统计学第八章 相关分析
第八章相关与回归分析Correlation and Regression Analysis

n xt yt xt yt
83142 73 321
2 2 [8713 (73) ][8 14111 (321) ]
50
40
30
0.886
20
10
0 0 2 4 6 8 10 12 14
树干的直径, x
r = 0.886 → 表明 x 和 y 具有高度线 性相关关系。
Chap 08-12
2
假定3:误差项之间不存在序列相关关系,其协方差为零; 假定4:自变量是给定的变量,与随机误差项线性无关;
假定5:随机误差项服从正态分布;
Chap 08-22
最小二乘估计
在根据样本数据确定样本回归方程时,总是希望 y 的 估计值 尽可能地接近其实际观测值,即残差 et 的总 量越小越好。由于 et 有正有负,简单的代数和会相互 抵消,因此为了数学上便于处理,我们采用残差平方 和作为衡量总偏差的尺度。 所谓最小二乘法,就是根据这一思路,通过使残差平 方和最小来估计回归系数的方法。
Excel 输出结果
Excel 相关分析的输出结果 工具 / 数据分析 / 相关系数
树的高度 树的高度 树干的直径 1 0.886231 树干的直径 1
树的高度与树干的直径 的相关系数
Chap 08-13
相关系数的特点
r的取值在-1与1之间; 当r=0时,X与Y的样本观测值之间没有线性关系; 在大多数情况下,0<|r|<1,即X与Y的样本 观测值之间存在着一定的线性关系,当r>0时,X 与Y为正相关,当r<0时,X与Y为负相关。 如果|r|=1,则表明X与Y完全线性相关,当r =1时,称为完全正相关,而r=-1时,称为完全 负相关。 r是对变量之间线性相关关系的度量。r=0只是表 明两个变量之间不存在线性关系,但它并不意味着X 与Y之间不存在其他类型的关系。
第八章 相关与回归分析

相关系数的特点:
相关系数的取值在-1与1之间。 相关系数的取值在之间。 =0时 表明X 没有线性相关关系。 当r=0时,表明X与Y没有线性相关关系。 表明X 当 时,表明X与Y存在一定的线性相关关 系; 表明X 为正相关; 若 表明X与Y 为正相关; 表明X 为负相关。 若 表明X与Y 为负相关。 表明X 完全线性相关; 当 时,表明X与Y完全线性相关; r=1, 完全正相关; 若r=1,称X与Y完全正相关; r=完全负相关。 若r=-1,称X与Y完全负相关
25 20 15 10 5 0 0 2 4 6 8 10 12
11.2 11 10.8 10.6 10.4 10.2 10 0 5 10
相关关系的类型
25
● 从变量相关关系变化的方向 方向看 方向 正相关——变量同方向变化 正相关 负相关——变量反方向变化 负相关 ● 从变量相关的程度看 完全相关 不完全相关 不相关
x
最小二乘法 ˆ ˆ (α 和 β 的计算公式)
根据最小二乘法, 根据最小二乘法,可得求解 和 的公式如下
最小二乘估计的性质 ——高斯 马尔可夫定理 高斯—马尔可夫定理 前提: 在基本假定满足时
最小二乘估计是因变量的线性函数 线性函数 最小二乘估计是无偏估计 无偏估计,即 无偏估计 在所有的线性无偏估计中,回归系数的最小二 乘估计的方差最小 方差最小。 方差最小
结论:
回归系数的最小二乘估计是最佳线性无偏估计 最佳线性无偏估计
四、简单线性回归模型的检验
回归模型的检验包括: 回归模型的检验包括: 理论意义检验: 理论意义检验:主要涉及参数估计值的符号和取 值区间,检验它们与实质性科学的理论以及人们 的实践经验是否相符。 一级检验: 一级检验:又称统计学检验,利用统计学的抽样 理论来检验样本回归方程的可靠性,具体分为拟 合优度检验和显著性检验。 二级检验: 二级检验:又称计量经济学检验,它是对标准线 性回归模型的假设条件是否满足进行检验,包括 自相关检验、异方差检验、多重共线性检验等。
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10 00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+24xB. y=6+0.24xC. y=24000+6xD. y=24+6000x12.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C.表明相关程度很弱D.不能说明相关方向和程度二、多项选择题1.下列属于相关关系的有(ABD )。
