文档库 最新最全的文档下载
当前位置:文档库 › 7-相关与回归分析-2008

7-相关与回归分析-2008

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:

回归分析 实验报告

城镇居民家庭收入的逐步回归分析 07级数学1班盛平0707021012 摘要:用多元统计中逐步回归分析的方法和SAS软件解决了可支配收入与其他收入之间的关系,并用此模型预测在以后几年里居民平均每人全年家庭可支配收入。 关键词:逐步回归分析多元统计SAS软件 正文 1 模型分析 各地区城镇居民平均每人全年家庭可支配收入y与工薪收入x1、经营净收入x2、财产性收入x3和转移性收入x4有关,共观测了15组数据,试用逐步回归法求‘最优’回归方程。 各地区城镇居民平均每人全年家庭收入来源(2007年) 单位:元 2模型的理论 (1)基本思想:逐个引入自变量,每次引入对y影响最显著的自变量,并对方程中的老变量逐个进行检验,把变为不显著的变量逐个从方程中剔除掉,最终得到的方程中既不漏掉对Y影响显著的变量,又不包含对Y影响不显著的变量。 (2)逐步筛选的步骤:首先给出引入变量的显著性水平 和剔除变量的显著性 in

水平 ;然后按图4.1的框图筛选变量。 out 3模型的求解 (1)源程序: data ch; input x1 x2 x3 x4 x5 y @@; cards; 28.2 47.9 44.1 3.8 23.9 100.0 31.3 47.1 43.6 3.5 21.6 100.0 30.2 48.2 43.9 4.3 21.6 100.0 ?? 31.9 46.1 41.9 4.2 22.0 100.0 33.4 44.8 40.6 4.1 21.8 100.0 33.2 44.4 39.9 4.5 22.4 100.0 32.1 43.1 38.7 4.4 24.8 100.0 28.4 42.9 38.3 4.6 28.7 100.0 ?? 27.2 43.7 38.6 5.1 29.1 100.0

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。

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

统计学习题 第七章相关与回归分析答案

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8章 相关分析与回归分析及答案

第八章相关与回归分析 一、本章重点 1.相关系数的概念及相关系数的种类。事物之间的依存关系,可以分为函数关系和相关关系。相关关系又有单向因果关系和互为因果关系;单相关和复相关;线性相关和非线性相关;不相关、不完全相关和完全相关;正相关和负相关等类型。 2.相关分析,着重掌握如何画相关表、相关图,如何测定相关系数、测定系数以及进行相关系数的推断。相关表和相关图是变量间相关关系的生动表示,对于未分组资料和分组资料计算相关系数的方法是不同的,一元线性回归中相关系数和测定系数有着密切的关系,得到样本相关系数后还要对总体相关系数进行科学推断。 3.回归分析,着重掌握一元回归的基本原理方法,一元回归是线性回归的基础,多元线性回归和非线性回归都是以此为基础的。用最小平方法估计回归参数,回归参数的性质和显著性检验,随机项方差的估计,回归方程的显著性检验,利用回归方程进行预测是回归分析的主要内容。 4.应用相关与回归分析应注意的问题。相关与回归分析都有它们的应用范围,必须知道在什么情况下能用,什么情况下不能用。相关分析和回归分析必须以定性分析为前提,否则可能会闹出笑话,在进行预测时选取的样本要尽量分散,以减少预测误差,在进行预测时只有在现有条件不变的情况下才能进行,如果条件发生了变化,原来的方程也就失去了效用。 二、难点释疑 本章难点在于计算公式多,不容易记忆,所以更要注重计算的练习。为了掌握基本计算的内容,起码应认真理解书上的例题,做完本指导书上的全部计算题。初学者可能会感到本章公式多且复杂,难于记忆,其实只要抓住Lxx、Lxy、Lyy 这三个记号,记住它们的展开式,几个主要的公式就不难记忆了。如果能自己把这些公式推证一下,搞清其关系,那就更容易记住了。 三、练习题 (一)填空题 1事物之间的依存关系,根据其相互依存和制约的程度不同,可以分为(函数关系)和(相关关系)两种。 2.相关关系按相关关系的情况可分为()和();按自变量的多少分(单相关)和(复相关);按相关的表现形式分(线性相关)和(非线性相关);按相关关系的密切程度分(完全相关)、(不完全相关)和(不相关);按相关关系的方向分(正相关)和(负相关)。 3.回归方程只能用于由(自变量)推算(因变量)。 4.一个自变量与一个因变量的线性回归,称为(一元线性回归) 5.估计变量间的关系的紧密程度用(相关系数) 6.在相关分析中,要求两个变量都是随机的,而在回归分析中要求自变量是(不是随机的),因变量是(随机的)。 7.已知剩余变差为250,具有12对变量值资料,那么这时的估计标准误差是()。 8.将现象之间的相关关系,用表格来反映,这种表称为(相关表),将现象之间的相关关系用图表示称(相关图)。

