第7章相关分析
第7章相关分析
相关分析的概念
相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。线性相关分析研究两个变量间线性关系的程度。相关系数是描述这种线性关系程度和方向的统计量，通常用r表示。如果一个变量Y可以确切地用另一个变量X的线性函数表示，那么，两个变量间的相关系数是+1或-l。如果变量Y随着变量X的增、减而增、减，即变化的方向一致。例如身高与体重的关系，身高越高，体重相对也就越大。这种相关称为正向相关，其相关系数大于0。如果变量Y随着变量X的增加而减少，变化方向相反。例如吸烟与肺功能的关系，随着吸烟量增加，时间加长，肺功能下降。这种相关关系称为负相关，其相关系数小于0。相关系数r没有单位；其值在-l～+1之间。当数值愈接近-l或+1之间时，关系愈紧密，接近于0时，关系愈不紧密。
对其数值可以从小到大排列的数据才能计算其相关系数。
1．积矩相关系数
积矩相关系数(又称积差相关系数)适用于等间隔测度，相关系数采用Pearson积矩相关。2．Spearman和Kendall秩相关系数
秩相关适用于下列资料：①不服从双变量正态分布②总体分布型未知③用等级表示的资料。（卫生统计四版本28页）
Spearman和Kendall秩相关系数是一种非参测度。Spearman相关系数是Pearson相关系数的非参形式。是根据数据的秩而不是根据实际值计算的。也就是说，先对原始变量的数据排秩，根据各秩使用相关系数公式进行计算。它适合有序数据或不满足正态分布假设的等间隔数据。相关系数的值范围也是在-l～+1之间。绝对值越大表明相关越强。相关系数的符号也表示相关的方向。这两种相关系数的计算必须对连续变量值排秩，对离散变量排序。
例如，我们可以将一组学生按入学考试成绩和第一学年结业成绩的顺序排队。如果将入学考试成绩的评秩记为X1,X2,X N，而学年结业成绩的评秩记为Y1，Y2，Y N,我们就可以用秩相关度量来决定X和Y之间的相关性。
Kendall's tau-b也是一种对两个有序变量或两个秩变量间的关系程度的测度，因此也属于一种非参测度。
Kenedl秩相关系数比较难于讲解，我们以一个例子来进行Kendall秩相关系数的计算。如果两位鉴定家各自以吸引力的大小将7幅抽象派画评定了秩，那么可能知道这些秩评定之间的相符的程度。
画的秩评定表
些个数加起来。例如抽象画2的秩为2，其个数是l，因为其右边的只有抽象画5的秩比它小。6个数依次为1，l，O，0，1和0，所以总和为Q＝3，Kendall秩相关系数则为
r=1-4Q/n(n-1)=1-12/42=0.714
3．偏相关系数。偏相关分析计算偏相关系数，它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性。例如。可以控制年龄和工作经验两个变量的影响，估计工资收入与受教育程度之间的相关关系。
控制了变量Z，变量X与 y之间的偏相关，和控制了两个变量 Z1、Z2，变量 X与y之
间的偏相关系数计算公式不同。
4.两个或若干变量之间或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述。相似性测度用大数值表示很相似，较小的数值表明相似性小。不相似性使用距离或不相似性来描述。大值表示相差甚远。
5．关于相关系数统计意义的检验
由于我们通常是通过抽样方法；利用样本研究总体的特性。由于抽样误差的存在，样本中两个变量间相关系数不为0，不能说明总体中这两个变量间的相关系数不是0，因此必须经过检验。检验的零假设是：总体中两个变量间的相关系数为O。SPSS的相关分析过程给出这假设成立的概率。
相关分析的 SPSS过程
Correlate命令项具有三个相关分析功能的命令。对应着相关分析、偏相关分析和相似性测度的三个SPSS过程。它们是：
1． Bivarate（相关分析）命令项调用Correlations过程和 Nonpar Corr 过程，按指定项显示变量的描述统计量。计算指定的两个变量间的相关系数，可以选择Pearson相关、Spearman和Kendall's tau-b 相关；同时对相关系数进行检验。检验的零假设是：相关系数为0。可以对检验进行单尾或双尾的选择。给出相关系数为0的概率。
2 Partial（偏相关分析）命令项调用Partial Corr过程，计算两个变量间在控制了其他变量的影响下的相关系数。可以选择单尾或双尾显著性检验。检验的零假设是：偏相关系数为零。还可以要求计算其他描述统计量。
3.Distance（距离分析）命令项调用Proximities 过程，对变量或观测量进行相似性或不相似性测度。因此分析的变量可以是连续变量、表示频数分布的变量，某些测度还可以适用于二值变量。可以对原始数据和计算出的距离数据进行标准化。
如果需要确定两个变量或若干自变量与因变量具体的函数关系，使用相关分析不能达到目的，必须使用回归分析。如果要将观测量或变量归到确定的类中，必须使用聚类分析中的观测量聚类或变量聚类的相应过程。
两个变量间的相关分析
本节介绍两变量间的相关。包括两个连续变量间的相关和两个等级变量间的秩相关。这两种相关使用同一个命令项Bivarate调用，通过选择不同的分析方法调用不同的分析过程。选择哪一种分析方法要看具体的数据类型。对于连续变量和等级变量选择不同的分析方法。使用系统默认值进行相关分析
下面以l962～1988年安徽省国民收入与城乡居民储蓄存款余额两个变量间的线性相关分析为例，说明使用系统默认值进行连续变量相关分析的方法。数据来源于《数理统计与管理》l990年第5期，中国现场统计研究会主办。数据编号data10－01。
变量包括：income国民收入（亿元），deposit城乡居民储蓄存款余额，number序号，year年份。
二元变量相关分析的选择项
1．Pearson调用correlation过程计算连续变量或等间隔测量的变量间的相关系数。
2．Kendall's tau-b调用Nonpar corr过程计算分类变量间的秩相关。
3．Spearman调用Nonpar corr过程计算斯皮尔曼秩相关。
如果参与分析的变量是连续变量，选择Kendall's tau-b或Spearman相关，则系统自动对连续变量的值先求秩，再计算其秩分数间的相关系数。
例一：数据编号data09－03。
