统计学——相关与回归.PPTx
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1、1第七章 相关与回归分析STAT 第一节 相关分析的概念与种类一、相关分析的概念(一)函数关系 函数关系是指现象之间存在的确定性的、严格的对应关系。当一个变量发生变化时,另一个变量会有一个精确的值和它对应。(二)相关关系、定义:相关关系是指现象之间确实存在的数量上的相互依存关系,在数量上表现为非确定性的依存关系。例1、粮食产量与施肥量(降雨量、田间管理水平等);例2、消费支出与可支配收入(消费习惯、心理因素、相关 商品价格等)。第1页/共54页2第七章 相关与回归分析STAT2、相关关系的特点 第一:相关关系是指现象之间确实存在着数量上的相互依存关系。它表明,当一个现象发生数量上的变化,另一个
2、现象也会相应地发生数量上的变化。第二:现象之间数量依存关系的具体关系值不是固定不变的,有多个。它们围绕平均数依照一定的规律变动。(三)相关关系与函数关系的区别与联系 区别:函数关系是变量之间的一种确定性对应关系,变量之间的具体关系值是固定的;相关关系则是一种非确定性依存关系,变量之间的具体关系值不是固定不变的。联系:对具有相关关系的现象进行分析时,必须利用相应的函数关系表达式来表明现象之间的数量关系。由于观察和测量误差等原因,函数关系在实际中往往通过相关关系表现出来。第2页/共54页3第七章 相关与回归分析STAT (四)相关分析与回归分析的区别与联系 区别:相关分析是研究变量之间相关程度大小
3、的统计方法,回归分析是通过函数关系来表达变量之间数量关系的统计方法。联系:相关分析与回归分析是互相补充、密切联系的。相关分析需要依靠回归分析来表明现象数量变化的一般关系,而回归分析则建立在相关分析的基础上,只有在现象之间存在高度相关时,进行回归分析求其现象数量变化的一般关系才有意义。第3页/共54页4第七章 相关与回归分析STAT二、相关关系的种类(一)按相关的程度分1、完全相关:一个变量的数量变化由另一个变量的数量变化所唯一确定(函数关系);2、不相关:两个变量彼此的数量变化互相独立(没有关系);3、不完全相关:两个变量之间的关系介于完全相关和不相关之间(相关关系有关系,但不确定)。(二)按
4、相关的方向分 1、正相关:当一个变量的数值增加或减少时,另一个变量的数值也相应增加或减少。(二者变动方向一致,即同增同减)2、负相关:当一个变量的数值增加或减少时,另一个变量的数值则减少或增加。(二者变动方向相反,即一增一减)第4页/共54页5第七章 相关与回归分析STAT(三)按相关的形式可分为1、*线性相关(直线相关):一个变量对另一个变量的影响表现为直线的形式。进一步可区分为正相关与负相关。2、非线性相关(曲线相关):一个变量对另一个变量的影响表现为曲线的形式。非线性相关一般不区分方向。(四)按影响因素的多少可区分为1、*单(简单)相关:两个变量之间的相关关系;2、复(多元)相关:三个或
5、三个以上的变量之间的相关关系。例:体重与身高、食欲、睡眠时间之间的关系3、偏相关:在三个或三个以上的变量中,假定其他变量不变只测定其中两个变量的相关关系。第5页/共54页6第七章 相关与回归分析STAT三、相关分析的特点 1、相关分析的两个变量是对等的,不必区分自变量和因变量;2、只能算出一个相关系数;3、相关分析的两个变量都是随机变量。第6页/共54页7第二节第二节 相关关系的测定相关关系的测定一、相关图表(一)相关表 相关表是把具有相关关系的两种变量的数值,相对应地有顺序地排列在一张表上。1、简单相关表:原始资料未经分组线性正相关2、单变量分组相关表:只对一个变量分组第7页/共54页8第七
6、章 相关与回归分析STAT3、双变量分组相关表:同时对两个变量都进行分组而制成的相关表。(二)相关图:以横轴代表X,纵轴代表Y,绘制散点图。不足之处:难以量化,反映相关程度不精确。第8页/共54页9二、(线性)相关系数(一)定义:反映变量x和变量y之间线性相关方向与密切程度的统计指标。注:线性相关 相关系数r;曲线相关 相关指数R。(二)积差法计算公式:第9页/共54页10第10页/共54页11相关系数的取值范围:当r=0时,表明两个变量之间完全不相关,即不存在线性相关关系;当r=1时,相关关系转为函数关系,称为完全相关;当-1r1时,表明两个变量之间不完全相关;当-1r0时,表明两个变量之间
7、是负相关;当0r1时,表明两个变量之间是正相关.r 越接近于1(+1或-1),表明相关关系越强,r 越接近于0,表明相关关系越弱。相关关系的绝对值 在:0.3以下,为微弱线性相关;0.30.5,为低度线性相关;0.50.8,为显著(中度)线性相关,0.8以上为高度线性相关。第11页/共54页12例:某企业某商品在过去八年的价格与相应的销售资料见下表,试分析该商品销售量与价格的相关关系。第12页/共54页13(三)相关系数r的计算公式中,协方差与变量标准差的作用1、协方差(积差平均数)的意义(略)(1)显示x与y是正相关还是负相关第13页/共54页14第七章 相关与回归分析STAT 直线相关条件
8、下:x与y分布在第一、三象限时,协方差为正值,r为正值(正相关);x与y分布在第二、四象限时,协方差为负数时,r为负数(负相关)。第14页/共54页15第15页/共54页16第七章第七章 相关与回归分析相关与回归分析STAT2、显示x与y之间的相关程度。第16页/共54页17第七章第七章 相关与回归分析相关与回归分析STAT负相关第17页/共54页18第七章第七章 相关与回归分析相关与回归分析STAT不相关第18页/共54页192、标准差 的作用(1)经过离差标准化后,协方差由平均数化为相对数,可以比较不同现象相关程度的高低。(2)x、y协方差数值可无限增多或减少,经过离差标准化后,可以使相关
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