第七章回归与相关分析练习及答案

第七章回归与相关分析 一、填空题 1.现象之间的相关关系按相关的程度分 为、和;按相关的形式分 为和;按影响因素的多少分 为和。 2.两个相关现象之间,当一个现象的数量由小变大,另一个现象的数量,这种相关称为正相关;当一个现象的数量由小变大,另一个现象的数量,这种相关称为负相关。 3.相关系数的取值范围是。 4.完全相关即是关系,其相关系数 为。 5.相关系数,用于反映条件下,两变量相关关系的密切程度和方向的统计指标。 6.直线相关系数等于零,说明两变量之间;直线相关系数等1,说明两变量之间;直线相关系数等于—1,说明两变量之间。 7.对现象之间变量的研究,统计是从两个方面进行的,一方面是研究变量之间关系的,这种研究称为相关关系;另一方面是研究关于自变量和因变量之间的变动关系,用数学方程式表达,称 为。 8.回归方程y=a+bx中的参数a是,b 是。在统计中估计待定参数的常用方法 是。 9. 分析要确定哪个是自变量哪个是因变量,在这点上它与不同。 10.求两个变量之间非线性关系的回归线比较复杂,在许多情况下,非线性回归问题可以通过化成来解决。 11.用来说明回归方程代表性大小的统计分析指标是。 12.判断一条回归直线与样本观测值拟合程度好坏的指标 是。 二、单项选择题 1.下面的函数关系是( ) A销售人员测验成绩与销售额大小的关系 B圆周的长度决定于它的半径 C家庭的收入和消费的关系 D数学成绩与统计学成绩的关系 2.相关系数r的取值范围( ) A -∞

3.年劳动生产率z(干元)和工人工资y=10+70x,这意味着年劳动生产率每提高1千元时,工人工资平均( ) A增加70元 B减少70元 C增加80元 D减少80元 4.若要证明两变量之间线性相关程度是高的,则计算出的相关系数应接近于( ) A+1 B 0 C 0.5 D [1] 5.回归系数和相关系数的符号是一致的,其符号均可用来判断现象( ) A线性相关还是非线性相关 B正相关还是负相关 C完全相关还是不完全相关 D单相关还是复相关 6.某校经济管理类的学生学习统计学的时间(x)与考试成绩(y)之间建 =a+b x。经计算,方程为y c=200—0.8x,该方程参数的计算立线性回归方程y c ( ) A a值是明显不对的 B b值是明显不对的 C a值和b值都是不对的 C a值和6值都是正确的 7.在线性相关的条件下,自变量的均方差为2,因变量均方差为5,而相关系数为0.8时,则其回归系数为:( ) A 8 B 0.32 C 2 D 12.5 8.进行相关分析,要求相关的两个变量( ) A都是随机的 B都不是随机的 C一个是随机的,一个不是随机的 D随机或不随机都可以 9.下列关系中,属于正相关关系的有( ) A合理限度内,施肥量和平均单产量之间的关系 B产品产量与单位产品成本之间的关系 C商品的流通费用与销售利润之间的关系 D流通费用率与商品销售量之间的关系 10.相关分析是研究( ) A变量之间的数量关系 B变量之间的变动关系C变量之间的相互关系的密切程度 D变量之间的因果关系 =a+bx,b<0,则x与y之间的相关系数 ( ) 11.在回归直线y c A r=0 B r=l C 0

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 。

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、单项选择题 1. 相关分析是研究变量之间的 A. 数量关系 B. C. 因果关系 D. 2. 在相关分析中要求相关的两个变量 A. 都是随机变量 B. C. 都不是随机变量 D.变动关系相互关系的密切程度 自变量是随机变量因变量是随机变量 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 C. 两个变量之间的变化方向一致 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. C. 存在着严重的依存关系 D.B. 两个变量一增一减 D. 两个变量一减一增 存在着不完全确定的关系存在着严格的对应关系 6. 当自变量变化时之间存在着 A. 直线相关关系 C. 曲线相关关系因变量也相应地随之等量变化, 则两个变量 B. 负相关关系 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C. 负相关关系 B. 直线相关关系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

《统计学》 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 (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”。

