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第9章相关与回归分析 课件(共41张PPT) -《统计学基础(第4版)》同步教学(电子工业版)
日期:2025-10-19
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类型:课件
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) 第9章 相关与回归 分析 2016/3/12 2 第9章 相关分析与回归分析 相关分析 回归分析 应用相关与回归分析应注意问题 Excel在相关回归分析中的应用 2016/3/12 3 9.1 相关分析 9.1.1相关关系(correlation)的概念 现象间的非确定性的数量上的依存关系 两个特点 ⑴确实存在数量上的依存关系 ⑵数量依存关系的值不确定 2016/3/12 4 函数关系 ≠ 数量依存关系值确定 数量依存关系值不确定 相关分析 (correlation analysis) 工 具 对 象 相关关系 2016/3/12 5 9.1.2相关关系的种类 1.按相关程度不同 完全相关 不完全相关 不相关 完全相关 不相关 不完全相关 2016/3/12 6 2.按相关方向不同 正相关 负相关 正相关 负相关 2016/3/12 7 3.按相关的表现形式不同 线性相关 非线性相关 线性相关 非线性相关 2016/3/12 8 4.按相关的变量多少不同 单相关 复相关 两个变量之间的相关关系 三个或三个以上变量的相关关系 单相关 复相关 2016/3/12 9 完全相关 不完全相关 不相关 正相关 负相关 线性相关 非线性相关 单相关 复相关 我们重点研究的 相关关系 2016/3/12 10 9.1.3 相关图表 1.相关表(correlation table) 将一个变量按取值大小顺序排列,将与其相关的另一变量数值对应列出来,便可形成简单相关表。 通过相关表,可初步看出相关关系的形式、密切程度和相关方向。 2016/3/12 11 对我国部分省市人均GDP及人均消费水平进行调查,得原始资料如下表,通过相关表,判断两者相关关系。 地区 北京 辽宁 上海 江西 河南 贵州 陕西 人均GDP22460 11226 34547 4851 5444 2662 4549 人均消费 7326 4490 11546 2396 2208 1608 2035 地区 贵州 陕西 江西 河南 辽宁 北京 上海 人均GDP 2662 4549 4851 5444 11226 22460 34547 人均消费1608 2035 2396 2208 4490 7326 11546 2016/3/12 12 2.相关图 (correlation diagram) 又称散点图(scatter plot), 以横轴表示自变量(dependent variable), 纵轴表示因变量(independent variable), 观察分布状况。 2016/3/12 13 9.1.4 相关系数 1.相关系数的意义(correlation coefficient) 是在直线相关条件下,说明两个变量之间相关关系密切程度和方向的统计分析指标,通常用r表示。 表现形式为相对数 不受变量值水平和计量单位的影响 2016/3/12 14 -1≤r≤+1 r>0 正相关 负相关 r<0 r=+1 线性相关 r=-1 完全负 线性相关 r=0 线性相关 0<|r|<0.3 微相关 0.3≤|r|<0.5 低度相关 0.5≤|r|<0.8 显著相关 0.8≤|r|<1 高度相关 取值范围 4 2 3 1 完全不 完全正 2016/3/12 15 2.相关系数的计算 n表示相关表中数据项数 根据前述资料,已知人均GDP与人均消费水平为直线相关关系,计算人均GDP与人均消费水平的相关系数。 车龄(年)X 10 3 4 2 9 6 4 6 1 7 价格(千美元Y 14 21 20 27 10 23 26 20 27 12 研究者对某品牌汽车的已使用年限(车龄)和其二手 价格进行调查,得原始资料如下所示。计算相关系数 编号 车龄(年)x 价格(千美元)y x2 y2 xy 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 4 6 6 7 9 10 27 27 21 26 20 23 20 12 10 14 1 4 9 16 16 36 36 49 81 100 729 729 441 676 400 529 400 144 100 196 27 54 63 104 80 138 120 84 90 140 合计 52 200 348 4344 900 相关系数计算表 =-0.8569 = 2016/3/12 18 应注意的 问题 相关关系不等于因果关系 r只度量线性关系,弱相关不一定表明没有关系 极端值可能影响相关系数 注意相关关系成立的数据范围 警惕虚假相关 2016/3/12 19 9.2 回归分析 9.2.1回归分析的意义 1.回归(regression) 平均身高 1877年 英国弗朗西斯 高尔顿爵士 遗传学研究 回归线 2016/3/12 20 2.回归分析(regression analysis) 研 ... ...
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