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1、统计学第十一章 一元线性分析2相关关系的分析方法一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘估计回归直线的拟合优度回归方程的显著性检验利用回归方程进行估计和预测用 Excel 进行回归学习目标本章学习目标311.1 变量间关系的度量变量间关系的度量 11.2 一元线性回归一元线性回归11.3 利用回归方程进行估计和预测利用回归方程进行估计和预测11.4 残差分析残差分析11.1变量间关系的度量4变量间的关系1相关关系的描述与测度2相关系数的显著性检验3变量间关系的度量51.是一一对应的确定关系2.设有两个变量 x 和 y,变量 y 随变量 x 一起变化,并完全依赖于 x,当变量 x 取某个数值时,y
2、 依确定的关系取相应的值,则称 y 是 x 的函数,记为 y=f(x),其中 x 称为自变量,y 称为因变量3.各观测点落在一条线上 x xy y函数关系6函数关系n n某种商品的销售额y与销售量x之间的关系可表示为 y=px(p 为单价)n n圆的面积S与半径R之间的关系可表示为S=R2 n n企业的原材料消耗额y与产量x1、单位产量消耗x2、原材料价格x3之间的关系可表示为 y=x1 x2 x3 7相关关系(correlation)1.变量间关系不能用函数关系精确表达2.一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定3.当变量 x 取某个值时,变量 y 的取值可能有几个4.各观测点分布在直线周围
3、x xy y8n n父亲身高y与子女身高x之间的关系n n收入水平y与受教育程度x之间的关系n n粮食单位面积产量y与施肥量x1、降雨量x2、温度x3之间的关系n n商品的消费量y与居民收入x之间的关系n n商品销售额y与广告费支出x之间的关系相关关系(几个例子)n n父亲身高y与子女身高x之间的关系n n收入水平y与受教育程度x之间的关系n n粮食单位面积产量y与施肥量x1、降雨量x2、温度x3之间的关系n n商品的消费量y与居民收入x之间的关系n n商品销售额y与广告费支出x之间的关系相关关系(类型)相关关系的描述与测度(散点图)相关分析及其假定1.相关分析要解决的问题变量之间是否存在关系
4、?如果存在关系,它们之间是什么样的关系?变量之间的关系强度如何?样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系?2.为解决这些问题,在进行相关分析时,对总体有以下两个主要假定两个变量之间是线性关系两个变量都是随机变量散点图(scatter diagram)不相关不相关不相关不相关不相关不相关 负线性相关负线性相关负线性相关负线性相关负线性相关负线性相关 正线性相关正线性相关正线性相关正线性相关正线性相关正线性相关 非线性相关非线性相关非线性相关非线性相关非线性相关非线性相关 完全负线性相关完全负线性相关完全负线性相关完全负线性相关完全负线性相关完全负线性相关完全正线性相关完全正线性相关完
5、全正线性相关完全正线性相关完全正线性相关完全正线性相关 散点图(例题分析)【例例】一家大型商业银行在多个地区设有分行,其业务主要是进行基础设施建设、国家重点项目建设、固定资产投资等项目的贷款。近年来,该银行的贷款额平稳增长,但不良贷款额也有较大比例的增长,这给银行业务的发展带来较大压力。为弄清楚不良贷款形成的原因,管理者希望利用银行业务的有关数据做些定量分析,以便找出控制不良贷款的办法。下面是该银行所属的25家分行的有关业务数据 散点图(例题分析)散点图(不良贷款对其他变量的散点图)17变量间的关系1相关关系的描述与测度2相关系数的显著性检验3变量间关系的度量相关关系的描述与测度(相关系数)相
6、关系数(correlation coefficient)1.度量变量之间关系强度的一个统计量2.对两个变量之间线性相关强度的度量称为简单相关系数3.若相关系数是根据总体全部数据计算的,称为总体相关系数,记为 4.若是根据样本数据计算的,则称为样本相关系数,简称为相关系数,记为 r也称为线性相关系数(linear correlation coefficient)或 称 为 Pearson相 关 系 数 (Pearsons correlation coefficient)相关系数(计算公式)样本相关系数的计算公式或化简为相关系数的性质性质性质1:r 的取值范围是-1,1|r|=1,为完全相关r=1
7、,为完全正相关r=-1,为完全负正相关 r=0,不存在线性线性相关关系-1r0,为负相关0r1,为正相关|r|越趋于1表示关系越强;|r|越趋于0表示关系越弱相关系数的性质性质性质2:r具有对称性。即x与y之间的相关系数和y与x之间 的相关系数相等,即rxy=ryx性质性质3:r数值大小与x和y原点及尺度无关,即改变x和y的 数据原点及计量尺度,并不改变r数值大小性质性质4:仅仅是x与y之间线性关系的一个度量,它不能用 于描述非线性关系。这意为着,r=0只表示两个变 量之间不存在线性相关关系,并不说明变量之间没 有任何关系性质性质5:r虽然是两个变量之间线性关系的一个度量,却不 一定意味着x与y一定有因果关系相关系数的经验解释1.|r|0.8时,可视为两个变量之间高度相关2.0.5|r|0.8时,可视为中度相关3.0.3|r|0.5时,视为低度相关4.|r|t t,拒绝,拒绝H H0 0 若若 t t =7.5344t t(25-2)=2.069(25-2)=2.069,拒拒绝绝H H0 0,不不良良贷贷款与贷款余额之间存在着显著的正线性相关关系款与贷款余额之间存在着显著的正线性相关关系 相关系数的显著性检验(例题分析)各相关系数检验的统计量各相关系数检验的统计量
限制150内