第七部分 相关分析与回归分析

第七部分相关分析与回归分析 [实验目的] 熟悉并掌握二元相关分析和一元线性回归分析方法 [实验要求] 利用Analyze- Correlate-Bivariate/Partial命令根据不同的参数设定,分别练习二元定距变量相关分析过程、二元定序变量相关分析过程及偏相关分析,利 用Analyze-Regression-linear命令练习一元回归分析过程,每项分析都要熟悉 操作过程及参数的选定,解释分析结果。 [实验内容] 1为了解大学校园附近的餐馆的月营业收入(万元)与该校学生人数(千人)的关系,记录了 (1)绘制散点图 (2)计算月营业收入和学生人数的Pearson相关系数和Spearman 相关系数,说明两者之间的相关关系。 2调查职工每年无故迟到的天数与职工从家里到工作单位的距离(千米)之间的关系,选取 要求: (1)绘制散点图 (2)计算两个变量的相关系数,说明两者之间的相关性。你能够得出什么结论? 3 某研究机构对某地区10家市场调查公司进行调查,据此了解有关市场调查公司的质量信心,一项对调查结果的分析给出有关专家对10家市场调查公司机构人员综合分析能力排序和公司发展潜力排序,有关数据如下,能否说明公司职工综合能力排序与公司发展潜力排序相关? 4 于杀人而执行死刑的人数和杀人率之间的数据。这些数据对于死刑的威慑作用的评价有何补充的地方?

次数杀人率 68 5.3 87 4.9 71 5.2 51 4.8 71 4.8 65 4.5 52 4.6 54 4.5 41 4.5 41 4.6 5 某地29名13岁男童身高(cm)、体重(kg)和肺活量(ml)的数据如下表, (1)对男童身高(cm)、体重(kg)和肺活量(ml)进行相关分析,求出三个变量的相关系数并作检验, 6 已知我国2003年各地区城镇居民年人均可支配收入和年人均消费性支出如下表所示:(单位:元)(1)试分析城镇居民年人均可支配收入与人均消费性支出之间的关系?(2)

【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

统计学基础 第八章 相关与回归分析

统计学基础第八章相关与回归分析 【教学目的】 1.掌握相关系数的测定和性质 2.明确相关分析与回归分析的特点 3.建立回归直线方程,掌握估计标准误差的计算 【教学重点】 1.相关关系、相关分析和回归分析的概念 2.相关系数计算 3.回归方程的建立和依此进行估计和预测 【教学难点】 1.相关分析和回归分析的区别 2.相关系数的计算 3.回归系数的计算 4.估计标准误的计算 【教学时数】 教学学时为8课时 【教学内容参考】 第一节相关关系 一、相关关系的含义 宇宙中任何现象都不是孤立地存在的,而是普遍联系和相互制约的。这种现象间的相互联系、相互制约的关系即为相关关系。 相关关系因其依存程度的不同而表现出相关程度的差别。有些现象间存在着严格的数据依存关系,比如,在价格不变的条件下销售额量之间的关系,圆的面积与半径之间的关系等等,均具有显著的一一对应关系。这些关系可由数学中的函数关系来确切的描述,因而也可以认为是一种完全相关关系。有些现象间的依存关系则没有那么严格。当一种现象的数量发生变化时,另一种现象的数量却在一定的范围内发生变化,比如身高与体重的关系就是如此。一般来说,身高越高,体重越重,但二者之间的关系并非严格意义上的对应关系,身高1.75米的人,对应的体重会有多个数值,因为影响体重的因素不只身高而已,它还会受遗传、饮食习惯等因素的制约和影响。社会经济现象中大多存在这种非确定的相关关系。 在统计学中,这些在社会经济现象之间普遍存在的数量依存关系,都成为相关关系。在本章,我们主要介绍那些能用函数关系来描述的具有经济统计意义的相关关系。 二、相关关系的特点 1.现象之间确实存在数量上的依存关系 如果一个现象发生数量上的变化,则另一个现象也会发生数量上的变化。在相互依存的两个变量中,可以根据研究目的,把其中的一个变量确定为自变量,把另一个对应变量确定为因变量。例如,把身高作为自变量,则体重就是因变量。 2.现象之间数量上的关系是不确定的 相关关系的全称是统计相关关系,它属于变量之间的一种不完全确定的关系。这意味着一个变量虽然受另一个(或一组)变量的影响,却并不由这一个(或一组)变量完全确定。例如,前面提到的身高和体重之间的关系就是这样一种关系。 三、相关关系的种类 现象之间的相互关系很复杂,它们涉及的变动因素多少不同,作用方向不同,表现出来的形态也不同。相关关系大体有以下几种分类:

第七章回归与相关分析练习及答案

第七章回归与相关分析练习及答案

第七章回归与相关分析 一、填空题 1.现象之间的相关关系按相关的程度分 为、和;按相关的形式分 为和;按影响因素的多少分 为和。 2.两个相关现象之间,当一个现象的数量由小变大,另一个现象的数量,这种相关称为正相关;当一个现象的数量由小变大,另一个现象的数量,这种相关称为负相关。 3.相关系数的取值范围是。 4.完全相关即是关系,其相关系数 为。 5.相关系数,用于反映条件下,两变量相关关系的密切程度和方向的统计指标。 6.直线相关系数等于零,说明两变量之间;直线相关系数等1,说明两变量之间;直线相关系数等于—1,说明两变量之间。 7.对现象之间变量的研究,统计是从两个方面进行的,一方面是研究变量之间关系的,这种研究称为相关关系;另一方面是研究关于自变量和因变量之间的变动关系,用数学方程式表达,称 为。 8.回归方程y=a+bx中的参数a是,b 是。在统计中估计待定参数的常用方法 是。 9. 分析要确定哪个是自变量哪个是因变量,在这点上它与不同。 10.求两个变量之间非线性关系的回归线比较复杂,在许多情况下,非线性回归问题可以通过化成来解决。 11.用来说明回归方程代表性大小的统计分析指标是。 12.判断一条回归直线与样本观测值拟合程度好坏的指标 是。 二、单项选择题 1.下面的函数关系是( ) A销售人员测验成绩与销售额大小的关系 B圆周的长度决定于它的半径 C家庭的收入和消费的关系 D数学成绩与统计学成绩的关系 2.相关系数r的取值范围( ) A -∞

2015年《统计学》第八章 相关与回归分析习题及满分答案

2015年《统计学》第八章相关与回归分析习题及满分答案 一、单选题 1.相关分析研究的是( A ) A、变量间相互关系的密切程度 B、变量之间因果关系 C、变量之间严格的相依关系 D、变量之间的线性关系 2.若变量X的值增加时,变量Y的值也增加,那么变量X和变量Y之间存在着(A)。 A、正相关关系 B、负相关关系 C、直线相关关系 D、曲线相关关系3.若变量X的值增加时,变量Y的值随之下降,那么变量X和变量Y之间存在着(B)。 A、正相关关系 B、负相关关系 C、直线相关关系 D、曲线相关关系 4.相关系数等于零表明两变量(B)。 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.存在曲线线性相关关系 5.相关关系的主要特征是(B)。 A、某一现象的标志与另外的标志之间的关系是不确定的 B、某一现象的标志与另外的标志之间存在着一定的依存关系,但它们不是确定的关系 C、某一现象的标志与另外的标志之间存在着严格的依存关系 D、某一现象的标志与另外的标志之间存在着不确定的直线关系 6.时间数列自身相关是指( C )。

A、两变量在不同时间上的依存关系 B、两变量静态的依存关系 C、一个变量随时间不同其前后期变量值之间的依存关系 D、一个变量的数值与时间之间的依存关系 7.如果变量X和变量Y之间的相关系数为负1,说明两个变量之间 (D)。 A、不存在相关关系 B、相关程度很低 C、相关程度很高 D、完全负相关 8.若物价上涨,商品的需求量愈小,则物价与商品需求量之间(C)。 A、无相关 B、存在正相关 C、存在负相关 D、无法判断是否相关 9.相关分析对资料的要求是(A)。 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.回归分析中简单回归是指(D)。 A.时间数列自身回归 B.两个变量之间的回归 C.变量之间的线性回归 D.两个变量之间的线性回归 11.已知某工厂甲产品产量和生产成本有直线关系,在这条直线上,当产量为1000时,其生产成本为30000元,其中不随产量变化的成本为6000元,则成本总额对产量的回归方程为( A ) A. y=6000+24x B. y=6+0.24x C. y=24000+6x D. y=24+6000x 12.直线回归方程中,若回归系数为负,则(B) A.表明现象正相关 B.表明现象负相关

SAS线性回归分析案例

线性回归 20094788 陈磊 计算2 SouthWest JiaoT ong U niversity -------------------------------------------------------------------