Id:编号，bdate:生日，educ:受教育水平，gender:性别，jobcat:工作分类，minority:少数民族，prevexp:以前工作月数，salary:现在工资，salbegin:起始工资。
生成新变量：age=1999-Xdate.year(bdate)
例二：数据编号data10－02
10名运动员长拳和长兵器两项得分，分析两项得分是否存在相关关系。
判断两个变量只可能是正相关，或只可能是负相关时，可选择单尾检验。
例三：数据编号data10－03
偏相关分析的概念
相关分析计算两个变量间的相关系数，分析两个变量间线形关系的程度。往往因为第三个变量的作用，使相关系数不能真正反映两个变量间线形程度。例如身高、体重与肺活量之间的关系。使用Pearson相关计算其相关系数，可以得出肺活量与身高和体重均存在较强的线形关系。但实际上，如果对体重相同的人，分析身高和肺活量。是否身高值越大，肺活量越大呢？结论是否定的。正是因为身高与体重有着线形关系，体重与肺活量才存在线形关系，因此，得出身高与肺活量之间存在较强的线形关系的错误结论。偏相关分析的任务就是在研究两个变量之间的线形相关关系时控制可能对其产生影响的变量。
例一：数据编号data10－04
分别调用bivariate和partial过程，比较其结果。
Partial中：分析身高、肺活量两个变量，体重作为控制变量。偏相关分析的结果是控制了体重的影响，肺活量与身高的相关系数只有0.098，小于0.1，p=0.691，不相关的概率很大。可以说，身高与肺活量无关。
例二：数据编号data10－05（四川绵阳地区3年生中山柏的数据）
分析月生长量与月平均气温、月降雨量、月平均日照时数、月平均湿度四个气候因素哪个因素有关。Month:月份，hgrow:生长量，temp:月平均气温，rain: 月降雨量，hsun: 月平均日照时数，humi: 月平均湿度。
分析变量：hgrow（生长量）与hsun（月平均日照时数）
控制变量：humi（月平均湿度）、rain（月降雨量）、temp（月平均气温）
p=.068，没有显著意义；与降雨量没有线形关系，降雨量过大，还会影响其生长。
距离分析
1．关于距离分析
距离分析是对观测量之间或变量之间相似性或不相似程度的一种测度。这些相似性或距离测度可用于因子分析和聚类分析等。
2．有关统计量
（1）不相似性测度
①等间隔数据的不相似性（距离）测度可以使用的统计量：欧几米德（欧氏）距离、欧氏距离平方等。
②计数数据，使用卡方。
③二值（只有两种取值）数据，使用欧氏距离、欧氏距离平方等。
（2）相似性测度
①等间隔数据使用统计量皮尔逊相关或余弦。
②测度二元数据的相似性使用的统计量有二十余种。
例如：仍使用数据编号data10－05
操作步骤：
(1)Analyze—Correlate—Distane
(2)选择hgrow作为分析变量，移至 Variables框中；选择Month作为标识变量，移至 Label Cases框中。
输出结果：以矩阵形式给出了两两观测量间变量hgrow的欧氏距离。即每两个月份间的中山柏生长量间的差值。其值愈大，不相似性愈大。
在进行观测量间不相似性分析时，可以指定若干个分析变量，即根据指定变量组分析观测量间的不相似性。但标识变量只能指定一个。
复习题：正确建立适合相关分析的数据库，并进行统计分析。
第七章相关与回归分析
第七章 相关与回归分析 一、本章学习要点 （一）相关分析就是研究两个或两个以上变量之间相关程度大小以及用一定函数来表达现象相互关系的方法。现象之间的相互关系可以分为两种，一种是函数关系，一种是相关关系。函数关系是一种完全确定性的依存关系，相关关系是一种不完全确定的依存关系。相关关系是相关分析的研究对象，而函数关系则是相关分析的工具。 相关按其程度不同，可分为完全相关、不完全相关和不相关。其中不完全相关关系是相关分析的主要对象；相关按方向不同，可分为正相关和负相关；相关按其形式不同，可分为线性相关和非线性相关；相关按影响因素多少不同，可分为单相关和复相关。 （二）判断现象之间是否存在相关关系及其程度，可以根据对客观现象的定性认识作出，也可以通过编制相关表、绘制相关图的方式来作出，而最精确的方式是计算相关系数。 相关系数是测定变量之间相关密切程度和相关方向的代表性指标。相关系数用符号“γ”表示，其特点表现在：参与相关分析的两个变量是对等的，不分自变量和因变量，因此相关系数只有一个；相关系数有正负号反映相关系数的方向，正号反映正相关，负号反映负相关；计算相关系数的两个变量都是随机变量。 相关系数的取值区间是［－1，＋1］，不同取值有不同的含义。当1||=γ时，x 与y 的变量为完全相关，即函数关系；当1||0<<γ时，表示x 与y 存在一定的线性相关，||γ的数值越大，越接近于1，表示相关程度越高；反之，越接近于0，相关程度越低，通常判别标准是：3.0||<γ称为微弱相关，5.0||3.0<<γ称为低度相关，8.0||5.0<<γ称为显著相关，1||8.0<<γ称为高度相关；当0||=γ时，表示y 的变化与x 无关，即不相关；当0>γ时，表示x 与y 为线性正相关，当0<γ时，表示x 与y 为线性负相关。 皮尔逊积距相关系数计算的基本公式是： ∑∑∑∑∑∑∑---= =] )(][)([22222y y n x x n y x xy n y x xy σσσγ 斯皮尔曼等级相关系数和肯特尔等级相关系数是测量两个等级变量（定序测度）之间相 关密切程度的常用指标。 （三）回归分析是对具有相关关系的两个或两个以上变量之间数量变化的一般关系进行测定，确定一个相应的数学表达式，以便从一个已知量来推测另一个未知量，为估计预测提供一个重要的方法。回归分析按自变量的个数分，有一元回归和多元回归，按回归线的形状分，有线性回归和非线性回归。与相关分析相比，回归分析的特点是：两个变量是不对等的，必须区分自变量和因变量；因变量是随机的，自变量是可以控制的量；对于一个没有因果关系的两变量，可以求得两个回归方程，一个是y 倚x 的回归方程，一个是x 倚y 的回归方程。 简单线性回归方程式为：bx a y c +=，式中c y 是y 的估计值，a 代表直线在y 轴上的截距，b 表示直线的斜率，又称为回归系数。回归系数的涵义是，当自变量x 每增加一个单位时，因变量y 的平均增加值。当b 的符号为正时，表示两个变量是正相关，当b 的符号为负时，表示两个变量是负相关。a 、b 都是待定参数，可以用最小平方法求得。求解a 、b 的公式为： ∑∑∑∑∑--= 2 2)(x x n y x xy n b ； n x b n y a ∑∑-= 回归估计标准误差是衡量因变量的估计值与观测值之间的平均误差大小的指标。利用此 指标可以说明回归方程的代表性。其计算公式为： 2 ) (2 --= ∑n y y S c yx 或2 2 ---= ∑∑∑n xy b y a y S yx 回归估计标准误和相关系数之间具有以下关系：