统计学中的相关分析方法

统计学中的相关分析方法统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科,是现代科学研究中不可或缺的一部分。
在统计学中,相关分析是一种重要的方法,用于研究变量之间的关系。
本文将介绍相关分析的基本概念、方法和应用。
一、相关分析的基本概念相关分析是一种用来研究两个或多个变量之间关系的统计方法。
它通过计算相关系数来衡量变量之间的相关性。
相关系数是一个介于-1和1之间的数值,表示变量之间的相关程度。
当相关系数接近1时,表示变量之间存在强正相关;当相关系数接近-1时,表示变量之间存在强负相关;当相关系数接近0时,表示变量之间不存在线性相关。
二、相关分析的方法相关分析有多种方法,其中最常用的是皮尔逊相关系数。
皮尔逊相关系数是一种度量变量之间线性相关程度的方法。
它可以用来研究两个变量之间的关系,也可以用来研究多个变量之间的关系。
皮尔逊相关系数的计算公式如下:r = (Σ(Xi - X)(Yi - Ȳ)) / √(Σ(Xi - X)²Σ(Yi - Ȳ)²)其中,r表示相关系数,Xi和Yi分别表示第i个观测值的两个变量的取值,X和Ȳ分别表示两个变量的平均值。
除了皮尔逊相关系数,还有一些其他的相关分析方法,例如斯皮尔曼相关系数、切比雪夫距离等。
这些方法适用于不同类型的数据和不同的研究问题,研究者可以根据具体情况选择合适的方法进行分析。
三、相关分析的应用相关分析在各个领域都有广泛的应用。
在经济学中,相关分析可以用来研究经济变量之间的关系,例如GDP和失业率之间的关系、股票价格和利润之间的关系等。
在医学研究中,相关分析可以用来研究疾病和生活方式之间的关系,例如吸烟和肺癌之间的关系、饮食和心脏病之间的关系等。
在市场营销中,相关分析可以用来研究产品销量和广告投放之间的关系,帮助企业制定营销策略。
除了上述应用,相关分析还可以用来研究教育、环境、社会等领域的问题。
例如,在教育研究中,可以用相关分析来研究学生的学习成绩和学习时间之间的关系;在环境研究中,可以用相关分析来研究气候变化和自然灾害之间的关系;在社会研究中,可以用相关分析来研究收入和幸福感之间的关系。
《统计学概论》第八章课后练习题答案

《统计学概论》第八章课后练习答案一、思考题1.什么是相关系数?它与函数关系有什么不同?P237- P2382.什么是正相关、负相关、无线性相关?试举例说明。
P238- P2393.相关系数r的意义是什么?如何根据相关系数来判定变量之间的相关系数?P245 4.简述等级相关系数的含义及其作用?P2505.配合回归直线方程有什么要求?回归方程中参数a、b的经济含义是什么?P2566.回归系数b与相关系数r之间有何关系?P2587.回归分析与相关分析有什么联系与区别?P2548.什么是估计标准误差?这个指标有什么作用?P2619.估计标准误差与相关系数的关系如何?P258-P26410.解释判定系数的意义和作用。
P261二、单项选择题1.从变量之间相互关系的方向来看,相关关系可以分为()。
A.正相关和负相关B.直线关系与曲线关系C.单相关和复相关D.完全相关和不完全相关2.相关分析和回归分析相比较,对变量的要求是不同的。
回归分析中要求()。
A.因变量是随机的,自变量是给定的B.两个变量都是随机的C.两个变量都不是随机的D.以上三个答案都不对3.如果变量x与变量y之间的相关系数为-1,这说明两个变量之间是()。
A.低度相关关系B.完全相关关系C.高度相关关系D.完全不相关4.初学打字时练习的次数越多,出现错误的量就越少,这里“练习次数”与“错误量”之间的相关关系为()。
A.正相关B.高相关C.负相关D.低相关5.假设两变量呈线性关系,且两变量均为顺序变量,那么表现两变量相关关系时应选用()。
A.简单相关系数r B.等级相关系数r sC.回归系数b D.估计标准误差S yx6.变量之间的相关程度越低,则相关系数的数值()。