线性回归分为一元线性回归和多元线性回归。 一元线性回归的模型为Y=β0+β1X+ε,这里X是自变量,Y是因变量,ε是随机误差项。通常假设随机误差的均值为0,方差为σ2(σ2>0),σ2与X的值无关。若进一步假设随机误差服从正态分布,就叫做正态线性模型。一般情况,设有k个自变量和一个因变量,因变量的值可以分解为两部分:一部分是由于自变量的影响,即表示为自变量的函数,其中函数形式已知,但含有一些未知参数;另一部分是由于其他未被考虑的因素和随机性的影响,即随机误差。当函数形式为未知参数的线性函数时,称为线性回归分析模型。 如果存在多个因变量,则回归模型为:Y=β0+β1X1+β2X2+?+βi X i+ε。由于直线模型中含有随机误差项,所以回归模型反映的直线是不确定的。回归分析的主要目的是要从这些不确定的直线中找出一条最能拟合原始数据信息的直线,并将其作为回归模型来描述因变量和自变量之间的关系,这条直线被称为回归方程。 通常在回归分析中,对ε有以下最为常用的经典假设。 1、ε的期望值为0. 2、ε对于所有的X而言具有同方差性。 3、ε是服从正态分布且相互独立的随机变量。 对线性回归的讲解,本文以例题为依托展开。在下面的例题中既有一元回归分析,又有二元回归分析。 例题(《数据据分析方法》_习题2.4_page79) 某公司管理人员为了解某化妆品在一个城市的月销量Y(单位:箱)与该城市中 适合使用该化妆品的人数X1(单位:千人)以及他们人均月收入X2(单位:元)之间 的关系,在某个月中对15个城市作了调查,得到上述各量的观测值如表2.12所示。 假设Y与X1,X2之间满足线性回归关系 y i=β0+β1x i1+β2x i2+εi,i=1,2,…,15 其中εi独立同分布于N(0,σ2). (1)求线性回归系数β0,β1,β2的最小二乘估计和误差方差σ2的估计,写出回归方程并 对回归系数作解释; (2)求出方差分析表,解释对线性回归关系显著性检验结果。求复相关系数的平方R2的值并解释其意义; (3)分别求β1和β2的置信度为95%的置信区间; (4)对α=0.05,分别检验人数X1及收入X2对销量Y的影响是否显著,利用与回归系数

《相关与回归分析》

第十二章 相关与回归分析 四、名词解释 1.消减误差比例 变量间的相关程度,可以用不知Y 与X 有关系时预测Y 的误差0E ,减去知道Y 与X 有关系时预测Y 的误差1E ,再将其化为比例来度量。将削减误差比例记为PRE 。 2. 确定性关系 当一个变量值确定后,另一个变量值夜完全确定了。确定性关系往往表现成函数形式。 3.非确定性关系 在非确定性关系中,给定了一个变量值,另一个变量值还可以在一定范围内变化。 4.因果关系 变量之间的关系满足三个条件,才能断定是因果关系。1)连个变量有共变关系,即一个变量的变化会伴随着另一个变量的变化;2)两个变量之间的关系不是由其他因素形成的,即因变量的变化是由自变量的变化引起的;3)两个变量的产生和变化有明确的时间顺序,即一个在前,另一个在后,前者称为自变量,后者称为因变量。 5.单相关和复相关 单相关只涉及到两个变量,所以又称为二元相关。三个或三个以上的变量之间的相关关系则称为复相关,又称多元相关。 6.正相关与负相关 正相关与负相关:正相关是指一个变量的值增加时,另一变量的值也增加;负相关是指一个变量的值增加时,另一变量的值却减少。 7.散点图 散点图:将相关表所示的各个有对应关系的数据在直角坐标系上画出来,以直观地观察X 与Y 的相互关系,即得相关图,又称散点图。 8.皮尔逊相关系数r 皮尔逊相关系数是协方差与两个随机变量X 、Y 的标准差乘积的比率。 9.同序对 在观察X 序列时,如果看到i j X X <,在Y 中看到的是i j Y Y <,则称这一配对是同序对。 10.异序对 在观察X 序列时,如果看到i j X X <,在Y 中看到的是i j Y >Y ,则称这一配对是异序对。 11.同分对 如果在X 序列中,我们观察到i j X =X (此时Y 序列中无i j Y =Y ),则这个配对仅是X 方向而非Y 方向的同分对;如果在Y 序列中,我们观察到i j Y =Y (此时X 序列中无i j X =X ),则这个配对仅是Y 方向而非X 方向的同分对;我们观察到i j X =X ,也观察到i j Y =Y ,则称这个配对为X 与Y 同分对。 六、计算题

相关文档
相关文档 最新文档