统计学题目第七章相关与回归分析
(一) 填空题 1、 现象之间的相关关系按相关的程度分有________相关、________相关和_______ 相关；按相关的方向分有________相关和________相关；按相关的形式分有-________相关和________相关；按影响因素的多少分有________相关和-________相关。 2、 对现象之间变量关系的研究中，对于变量之间相互关系密切程度的研究，称为 _______；研究变量之间关系的方程式，根据给定的变量数值以推断另一变量的可能值，则称为_______。 3、 完全相关即是________关系，其相关系数为________。 4、 在相关分析中，要求两个变量都是_______；在回归分析中，要求自变量是 _______，因变量是_______。 5、 person 相关系数是在________相关条件下用来说明两个变量相关________的统 计分析指标。 6、 相关系数的变动范围介于_______与_______之间，其绝对值愈接近于_______， 两个变量之间线性相关程度愈高；愈接近于_______，两个变量之间线性相关程度愈低。当_______时表示两变量正相关；_______时表示两变量负相关。 7、 当变量x 值增加，变量y 值也增加，这是________相关关系；当变量x 值减少， 变量y 值也减少，这是________相关关系。 8、 在判断现象之间的相关关系紧密程度时，主要用_______进行一般性判断，用_______进行数量上的说明。 9、 在回归分析中，两变量不是对等的关系，其中因变量是_______变量，自变量是 _______量。 10、 已知13600))((=----∑y y x x ，14400)(2=--∑x x ，14900)(2=-∑-y y ，那么，x 和y 的相关系数r 是_______。 11、 用来说明回归方程代表性大小的统计分析指标是________指标。 12、 已知1502=xy σ，18=x σ，11=y σ，那么变量x 和y 的相关系数r 是_______。 13、 回归方程bx a y c +=中的参数b 是________,估计特定参数常用的方法是 _________。 14、 若商品销售额和零售价格的相关系数为-0.95，商品销售额和居民人均收入的相关系数为0.85，据此可以认为，销售额对零售价格具有_______相关关系，销售额与人均收入具有_______相关关系，且前者的相关程度_______后者的相关程度。 15、 当变量x 按一定数额变动时，变量y 也按一定数额变动，这时变量x 与y 之间存在着_________关系。 16、 在直线回归分析中，因变量y 的总变差可以分解为_______和_______，用公式表示，即_____________________。 17、 一个回归方程只能作一种推算，即给出_________的数值，估计_________的可能值。 18、 如估计标准误差愈小，则根据回归直线方程计算的估计值就_______ 19、 已知直线回归方程bx a y c +=中，5.17=b ；又知30=n ，∑=13500y ，
第七章相关分析
第七章相关分析 第一节Bivariate Correlations过程 7.1.1 主要功能 7.1.2 实例操作 第二节Partial Correlations过程 7.2.1 主要功能 7.2.2 实例操作 第三节Distances Correlations过程 7.3.1 主要功能 7.3.2 实例操作 任何事物的存在都不是孤立的，而是相互联系、相互制约的。在医学领域中，身高与体重、体温与脉搏、年龄与血压等都存在一定的联系。说明客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来，这个过程就是相关分析。 值得注意，事物之间有相关，不一定是因果关系，也可能仅是伴随关系。但如果事物之间有因果关系，则两者必然相关。 SPSS的相关分析是借助于Statistics菜单的Correlate选项完成的。 第一节 Bivariate过程 7.1.1 主要功能 调用此过程可对变量进行相关关系的分析，计算有关的统计指标，以判断变量之间相互关系的密切程度。调用该过程命令时允许同时输入两变量或两个以上变量，但系统输出的是变量间两两相关的相关系数。 返回目录返回全书目录
7.1.2 实例操作 [例7-1]某地区10名健康儿童头发和全血中的硒含量（1000ppm）如下，试作发硒与血硒的相关分析。 7.1.2.1 数据准备 激活数据管理窗口，定义变量名：发硒为X，血硒为Y，按顺序输入相应数值，建立数据库（图7.1）。 图7.1 原始数据的输入 7.1.2.2 统计分析
激活Statistics菜单选Correlate中的Bivariate...命令项，弹出Bivariate Correlation对话框（图7.2）。在对话框左侧的变量列表中选x、y，点击?钮使之进入Variables框；再在Correlation Coefficients框中选择相关系数的类型，共有三种：Pearson为通常所指的相关系数（r），Kendell’s tau-b为非参数资料的相关系数，Spearman为非正态分布资料的Pearson 相关系数替代值，本例选用Pearson项；在Test of Significance框中可选相关系数的单侧（One-tailed）或双侧（Two-tailed）检验，本例选双侧检验。 图7.2 相关分析对话框 点击Options...钮弹出Bivariate Correlation:Options对话框（图7.3），可选有关统计项目。本例要求输出X、Y的均数与标准差以及XY交叉乘积的标准差与协方差，故选Means and standard deviations和Cross-product deviations and covariances项，而后点击Continue钮返回Bivariate Correlation对话框，再点击OK钮即可。 图7.3 相关分析统计对话框 7.1.2.3 结果解释： 在结果输出窗口中将看到如下统计数据：变量X、Y的例数、均数与标准差，变量X、Y交叉乘积的例数、标准差与协方差；XY两两对应的相关系数及其双侧检验的概率，本例r = 0.8715，P = 0.001。