A.越大B.越接近0C.越接近-1 D.越接近17.下列各组中,两个变量之间的相关程度最高的是()。
A.商品销售额和商品销售量的相关系数是0.9B.商品销售额和商品利润率的相关系数是0.84C.产量与单位成本之间的相关系数为-0.94D.商品销售价格与销售量的相关系数为-0.918.相关系数r的取值范围是()。
大学统计学复习资料8相关分析

一.填空题1. 若全部观察值都落在直线上,则相关系数等于(±1)2. 按相关的方向分,相关关系可分为(正相关)和(负相关)。
3. 相关系数为“-1”时,表示(完全负相关 )相关。
4. 相关系数是在(线性) 相关条件下用来说明两个变量相关(关系 )的统计分析指标。
5. 估计标准误差是用来说明(回归方程)代表性大小的统计分析指标。
6. 相关系数是在(线性)相关条件下,用来说明两个变量相关(强度)的统计分析。
7. 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。
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8. 完全相关即是 相关,其相关系数为 。
函数、±19. 相关系数是在 相关条件下用来说明两变相关 的统计分析指标。
线性、密切程度10. 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。
正、正11. 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 。
随机、可控制的13. 用来说明回归方程代表性大小的统计分析指标是 指标。
估计标准误;14. 当变量X 按一定数额变动时,变量Y 也按一定的数额变动,这时变量X 与变量Y 存在着关系。
直线相关15. 一个回归方程只能作一种推算,即给出 的数值,估计 的可能性。
自变量、因变量16. 已知X 变量的标准差为2,因变量的标准差为5,两变量的相关系数为0.8,则回归系数为( )217. 已知直线回归方程Yc = a +bx 中,b= 17.5;又知n=30 ∑=13500 ,X =12 ,则可知a = 。
240二.简答题1. 说明相关系数的取值范围及其判断标准。
(1).相关系数的数值范围是在-1 和+1之间,即-1 ≤ R ≤1 ,R >0为正相关,R<0为负相关。
统计学中的相关分析

统计学中的相关分析统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科,而相关分析是其中一个重要的分析方法。
相关分析是用来量化两个或更多变量之间关系强度的技术,它可以帮助我们理解和预测现象之间的相关性。
本文将介绍相关分析的基本概念、应用以及在实际问题中的运用。
一、相关分析的概念相关分析是统计学中用来确定两个或多个变量之间关系强度的方法。
关系强度通过相关系数来度量,相关系数的取值范围为-1到1。
相关系数为正值表示两个变量是正相关的,即随着一个变量的增加,另一个变量也会增加;相关系数为负值表示两个变量是负相关的,即随着一个变量的增加,另一个变量会减少;相关系数为零表示两个变量之间没有线性关系。
相关分析可以帮助我们了解变量之间的关系,并进行进一步的预测和分析。
二、相关分析的应用相关分析在实际问题中有着广泛的应用。
以下是几个常见领域的相关分析应用示例:1. 经济学领域:相关分析可以帮助经济学家确定不同经济指标之间的关系,如通货膨胀率与失业率之间的相关性,利率与投资之间的相关性等。
这些关系可以用来预测经济发展趋势,为经济政策制定提供参考依据。
2. 医学研究:相关分析在医学研究中的应用非常广泛。
例如,研究人员可以使用相关分析来确定吸烟与肺癌之间的关系,体重与心血管疾病之间的关系等。
这些关系可以帮助医生们更好地了解疾病的发展机制,并提供有效的预防和治疗方案。
3. 市场调查:相关分析可以用来确定市场调查数据中不同变量之间的关系。
例如,一家公司可以使用相关分析来确定广告投资与销售额之间的关系,从而确定最佳的广告投放策略。
相关分析还可以帮助市场调查人员找到潜在的目标客户群体,以提升市场营销效果。
三、相关分析的实际案例为了更好地理解相关分析的应用,我们将通过一个实际案例来说明其具体操作。
