第7章相关与回归分析课件.ppt

第第7章章 相关与回归分析相关与回归分析相关的意义和种类相关的意义和种类相关分析相关分析回归分析回归分析-第一节、相关分析与回归分析的基本问题一、相关关系的概念：相关关系是指不完全确定的随机（依存）关系二、相关的种类1、相关程度：完全相关（即函数关系）、不完全相关、不相关2、相关方向：正相关、负相关3、相关形式：线性相关、非线性相关4、影响因素多少：单相关、复相关-第二节、相关关系的判断一、相关表1、单变量分组相关表2、双变量分组相关表二、相关图三、相关系数1、相关系数的概念相关系数是在直线相关条件下，说明两个现象之间相关关系密切程度的指标。2、相关系数的计算（1）基本公式（2）简化公式3、相关系数的性质：（1）1r1（2）r0，正相关；r0，负相关。（3）r的绝对值接近于1，强相关；r的绝对值接近于0，弱相关。何秀余何秀余:重点-相关系数计算公式 何秀余何秀余:重点-相关系数案例人均销售额（万元）x利润率（%）yxy612.636158.7675.6510.425108.1652.0818.564342.25148.013.019.003.048.11665.6132.4716.349265.69114.1612.336151.2973.836.2938.4418.636.6943.5619.8716.849282.24117.6 50110.82941465.00654.9-相关系数案例答案-第三节、回归分析一、相关分析与回归分析的关系二、回归直线方程的确定 yc=a+bx三、回归系数与相关系数的关系 r=bxy四、估计标准误差1、作用：判断回归方程代表性大小2、计算（1）一般公式；（2）简化公式五、多元线性回归方程 yc=a+b1x1+b2x2+bnxn -回归方程计算公式 何秀余何秀余:重点-回归方程案例月份产量（千件）x单位成本（元/件）y xy 127341462372921634711628443739219546916276656825340合计21426791481-回归方程案例答案-估计标准误计算公式 何秀余何秀余:重点-估计标准误案例月份xyYc=77.37-1.82x127373.73-0.730.5329237271.910.090.0081347170.090.910.8281437371.911.091.1881546970.09-1.091.1881656868.27-0.270.0729合计214263.8182-估计标准误案例答案方法一：方法二：-公式8、1-相关分析单项选择题1、相关系数的取值范围是（）A、0r1 B、1r1 C、1r1 D、1r02、测定变量之间相关密切程度的指标是（）A、相关系数 B、估计标准误 C、标准差 D、协方差3、变量之间的相关程度越低，则相关系数的数值（）A、越小 B、越接近于0 C、越接近于1 D、越接近于14、在线性相关的条件下，自变量的标准差为10，因变量的标准差为16，相关系数为0.9，则回归系数为（）A、1.44 B、0.56 C、0.16 D、14.45、在相关分析中，若变量X的值增加时，变量Y的值随之减少，则两个变量间的关系是（）A、正相关 B、负相关 C、复相关 D、不相关-练习题1 某部门所属20个企业劳动生产率（x)与销售利润（y)的调查资料经初步加工整理如下：n=20 =30.8 =961.3 =1652.02 =52.44 =65754.65 要求：1、计算劳动生产率与销售利润之间的相关系数，并分析相关的密切程度和方向；2、建立销售利润与劳动生产率变化的直线回归方程。-估计标准误简化公式证明 -在一元线性回归中，可决系数是相关系数的平方 -