第七章 相关与回归分析s
第七章 相关回归分析 皮尔逊线性相关系数计算的基本公式： （简捷法） ])(][)([（积差法）22222∑∑∑∑∑∑∑--- ==y y n x x n y x xy n s s s y x xy γ 简单线性回归方程式为：bx a y c +=， 式中c y 是y 的估计值，a 代表直线在y 轴上的截距，b 表示直线的斜率，又称为回归系数。回归系数的涵义是，当自变量x 每增加一个单位时，因变量y 的平均增加值。 当b 的符号为正时，表示两个变量是正相关，当b 的符号为负时，表示两个变量是负相关。a 、b 都是待定参数，可以用最小平方法求得。 求解a 、b 的公式为： ∑∑∑∑∑--=22) (x x n y x xy n b ； n x b n y a ∑∑-= 相关系数与回归系数之间具有以下的关系： x y s s r b = (一) 填空题 1.在相关关系中，把具有因果关系相互联系的两个变量中起影响作用的变量称为_______，把另一个说明观察结果的变量称为________。 2.现象之间的相关关系按相关的程度分有________相关、________相关、________相关和_______相关；按相关的方向分有________相关和______ _相关；按影响因素的多少分有________相关和________相关。 3.对现象之间变量关系的研究中，对于变量之间相互关系密切程度的研究，称为_______；研究变量之间关系的方程式，根据给定的变量数值以推断另一变量的可能值，则称为_______。 4.完全相关即是________关系，其相关系数为________。 5.相关系数的变动范围介于_______与_______之间，其绝对值愈接近于_______，两个变量之间线性相关程度愈高；愈接近于_______，两个变量之间线性相关程度愈低。当_______时表示两变量正相关；_______时表示两变量负相关。 6.当变量x 值增加，变量y 值也增加，这是________相关关系；当变量x 值减少，变量y 值也减少，这是________相关关系。 7.已知13600))((=----∑y y x x ，14400)(2=--∑x x ，14900)(2 =-∑-y y ，那么，x 和y 的相关系数r 是_______。 8.已知1502=xy s ，18=x s ，11=y s ，那么变量x 和y 的相关系数r 是_______。 9.已知直线回归方程bx a y c +=中，5.17=b ；又知30=n ， ∑=13500y ，12=- x ， 则可知_______=a 。
第三章1.3可线性化的回归分析
1.3 可线性化的回归分析 [学习目标] 1．进一步体会回归分析的基本思想． 2．通过非线性回归分析，判断几种不同模型的拟合程度． [知识链接] 1．有些变量间的关系并不是线性相关，怎样确定回归模型？ 答首先要作出散点图，如果散点图中的样本点并没有分布在某个带状区域内，则两个变量不呈现线性相关关系，不能直接利用线性回归方程来建立两个变量之间的关系，这时可以根据已有函数知识，观察样本点是否呈指数函数关系或二次函数关系，选定适当的回归模型． 2．如果两个变量呈现非线性相关关系，怎样求出回归方程？ 答可以通过对解释变量进行变换，如对数变换或平方变换，先得到另外两个变量间的回归方程，再得到所求两个变量的回归方程． [预习导引] 1．非线性回归分析 对不具有线性相关关系的两个变量做统计分析，通过变量代换，转化为线性回归模型． 2．非线性回归方程 曲线方程曲线图形公式变换变换后的线性函数
y＝ax b c＝ln a v＝ln x u＝ln y u＝c＋bv y＝a e bx c＝ln a u＝ln y u＝c＋bx y＝a e b x c＝ln a v＝ 1 x u＝ln y u＝c＋bv y＝a＋b ln x v＝ln x u＝y u＝a＋bv 要点一线性回归分析 例1 某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如下表： 广告费用x(万元)423 5 销售额y(万元)49263954 (1)由数据易知y与x具有线性相关关系，若b＝9.4，求线性回归方程y＝a＋bx； (2)据此模型预报广告费用为4万元时的销售额． 解(1)x－＝ 4＋2＋3＋5 4 ＝3.5，y－＝ 49＋26＋39＋54 4 ＝42， ∴a＝y－－b x－＝42－9.4×3.5＝9.1
简单线性相关(一元线性回归分析)..
第十三讲 简单线性相关（一元线性回归分析） 对于两个或更多变量之间的关系，相关分析考虑的只是变量之间是否相关、相关的程度，而回归分析关心的问题是：变量之间的因果关系如何。回归分析是处理一个或多个自变量与因变量间线性因果关系的统计方法。如婚姻状况与子女生育数量，相关分析可以求出两者的相关强度以及是否具有统计学意义，但不对谁决定谁作出预设，即可以相互解释，回归分析则必须预先假定谁是因谁是果，谁明确谁为因与谁为果的前提下展开进一步的分析。 一、一元线性回归模型及其对变量的要求 （一）一元线性回归模型 1、一元线性回归模型示例 两个变量之间的真实关系一般可以用以下方程来表示： Y=A + BX + ε 方程中的A 、B 是待定的常数，称为模型系数，ε是残差，是以X 预测Y 产生的误差。 两个变量之间拟合的直线是： y a bx ∧ =+ y ∧ 是 y 的拟合值或预测值，它是在X 条件下Y 条件均值的估计 a 、 b 是回归直线的系数，是总体真实直线A 、B 的估计值，a 即 constant 是截距，当自变量的值为0时，因变量的值。 b 称为回归系数，指在其他所有的因素不变时，每一单位自变量的变化引起的因变量的变化。 可以对回归方程进行标准化，得到标准回归方程： y x ∧ =β β 为标准回归系数，表示其他变量不变时，自变量变化一个标准差单位（Z X X S j j j = -），因变量Y 的标准差的平均变化。
