第七相关与回归分析课件.ppt

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1、第1页，此课件共94页哦相关系数及其计算变量相关的概念第2页，此课件共94页哦第3页，此课件共94页哦第4页，此课件共94页哦第5页，此课件共94页哦第6页，此课件共94页哦第7页，此课件共94页哦第8页，此课件共94页哦第9页，此课件共94页哦相关关系非线性相关线性相关正相关正相关负相关负相关完全相关不相关第10页，此课件共94页哦第11页，此课件共94页哦第12页，此课件共94页哦22)()()(yyxxyyxxr2222 yynxxnyxxynr第13页，此课件共94页哦5.0 r 14.-1 r 03.r=02.|r|=11.r 的取值范围是-1,1为完全相关不存在线性相关关系为负相关

2、为正相关|r|越趋于1表示关系越密切；|r|越趋于0表示关系越不密切第14页，此课件共94页哦第15页，此课件共94页哦第16页，此课件共94页哦9987.074575226399135.1282777.160733231374575.1282799.915617313222222 yynxxnyxxynr第17页，此课件共94页哦)2(122ntrnrt第18页，此课件共94页哦9809.649987.012139987.02t第19页，此课件共94页哦第20页，此课件共94页哦第二节 简单线性回归分析预测及应用回归方程的显著性检验参数的最小二乘估计一元线性回归模型第21页，此课件共94页哦

3、第22页，此课件共94页哦第23页，此课件共94页哦回归模型多元回归一元回归线性回归非线性回归线性回归非线性回归第24页，此课件共94页哦第25页，此课件共94页哦3.主要用于预测和估计1 个或多个数字的或分类的自变量(解释变量)被预测的变量1 个数字的因变量(响应变量)2.方程中运用1.回答“变量之间是什么样的关系？”第26页，此课件共94页哦第27页，此课件共94页哦对于只涉及一个自变量的简单线性回归模型可表示为y=b0+b1 x+ey 是 x 的线性函数(部分)加上误差项线性部分反映了由于 x 的变化而引起的 y 的变化误差项 是随机变量0 和 1 称为模型的参数反映了除 x 和 y 之

4、间的线性关系之外的随机因素对 y 的影响是不能由 x 和 y 之间的线性关系所解释的变异性第28页，此课件共94页哦独立性意味着对于一个特定的 x 值，它所对应的与其他 x 值所对应的不相关对于一个特定的 x 值，它所对应的 y 值与其他 x 所对应的 y 值也不相关第29页，此课件共94页哦第30页，此课件共94页哦01010101xy10第31页，此课件共94页哦第32页，此课件共94页哦最小niiniieyyQ121210)(),(01第33页，此课件共94页哦xy10第34页，此课件共94页哦xyxxnyxyxnniniiiniiniiniii1011211111001第35页，此课件

5、共94页哦2229.54526378.073077.98652638.061538.5735.1282777.160733231374575.1282799.915617313010210 1【例】根据例7.1中的数据，配合人均消费金额对 人均国民收入的回归方程第36页，此课件共94页哦020040060080010001200140005001000150020002500人均消费与人均国民收入的回归人均消费与人均国民收入的回归第37页，此课件共94页哦SUMMARY OUTPUTSUMMARY OUTPUT回归统计回归统计Multiple RMultiple R0.9987038210.9

6、98703821R SquareR Square0.9974093220.997409322Adjusted R SquareAdjusted R Square0.9971738060.997173806标准误差标准误差14.9496776614.94967766观测值观测值13 13CoefficientsCoefficients标准误差标准误差t Statt StatP-valueP-valueLower 95%Lower 95%Upper 95%Upper 95%InterceptIntercept54.2228639254.22286392 8.993978698.99397869 6

7、.0287966.0287968.56501E-058.56501E-05 34.427240334.4272403 74.018487574.0184875X Variable 1X Variable 10.526377140.52637714 0.008088550.00808855 65.0768265.076821.39842E-151.39842E-15 0.508574350.50857435 0.544179930.5441799301niiyxxSnt1221)()2(niiyxxxnSnt12220)()(1)2(第38页，此课件共94页哦第39页，此课件共94页哦yy2.对

8、一个具体的观测值来说，变差的大小可以通过该实际观测值与其均值之差 来表示由于自变量 x 的取值不同造成的1.因变量 y 的取值是不同的，y 取值的这种波动称为变差。变差来源于两个方面第40页，此课件共94页哦yxy10yy yyyy),(iiyx第41页，此课件共94页哦 yyyyyyniiniiniiyyyyyy121212第42页，此课件共94页哦第43页，此课件共94页哦niiniiniiniiyyyyyyyySSTSSRr1212121221第44页，此课件共94页哦22111212nyxbyaynyySniiiniiniiniiiy第45页，此课件共94页哦第46页，此课件共94页哦