假设一个电商公司想要研究用户购买行为与广告点击率之间的关系。
他们分析了一段时间内的用户购买记录和广告点击数据,并进行了相关分析。
他们计算了购买金额和广告点击率之间的相关系数,并得到了一个正值0.75。
统计学相关分析

统计学相关分析统计学是一门研究数据收集、分析与解释的学科。
它的目标是通过系统和科学的方法研究数据,以便能够对各种现象进行描述、理解和预测。
统计学的应用非常广泛,涵盖了自然科学、社会科学、医学、工程、经济学等各个领域。
其中,相关分析是统计学的一个重要工具,可以用来研究两个或多个变量之间的关系。
相关分析是指研究两个或多个变量之间的关系的统计方法。
它可以用来确定这些变量之间是否存在其中一种关联性,并且可以量化这种关联性的强度和方向。
相关分析中常用的指标是相关系数,它可以衡量两个变量之间的线性关系。
相关系数是一个介于-1到+1之间的数值,它表示着两个变量之间的关联程度。
如果相关系数为-1,表示两个变量呈现完全负相关,即一个变量的增加导致另一个变量的减少;如果相关系数为+1,表示两个变量呈现完全正相关,即一个变量的增加导致另一个变量的增加;如果相关系数为0,表示两个变量之间没有线性关系。
相关分析有很多应用,尤其在社会科学和市场研究领域。
例如,在经济学中,相关分析可以用来研究不同经济指标之间的关系,进而预测经济发展的趋势。
在市场研究中,相关分析可以用来研究产品销售量与广告投入之间的关系,从而为企业制定营销策略提供支持。
在医学研究中,相关分析可以用来研究药物治疗效果与患者病情之间的关系,以便优化治疗方案。
进行相关分析的步骤通常包括以下几个方面:1.收集数据:首先需要收集两个或多个变量的相关数据。
这些数据可以通过实验、调查或观察来获取。
2.计算相关系数:根据收集到的数据,可以使用相关系数来度量变量之间的关系。
最常用的是皮尔逊相关系数,它适用于连续性变量。
如果变量是分类变量,可以使用斯皮尔曼相关系数。
3.判断关联性:计算出相关系数之后,就可以判断变量之间的关联性。
一般来说,绝对值大于0.7的相关系数被视为强相关,绝对值在0.3到0.7之间的相关系数被视为中等相关,而绝对值小于0.3的相关系数被视为弱相关。
4.分析结果:根据相关系数的大小和方向,可以对变量之间的关系进行解释。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
的数值发生变动时,因变量y也随之发生变动,但这 种变动在数值上不成固定比例,在相关图上的散点可 表现为抛物线、指数曲线、双曲线等形式,因此称其 为曲线相关关系。
4. 按相关程度分,可分为:
完全相关、不完全相关和不相关
完全相关就是相关现象之间的关系是完全确定
的关系,因而完全相关关系就是函数关系。
不相关是指两现象之间在数量上的变化上各自
独立,互不影响。
不完全相关就是介于完全相关和不相关之间的
一种相关关系。相关分析的对象主要是不完全相关 关系。
三、相关分析的任务和内容
相关分析的主要任务,概括起来是两个方面:
一方面,研究现象之间关系的密切程度,即相
关分析;
另一方面,研究自变量与因量之间的变动关
相关关系的方向和密切程度的指标。一般用符号r 表示。 它有两个作用: 1、反映现象之间发生变动的运动方向; 2、反映现象之间相关关系的密切程度。
(二)相关系数的计算方法:
1.积差法:
r
2 xy
x
y
2 xy
1 n
(
x
x)(
y
y)
x
1 n
(
x
x
)2
y
1 n
(
y
y)2
r (x x)( y y) ( x x)2 ( y y)2
一些因素不变,这时复相关可转化为偏相关。
2.按相关关系的性质来分,可分为:
正相关和负相关
正相关是指两相关现象变化的方向是一致的。
负相关是指两相关现象变化的方向是相反的。
3. 按相关关系的形式来分,可分为:
直线相关和曲线相关
直线相关是指两个相关现象之间,当自变量X
的数值发生变动时,因变量y随之发生近似于固定比 例的变动,在相关图上的散点近似地表现为直线形式, 因此称其为直线相关关系。
数学公式表示。
例
商品价格和商品销售量之间,存在着一
定的依存关系,即商品价格发生变动,商品
的销售量也会随之发生变动。
在具有相互依存关系的两个变量中,作为
根据的变量称自变量,一般用X表示;发生对 应变化的变量称因变量,一般用y表示。