由于标准化消除了原来自变量不同的测量单位，标准回归系数之间是可以比较的，绝对值的大小代表了对因变量作用的大小，反映自变量对Y的重要性。 （二）对变量的要求：回归分析的假定条件 回归分析对变量的要求是： 自变量可以是随机变量，也可以是非随机变量。自变量X值的测量可以认为是没有误差的，或者说误差可以忽略不计。 回归分析对于因变量有较多的要求，这些要求与其它的因素一起，构成了回归分析的基本条件：独立、线性、正态、等方差。 （三）数据要求 模型中要求一个因变量，一个或多个自变量（一元时为1个自变量）。 因变量：要求间距测度，即定距变量。 自变量：间距测度（或虚拟变量）。 二、在对话框中做一元线性回归模型 例1：试用一元线性回归模型，分析大专及以上人口占6岁及以上人口的比例（edudazh）与人均国内生产总值（agdp）之间的关系。 本例使用的数据为st2004.sav，操作步骤及其解释如下： （一）对两个变量进行描述性分析 在进行回归分析以前，一个比较好的习惯是看一下两个变量的均值、标准差、最大值、最小值和正态分布情况，观察数据的质量、缺少值和异常值等，缺少值和异常值经常对线性回归分析产生重要影响。最简单的，我们可以先做出散点图，观察变量之间的趋势及其特征。通过散点图，考察是否存在线性关系，如果不是，看是否通过变量处理使得能够进行回归分析。如果进行了变量转换，那么应当重新绘制散点图，以确保在变量转换以后，线性趋势依然存在。 打开st2004.sav数据→单击Graphs → S catter →打开Scatterplot 对话框→单击Simple →单击 Define →打开 Simple Scatterplot对话框→点选 agdp到 Y Axis框→点选 edudazh到 X Aaxis框内→单击 OK 按钮→在SPSS的Output窗口输出所需图形。 图12－1 大专及以上人口占6岁及以上人口比例与人均国内生产总值的散点图
统计学课后习题答案第七章 相关分析与回归分析
第七章相关分析与回归分析 一、单项选择题 1.相关分析是研究变量之间的 A.数量关系 B.变动关系 C.因果关系 D.相互关系的密切程度 2.在相关分析中要求相关的两个变量 A.都是随机变量 B.自变量是随机变量 C.都不是随机变量 D.因变量是随机变量 3.下列现象之间的关系哪一个属于相关关系？ A.播种量与粮食收获量之间关系 B.圆半径与圆周长之间关系 C.圆半径与圆面积之间关系 D.单位产品成本与总成本之间关系 4.正相关的特点是 A.两个变量之间的变化方向相反 B.两个变量一增一减 C.两个变量之间的变化方向一致 D.两个变量一减一增 5.相关关系的主要特点是两个变量之间 A.存在着确定的依存关系 B.存在着不完全确定的关系 C.存在着严重的依存关系 D.存在着严格的对应关系 6.当自变量变化时, 因变量也相应地随之等量变化,则两个变量 之间存在着 A.直线相关关系 B.负相关关系 C.曲线相关关系 D.正相关关系 7.当变量X值增加时,变量Y值都随之下降,则变量X和Y之间存 在着 A.正相关关系 B.直线相关关系 C.负相关关系 D.曲线相关关系 8.当变量X值增加时,变量Y值都随之增加,则变量X和Y之间存 在着 A.直线相关关系 B.负相关关系 C.曲线相关关系 D.正相关关系 9.判定现象之间相关关系密切程度的最主要方法是 A.对现象进行定性分析 B.计算相关系数 C.编制相关表 D.绘制相关图 10.相关分析对资料的要求是 A.自变量不是随机的，因变量是随机的 B.两个变量均不是随机的 C.自变量是随机的，因变量不是随机的 D.两个变量均为随机的 11.相关系数 A.既适用于直线相关，又适用于曲线相关 B.只适用于直线相关 C.既不适用于直线相关，又不适用于曲线相关 D.只适用于曲线相关 12.两个变量之间的相关关系称为
最新第六章实数知识点归纳和典型例题
第十三章实数----知识点总结 一、算术平方根 1. 算术平方根的定义：一般地，如果的等于a，即，那么这个正数x叫 做a的算术平方根．a的算术平方根记为，读作“根号a”，a叫做． 规定：0的算术平方根是0. ≥0) 理解：≥ a是x的平方 x的平方是a x是a的算术平方根 a的算术平方根是x a 当a 3. 当被开方数扩大(或缩小)时，它的算术平方根也扩大(或缩小)； 4. 夹值法及估计一个（无理）数的大小（方法：） 二、平方根 1. 平方根的定义：如果的平方等于a，那么这个数x就叫做a的．即：如果， 那么x叫做a的． 理解：— a是x的平方 x的平方是a x是a的平方根 a的平方根是x 2.开平方的定义：求一个数的的运算，叫做．开平方运算的被开方数必须是才 有意义。 3. 平方与开平方：的平方等于9，9 4. 一个正数有平方根，即正数进行开平方运算有两个结果； 一个负数平方根，即负数不能进行开平方运算 5. 符号：正数a a的算术平方根； 正数a的负的平方根可用 6. 平方根和算术平方根两者既有区别又有联系： 区别在于正数的平方根有两个，而它的算术平方根只有一个； 联系在于正数的正平方根就是它的算术平方根，而正数的负平方根是它的算术平方根的相反数。 三、立方根 1. 立方根的定义：如果的等于的（也叫
做 ），即如果 2. ， 叫被开方数，3叫根指数，不能省略，若省略表示平方。 理解： — a 是x 的立方 x 的立方是a x 是a 的立方根 a 的立方根是x 3. 一个正数有一个正的立方根；0有一个立方根，是它本身； 一个负数有一个负的立方根；任何数都有唯一的立方根。 4. 利用开立方和立方互为逆运算关系，求一个数的立方根，就可以利用这种互逆关系，检验其正确性，求负数的立方根，可以先求出这个负数的绝对值的立方根，再取其相反数，即 四、实数 1. 有理数的定义：任何有限小数或无限循环小数也都是有理数。 2. 无理数的定义：无限不循环小数叫无理数 3. 实数的定义：有理数和无理数统称为实数 4. 负无理数。由于非0有理数和无理数都有正负之分，实数也可以这样分类： 5. 实数与数轴上点的关系： 每一个无理数都可以用数轴上的一个点表示出来， 数轴上的点有些表示有理数，有些表示无理数， 实数与数轴上的点就是一一对应的，即每一个实数都可以用数轴上的一个点来表示；反过来，数轴上的每一个点都是表示一个实数。 与有理数一样，对于数轴上的任意两个点，右边的点所表示的实数总比左边的点表示的实数大 6. 7. 实数的绝对值：一个正实数的绝对值是本身；
