量y和m个参数x1、x2、xm的复相关系数(multiple correlation coefficient )也可以记载为Ry12m。 复相关系数表示y和x1、x2、xm的线性关系的紧密程度。 由于包括x1、x2、xm的总线性影响，y和x1、x2、以及xm的复相关也与y的简单相关，即复相关系数可能的值的范围可以是、二、复相关系数的显着性检验、以及复相关系数的复相关系数r的显着性检验，两种方法f检验方法和查看f检验法是y和x1、x2、xm的整体复相关系数，f检验的无效假设和准备假设是：根据下述f校正量检验r的显性：注意：代入上式，说明FR值实际上是多次线性回归关系的显性检验f检验的f 由于在df2的定时预定的显示电平的f值是一定的，因此能够求出显示电平为时的临界r值：并将其表示。 因而，复相关系数r的显着性检查能够通过简单的查找表法进行。 在示例21中，根据变量y (瘦身量)和参数x1(眼肌面积)、x2(躯干长度)和x3(壁厚)的复相关系数，获得(f0. 01 (3，50 )=。 显着性检查表明，
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