(三) 相关关系和函数之间的关系
由于有观察或测量误差等原因,函数关系在实际中往往通过 相关关系表现出来。在研究相关关系时,又常常要使用函数关 系的形式来表现,以便找到相关关系的一般数量表现形式。
二、相关关系的种类
1.按相关关系涉及的因素多少来分,可分为:
单相关和复相关。
二因素之间的相关关系称单相关,即只涉
及一个自变量和一个因变量。
三个或三个以上因素的相关关系称复相关,
或多元相关,即涉及二个或二个以上的自变量和 因变量。
在实际工作中,如存在多个自变量,可抓住 其中主要的自变量,研究其相关关系,而保持另
单变量分组表 — 按自变量分组 双变量分组表 — 按自变量和因变量均分组
相关图,也称散布图(或散点图)。
例1 某市1996年 — 2003年的工资性现金支出与城镇储蓄存款余额的资料, 说明简单相关表和相关图的编制方法。 从表可看出,随着工资性现金支出的增加,城镇储蓄存款余额有明显 的增长趋势。所以,资料表明(如图)有明显的直线相关趋势。
第八章 相关分析
▪ 一、本章学习目的:
▪ 通过本章学习了解相关关系的基本理论,明确相关关系与 函数之间的关系,掌握回归分析的基本方法,并利用相关分 析和回归分析的方法对实际生活中的有关问题进行数量分析。
▪ 二、本章主要内容:
▪ 1、相关分析的概念和内容 ▪ 2、相关关系的测定方法 ▪ 3、回归分析 ▪ 4、估计标准误差
城镇储蓄存款余额 (万元)
550 500 450 400 350 300 250 200 150 100 50
400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200
工资性现金支出(万元)
例2
企业按销售额分组 (万元) 4以下 4~ 8 8 ~ 12
12 ~ 16 16 ~ 20 20 ~ 24 24 ~ 28 28 ~ 32 32 ~ 36
仍以上例1资料计算:
序年 号份
1 1996 2 1997 3 1998 4 1999 5 2000 6 2001 7 2002 8 2003
合计
x (万元)
500 540 620 730 900 970 1050 1170 6480
y (万元)
系,即回归分析。
相关分析的主要内容包括以下四个方面: 1、判断现象之间是否存在相关关系
2. 确定相关关系的密切程度,并对相关系数
的显性检验;
3. 确定现象之间相关关系的数学表现形式
4. 计算因变量的估计标准误差
第二节 相关关系的测定
一、相关表和相关图
简单相关表 — 根据总体单位的原始资料汇编的相关表 分组相关表 — 将原始资料进行分组而编制的相关表
▪ 三、重点与难点:
▪ 相关系数的计算和回归方程的建立
第一节 相关分析的概念和内容
一、相关关系的概念(注意相关关系与函数关系的区别)
(一) 函数关系 它反映着现象之间存在着严格的依存关系,
也就是具有确定性的对应关系,这种关系可用一 个数学表达式反映出来。
例如某种商品的销售额和销售量之间,由于
价格因素,所以两者可表现为严格的依存关系。
(二) 相关关系 指现象之间确实存在着一定的数量依存关系,但
这种数量依存关系是不确定的,也就是说两者之间不 具有确定性的对应关系,象这样一类的关系称为相关 关系.这种关系有二个明显特点:
1.现象之间确实存在数量上的依存关系,即某一社会
经济现象变化要引起另一社会经济现象的变化;
2.现象之间的这种依存关系是不严格的,即无法用
流通费用率 (%) 9.65 7.68 7.25 7.00 6.86 6.73 6.64 6.60 6.58
流通费用率(%)
10 9.5
9 8.5
8 7.5
7 6.5
6
0 4 8 12 16 20 24 28 32 36
销售额(万元)
二、相关系数
(一)概念与作用
相关系数是在直线相关条件下,表明两个现象之间
序号
1 2 3 4 5 6 7 8
年份
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
工资性 现金支出 (万元)x
500 540 620 730 900 970 1050 1170
城镇储蓄 存款余额 (万元)y
120 140 150 200 280 350 450 510