第七章 相关分析与回归分析(补充例题)
第七章 相关分析与回归分析 例1、有10个同类企业的固定资产和总产值资料如下： 根据以上资料计算(1)协方差和相关系数;(2)建立以总产值为因变量的一元线性回归方程；(3)当固定资产改变200万元时，总产值平均改变多少？(4)当固定资产为1300万元时，总产值为多少？ 解：计算表如下： （1）协方差——用以说明两指标之间的相关方向。 2 2) )((n y x xy n n y y x x xy ∑∑∑∑- = - -= σ
35.126400100 9801 6525765915610>=?-?= 计算得到的协方差为正数，说明固定资产和总产值之间存在正相关关系。 （2）相关系数用以说明两指标之间的相关方向和相关的密切程度。 ∑∑∑ ∑∑∑∑--- = ] )(][) ([2 2 2 2 y y n x x n y x xy n r 95 .0) 980110866577 10()6525566853910(9801 65257659156102 2 =-??-??-?= 计算得到的相关系数为0.95，表示两指标为高度正相关。 (3) 2 2 26525 56685391098016525765915610) (-??-?= --= ∑∑∑∑∑x x n y x xy n b 90 .014109765 126400354257562556685390 6395152576591560== --= 85 .39210 65259.010 9801=? -= -=x b y a 回归直线方程为： x y 9.085.392?+= (4)当固定资产改变200万元时，总产值平均改变多少？ x y ?=?9.0,180 2009.0|200=?=?=?x y 万元 当固定资产改变200万元时，总产值平均增加180万元。 (5)当固定资产为1300万元时，总产值为多少？ 85 .156213009.085.392|1300=?+==x y 万元 当固定资产为1300万元时，总产值为1562.85万元。 例2、试根据下列资产总值和平均每昼夜原料加工量资料计算相关系数。
【免费下载】第七章 相关分析与回归分析
第七章 相关分析与回归分析 （一）单项选择题 1、相关分析研究的是( A ) A.变量之间关系的密切程度 B.变量之间的因果关系 C.变量之间严格的相互依存关系 D.变量之间的线性关系 2、相关关系是（ B ） A 、现象间客观存在的依存关系 B 、现象间的一种非确定性的数量关系 C 、现象间的一种确定性的数量关系 D 、现象间存在的函数关系 3、下列情形中称为正相关的是( A ) A.随着一个变量的增加，另一个变量也增加 B.随着一个变量的减少，另一个变量增加 C. 随着一个变量的增加，另一个变量减少 D.两个变量无关 4、当自变量x 的值增加，因变量y 的值也随之增加，两变量之间存在着（ B ） A 、曲线相关 B 、正相关 C 、负相关 D 、无相关 5、相关系数r 的取值范围是( C ) A. B. C. D.11<<-r 10≤≤r 11≤≤-r 1>r 6、当自变量x 的值增加，因变量y 的值也随之减少，两变量之间存在着（ C ） A 、曲线相关 B 、正相关 C 、负相关 D 、无相关7、相关系数等于零表明两变量( C ) A.是严格的函数关系 B.不存在相关关系 C. 不存在线性相关关系 D. 存在曲线相关关系8、相关系数r 的取值范围是（ C ） A 、从0到1 B 、从-1到0 C 、从-1到1 D 、无范围限制9、相关分析对资料的要求是( C ) A.两变量均为随机的 B.两变量均不是随机的 C.自变量是随机的，因变量不是随机的 D.自变量不是随机的，因变量是随机的 10、相关分析与回归分析相比，对变量的性质要求是不同的，回归分析中要求（ A ） A 、自变量是给定的，因变量是随机的 B 、两个变量都是随机的 C 、两个变量都是非随机的 D 、因变量是给定的，自变量是随机的 11、回归方程 中的回归系数b 说明自变量变动一个单位时，因变量( bx a y +=?B ) A.变动b 个单位 B. 平均变动b 个单位 C. 变动a+b 个单位 D. 变动a 个单位
第七章统计相关分析报告习题
第七章相关分析习题 一、单项选择题 1、在相关分析中，要求相关的两个变量（）。 A、都是随机变量 B、因变量是随机变量 C、都不是随机变量 D、自变量是随机变量 2、两个变量间的相关关系称为（）。 A、单相关 B、复相关 C、无相关 D、负相关 3、相关系数的取值范围是（）。 A、r=0 B、-1 D、当Y增加一个单位时，X的平均增加量 12、估计标准误差是反映（）。 A、平均数代表性的指标 B、相关关系的指标 C、回归直线的代表性指标 D、序时平均数代表性指标 13、在回归分析中，要求对应的两个变量（）。 A、都是随机变量 B、是对等关系 C、不是对等关系 D、都不是随机变量 14、当产量为100件时，其生产成本为300元，其中固定生产成本为600元，则成本总额对产量的回归直线方程是（）。 A、y=6000+24x B、y=600+24x C、y=24+6000x D、y=2400+6x 二、多项选择题 1、直线相关分析的特点是（）。 A相关系数有正负号B、两个变量是对等关系C、只有一个相关系数 D两个变量均是随机变量E、因变量是随机变量 2、当两变量完全相关时，则相关系数为（）。 A、0 B、1 C、-1 D、0.5 E、0.8 3、相关系数的种类（）。 A、从相关的方向分为正相关和负相关 B、从相关的表现形式分为直线相关和曲线相关 C、从相关程度分为完全相关、不完全相关、无相关 D、从影响因素多少分为单相关、复相关 E、从数值形式分为相关系数和相关指数 4、简单直线回归分析的特点是（）。 A、存在两个回归方程 B、两个变量不是对等关系 C、回归系数有正负号 D、因变量是随机的，自变量是给定的 E、利用一个回归方程，两个变量可相互推算 5、估计标准误差是反映（）。 A、因变量的估计值 B、自变量的估计值 C、回归方程代表性的指标 D、因变量估计值可靠程度的指标 E、自变量数列离散程度的指标 6、直线回归方程中的两个变量（）。 