9、如果不显著，两个变量之间不存在线性关系如果是显著的，两个变量之间存在线性关系第47页，此课件共94页哦)2,1(21211212nFnyyyynSSESSRFniinii计算检验统计量F确定显著性水平，并根据分子自由度1和分母自由度n-2找出临界值F 作出决策：若FF,拒绝H0；若FF,接受H0第48页，此课件共94页哦)2,1()2(1nFMSEMSRnSSESSRF第49页，此课件共94页哦753844.56)225(164421.90148598.222)2(1nSSESSRF第50页，此课件共94页哦第51页，此课件共94页哦1第52页，此课件共94页哦)2(11ntst第53页，此课

10、件共94页哦第54页，此课件共94页哦1第55页，此课件共94页哦第56页，此课件共94页哦名称计算公式11)1(122knnRRaniiexxxnss12)()(10niiexxxnsnt1220)()(1)2(niiexxsnt1221)()2(第57页，此课件共94页哦第58页，此课件共94页哦y 的个别值的预测区间估计y 的平均值的置信区间估计区间估计y 的个别值的点估计y 的平均值的点估计点估计2.估计或预测的类型1.根据自变量 x 的取值估计或预测因变量 y的取值第59页，此课件共94页哦0 y第60页，此课件共94页哦)(96.2100037895.08295.0)(0亿元yE第

11、61页，此课件共94页哦0 y)(93.18.72037895.08295.00亿元y第62页，此课件共94页哦第63页，此课件共94页哦预测区间估计置信区间估计第64页，此课件共94页哦niiyxxxxnSnty1220201)2(第65页，此课件共94页哦96.20y5744.154933)268.120100(2519799.1069.296.228059.3)(1141.20yE第66页，此课件共94页哦niiyxxxxnSnty12202011)2(第67页，此课件共94页哦93.10y5744.154933)268.1208.72(25119799.10687.296.221366

12、.62766.20y第68页，此课件共94页哦xy10第69页，此课件共94页哦第三节 多元线性回归m多元线性回归模型回归参数的估计回归方程的显著性检验回归系数的显著性检验多元线性回归的预测第70页，此课件共94页哦第七章 相关与回归分析第三节 多元线性回归第71页，此课件共94页哦kkxxxy22110第七章 相关与回归分析第三节 多元线性回归第72页，此课件共94页哦k,210k,210kkxxxy22110k,210k,210y 第七章 相关与回归分析第三节 多元线性回归第73页，此课件共94页哦最小niiniiikeyyQ1212210)(),()21(00000kiQQiii，k,2

13、10第七章 相关与回归分析第三节 多元线性回归第74页，此课件共94页哦第75页，此课件共94页哦第76页，此课件共94页哦SSTSSESSTSSRyyyyRniinii112122第77页，此课件共94页哦111122knnRRa第78页，此课件共94页哦MSEknSSEknyySniiie1112第79页，此课件共94页哦第80页，此课件共94页哦第81页，此课件共94页哦)1,(111212pnpFpnyypyypnSSEpSSRFniinii第82页，此课件共94页哦第83页，此课件共94页哦)1(pntStii第84页，此课件共94页哦第三节 非线性回归分析第七章 相关与回归分析第三

14、节 多元线性回归第85页，此课件共94页哦第七章 相关与回归分析第三节 多元线性回归第86页，此课件共94页哦xey第七章 相关与回归分析第三节 多元线性回归第87页，此课件共94页哦xey第七章 相关与回归分析第三节 多元线性回归第88页，此课件共94页哦第七章 相关与回归分析第三节 多元线性回归xxy第89页，此课件共94页哦第七章 相关与回归分析第三节 多元线性回归xylg第90页，此课件共94页哦第七章 相关与回归分析第三节 多元线性回归xey1第91页，此课件共94页哦第七章 相关与回归分析第三节 多元线性回归第92页，此课件共94页哦04812160200040006000生产率生产率废废品品率率第七章 相关与回归分析第三节 多元线性回归第93页，此课件共94页哦第七章 相关与回归分析第三节 多元线性回归4.直线的残差平方和5.3371指数模型的残差平方和6.11。直线模型略好于指数模型3.比较y=4.05(1.0002)x2.用指数模型：y=2.671+0.0018x1.用线性模型：y=01x+，有y=x ，有第94页，此课件共94页哦