A、两个都是随机变量 B、两个都是给定的变量 C、一个是自变量。另一个是因变量 D、一个是给定的变量，另一个是随机变量 E、必须确定哪个是自变量，哪个是因变量 7、直线回归方程中的回归系数（）。 第七章 相关分析 一、单项选择 1、当变量x 按一定数值变化时，变量y 也近似地按固定数值变化，这表明变量x 和变量y 之间存在着 （ ） A 、完全相关关系 B 、复相关关系 C 、直线相关关系 D 、函数关系 2、相关关系的取值范围 （ ） A 、r -∞<<+∞ B 、11r -≤≤+ C 、11r -<<+ D 、01r ≤≤+ 3、直线相关分析与直线回归分析的联系表现为 （ ） A 、相关分析是回归分析的基础 B 、回归分析是相关分析的基础 C 、相关分析是回归分析的深入 D 、相关分析与回归分析互为条件 4、在用一个回归方程进行估计推算时 （ ） A 、只能用因变量推算自变量 B 、只能用自变量推算因变量 C 、既可用因变量推算自变量，也可用自变量推算因变量 D 、不需要考虑因变量和自变量问题 5、如果估计标准误差0=yx S ，则表明 （ ） A 、全部观测值和回归值都不相等 B 、回归直线代表性小 C 、全部观测值与回归值的离差之积为0 D 、全部观测值都落在回归直线上 6、判断两个变量间相关关系的密切程度时，“显著相关”通常是指 （ ） A 、5.03.0?≤r B 、8.05.0?≤r C 、18.0?≤r D 、高于0.5 7、在回归直线方程bx a y c +=中，b 表示 （ ） A 、当x 增加一个单位时，y 增加a 的数量 B 、当y 增加一个单位时，x 增加b 的数量 C 、当x 增加一个单位时，y 的平均增加量 D 、当y 增加一个单位时，x 的平均增加量 8、配合直线回归方程对资料的要求是 （ ） A 、因变量是给定的数值，自变量是随机变量 B 、自变量是给定的数值，因变量是随机变量 C 、自变量和因变量都是随机变量 D 、自变量和因变量都不是随机变量 二、多项选择 1、下列各种现象之间的关系属于相关关系的有 （ ） A 、劳动生产率与工资水平之间的关系 B 、商品销售额与流通费用率的关系 C 、农作物收获量与施肥量的关系 D 、价格不变条件下，商品销售额与销售量之间的关系 E 、正方形的面积与它的边长之间的关系 2、相关分析的特点有 （ ） A 、两变量不是对等的 第七章相关分析与回归分析 一、目的与要求 通过本章的学习应理解相关关系的概念；掌握相关关系的测定方法，特别是相关系数的意义、计算及作用。回归分析主要掌握一元线性回归，能够用最小平方法求回归方程，了解应用相关与回归分析时应该注意的几个问题。 二、重点与难点 本章介绍的基本概念是相关关系的概念，重点是相关关系的测定，即相关系数的意义、计算和一元线性回归方程的建立。难点是相关系数的计算，一元线性回归方程中两个待定参数的计算。 三、思考与练习 （一）填空题 1、相关关系按其相关的程度不同，可分为、和 2、相关系数的正负表示相关关系的方向，r 为正值，两变量 是；r 为负数，两变量是。 3、r=0 ，说明两个变量之间；r=+1 ，说明两个变量之间；r=-1 说明两个 变量之间。 4、一元线性回归方程y? a bx 中的参数 a 代表，数学上称为；b 代表，数学上称为。 5、分析要根据研究的目的确定哪一个为自变量，哪一个为因变量，在这一点与分析时不同。 6、相关关系按方向不同，可分为和。 7、完全线性相关的相关系数r 值等于。 8、计算回归方程要注意资料中因变量是的，自变量是 的。 9、回归方程只能用于由推算。（二）单项选择题（在每小题备选答案中，选出一个 正确答案） 1、相关分析研究的是（） A.变量之间关系的密切程度 B.变量之间的因果关系 C.变量之间严格的相互依存关系 D. 变量之间的线性关系 2、相关关系是（） A 、现象间客观存在的依存关系 B、现象间的一种非确定性的数量关系 C、现象间的一种确定性的数量关系 D、现象间存在的函数关系 3、下列情形中称为正相关的是（） A.随着一个变量的增加，另一个变量也增加 B.随着一个变量的减少，另一个变量增加 C.随着一个变量的增加，另一个变量减少 D.两个变量无关 4、当自变量x 的值增加，因变量y 的值也随之增加，两变量之间存在着（） A、曲线相关 B、正相关 C、负相关 D 、无相关 5、相关系数r 的取值范围是（） 第七章 相关分析与回归分析 (3)当固定资产改变200万元时，总产值平均改变多少？(4)当固定资产为1300万元时，总产值为多少？ （1）协方差——用以说明两指标之间的相关方向。 2 2))((n y x xy n n y y x x xy ∑∑∑∑-= --=σ 035.126400100 9801 6525765915610>=?-?= 计算得到的协方差为正数，说明固定资产和总产值之间存在正相关关系。 （2）相关系数用以说明两指标之间的相关方向和相关的密切程度。 ∑∑∑∑∑∑∑---= ] )(][)([2222y y n x x n y x xy n r 95.0) 98011086657710()6525566853910(9801 65257659156102 2 =-??-??-?= 计算得到的相关系数为0.95，表示两指标为高度正相关。 (3) 2 226525 5668539109801 6525765915610)(-??-?=--= ∑∑∑∑∑x x n y x xy n b 90.014109765 12640035 42575625566853906395152576591560==--= 85.39210 6525 9.0109801=?-= -=x b y a 回归直线方程为： x y 9.085.392?+= (4)当固定资产改变200万元时，总产值平均改变多少？ x y ?=?9.0,1802009.0|200=?=?=?x y 万元 当固定资产改变200万元时，总产值平均增加180万元。 (5)当固定资产为1300万元时，总产值为多少？ 85.156213009.085.392|1300=?+==x y 万元 当固定资产为1300万元时，总产值为1562.85万元。 例2、试根据下列资产总值和平均每昼夜原料加工量资料计算相关系数。 解：【分析】本题中“企业数”应看成资产总值和平均每昼夜原料加工量两变量的次数，在计算相关系数的过程，要进行“加权”。 回归分析与相关分析联系、区别?? 简单线性回归分析是对两个具有线性关系的变量，研究其相关性，配合线性回归方程，并根据自变量的变动来推算和预测因变量平均发展趋势的方法。 回归分析（Regression analysis）通过一个变量或一些变量的变化解释另一变量的变化。 主要内容和步骤：首先依据经济学理论并且通过对问题的分析判断，将变量分为自变量和因变量，一般情况下，自变量表示原因，因变量表示结果；其次，设法找出合适的数学方程式（即回归模型）描述变量间的关系；接着要估计模型的参数，得出样本回归方程；由于涉及到的变量具有不确定性，接着还要对回归模型进行统计检验，计量经济学检验、预测检验；当所有检验通过后，就可以应用回归模型了。 回归的种类 回归按照自变量的个数划分为一元回归和多元回归。只有一个自变量的回归叫一元回归，有两个或两个以上自变量的回归叫多元回归。 按照回归曲线的形态划分，有线性（直线）回归和非线性（曲线）回归。 相关分析与回归分析的关系 （一）相关分析与回归分析的联系 相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。 （二）相关分析与回归分析的区别 1．相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题，变量之间的关系是对等的；而在回归分析中，则必须根据研究对象的性质和研究分析的目的，对变量进行自变量和因变量的划分。因此，在回归分析中，变量之间的关系是不对等的。 2．在相关分析中所有的变量都必须是随机变量；而在回归分析中，自变量是确定的，因变量才是随机的，即将自变量的给定值代入回归方程后，所得到的因变量的估计值不是唯一确定的，而会表现出一定的随机波动性。 3．相关分析主要是通过一个指标即相关系数来反映变量之间相关程度的大小，由于变量之间是对等的，因此相关系数是唯一确定的。而在回归分析中，对于互为因果的两个变量(如人的身高与体重，商品的价格与需求量)，则有可能存在多个回归方程。 需要指出的是，变量之间是否存在“真实相关”，是由变量之间的内在联系所决定的。相关分析和回归分析只是定量分析的手段，通过相关分析和回归分析，虽然可以从数量上反映变量之间的联系形式及其密切程度，但是无法准确判断变量之间内在联系的存在与否，也无法判断变量之间的因果关系。因此，在具体应用过程中，一定要注意把定性分析和定量分析结合起来，在定性分析的基础上展开定量分析。 第三节 多元线性相关与回归分析 一、标准的多元线性回归模型 上一节介绍的一元线性回归分析所反映的是１个因变量与１个自变量之间的关系。但是，在现实中，某一现象的变动常受多种现象变动的影响。例如，消费除了受本期收入水平的影响外，还会受以往消费和收入水平的影响；一个工业企业利润额的大小除了与总产值多少有关外，还与成本、价格等有关。这就是说，影响因变量的自变量通常不是一个，而是多个。在许多场合，仅仅考虑单个变量是不够的，还需要就一个因变量与多个自变量的联系来进行考察，才能获得比较满意的结果。这就产生了测定与分析多因素之间相关关系的问题。 研究在线性相关条件下，两个和两个以上自变量对一个因变量的数量变化关系，称为多元线性回归分析，表现这一数量关系的数学公式，称为多元线性回归模型。多元线性回归模型是一元线性回归模型的扩展，其基本原理与一元线性回归模型相类似，只是在计算上比较麻烦一些而已。限于本书的篇幅和程度，本节对于多元回归分析中与一元回归分析相类似的内容，仅给出必要的结论，不作进一步的论证。只对某些多元回归分析所特有的问题作比较详细的说明。 多元线性回归模型总体回归函数的一般形式如下： t kt k t t u X X Y ++?++=βββ221 (7.51) 上式假定因变量Y 与(k-1)个自变量之间的回归关系可以用线性函数来近似反映.式中，Y t 是变量Y 的第ｔ个观测值；X jt 是第j 个自变量X j 的第ｔ个观测值(j=1,2,……，k)；u t 是随机误差项；β1，β2，… ，βk 是总体回归系数。βj 表示在其他自变量保持不变的情况下，自变量X j 变动一个单位所引起的因变量Y 平均变动的数额，因而又叫做偏回归系数。该式中，总体回归系数是未知的，必须利用有关的样本观测值来进行估计。 假设已给出了ｎ个观测值，同时1?β，2?β…，k β? 为总体回归系数的估计，则多元线性回归模型的样本回归函数如下： t kt k t t e X X Y ++?++=βββ???221 (7.52) (t ＝1,2,…,n) 式中，e t 是Y t 与其估计t Y ? 之间的离差，即残差。与一元线性回归分析相类似，为了进行多元线性回归分析也需要提出一些必要的假定。多元线性回归分析的标准假定除了包括上一节中已经提出的关于随机误差项的假定外，还要追加一条假定。这就是回归模型所包含的自变量之间不能具有较强的线性关系，同时样本容量必须大于所要估计的回归系数的个数即n ＞k 。我们称这条假定为标准假定６。 二、多元线性回归模型的估计 （一）回归系数的估计 第七章相关与回归分析习题 一、填空题 1、客观现象之间的数量联系有两种不同的类型：一种函数关系；另一种是相关关系。 2、现象之间是否存在相关关系是进行相关与回归分析的基础，其主要测定方法是计算相关系数。 3、若估计标准误差愈小，则根据直线回归方程计算的估计值就越能代表实际值。 4、对某实验结果做线性回归分析，得到形如y=a+bx的方程，现对回归系数b做显著性检验，该假设检验中原假设为 H0:b=0 ，备择假设为 H1:b≠0 ，若拒绝原假设，则认为 x 对y有显著的影响。 二、选择题 单选题： 1、相关分析对资料的要求是（（1）） （1）两变量均为随机的（2）两变量都不是随机的 （3）自变量是随机的，因变量不是随机的 （4）因变量是随机的，自变量不是随机的 2、回归方程Y=a+bx中的回归系数b说明自变量变动一个单位时，因变量（（4）） （1）变动a+b个单位（2）变动1/b个单位 （3）变动b个单位（4）平均变动b个单位 3、相关系数r的取值范围（（2）） （1）－∞第七章 相关分析作业答案
第七章相关分析与回归分析(学生练习)
《统计学》 第七章 相关分析与回归分析(补充例题)
回归分析与相关分析联系 区别
多元线性相关与回归分析
统计学习题 第七章相关与回归分析答案