统计学第九相关分析
统计学第九章练习题答案
第九章 习题参考答案一、填空题9.1.1 时间 观察值 9.1.2 相对数时间数列、平均数时间数列 9.1.3 定基发展速度 9.1.4 时期9.1.5 4.17% 5.74% 9.1.6 32.25%9.1.7 几何平均法、高次方程法9.1.8 长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动 9.1.9 画散点图的方法、指标判别法 9.1.10 逐期增减量 9.1.11 二次曲线 、指数曲线 9.1.12 季节变动 同期平均法 9.1.13 长期趋势9.1.14 ˆ()i iy y 最小值2=-å 9.1.15 1200% 调整系数 9.1.16 移动平均法9.1.17 增降1%的绝对值 9.1.18 均方误差9.1.19 移动平均法 9.1.20 趋势外推法9.1.21 趋势季节模型 9.1.22 观察值与预测值二、单项选择题三、多项选择题四、判断题9.4.1 （×，各期环比增降速度不一定相等） 9.4.2 （×，计算年距发展速度） 9.4.3 （√）9.4.4 （×，考察期末所达到的发展水平） 9.4.5 （√）9.4.6 （×，其结果是不相同的）9.4.7 （×，指增降速度中每一个百分点所代表的绝对额） 9.4.8 （√）9.4.9 （×，逐期增长量不一定相等） 9.4.10 （×，a 不相同，b 相等） 9.4.11 （×，ˆ()i i y y最小值2=-å）9.4.12 （√）9.4.13 （×，拟合抛物线曲线趋势方程） 9.4.14 （×，进行一次平均即能得到预测值） 9.4.15 （√）9.4.16 （×，S j <100%时，表明现象此时处于淡季） 9.4.17 （√）9.4.18 （×，构建趋势季节模型） 9.4.19 （×，ˆˆy ys s=） 9.4.20 （√）五、简答题9.5.1 答：依据相对数时间数列计算平均发展水平的基本思想：①首先对相对数时间数列进行分解，找出各期的分子指标和分母指标；②其次分别计算出分子时间数列的平均发展水平a、分母时间数列的平均发展水平b；③最后将两个平均发展水平对比，以求得相对数时间数列的平均发展水平y。
统计学第9章 相关分析和回归分析
回归模型的类型
回归模型
一元回归
线性回归
10 - 28
多元回归
线性回归 非线性回归
非线性回归
统计学
STATISTICS (第二版)
一元线性回归模型
10 - 29
统计学
STATISTICS (第二版)
一元线性回归
1. 涉及一个自变量的回归 2. 因变量y与自变量x之间为线性关系
被预测或被解释的变量称为因变量 (dependent variable)，用y表示 用来预测或用来解释因变量的一个或多个变 量称为自变量 (independent variable) ，用 x 表示
统计学
STATISTICS (第二版)
3.相关分析主要是描述两个变量之间线性关 系的密切程度；回归分析不仅可以揭示 变量 x 对变量 y 的影响大小，还可以由 回归方程进行预测和控制 4.回归系数与相关系数的符号是一样的，但 是回归系数是有单位的，相关系数是没 有单位的。
10 - 27
统计学
STATISTICS (第二版)
10 - 19
统计学
STATISTICS (第二版)
相关系数的经验解释
1. 2. 3. 4.
|r|0.8时，可视为两个变量之间高度相关 0.5|r|<0.8时，可视为中度相关 0.3|r|<0.5时，视为低度相关 |r|<0.3时，说明两个变量之间的相关程度 极弱，可视为不相关
10 - 20
10 - 6
统计学
STATISTICS (第二版)
函数关系
(几个例子)
某种商品的销售额 y 与销售量 x 之间的关系 可表示为 y = px (p 为单价)
贾俊平《统计学》(第5版)课后习题-第9章 分类数据分析【圣才出品】
第9章 分类数据分析一、思考题1．简述列联表的构造与列联表的分布。
答：列联表是由两个以上的变量进行交叉分类的频数分布表。
列联表的分布可以从两个方面看，一个是观察值的分布，又称为条件分布，每个具体的观察值就是条件频数；一个是期望值的分布。
2．用一张报纸、一份杂志或你周围的例子构造一个列联表，说明这个调查中两个分类变量的关系，并提出进行检验的问题。
答：对三个生产厂甲、乙、丙提供的学习机的A、B、C三种性能进行质量检验，欲了解生产厂家同学习机性能的质量差异是否有关系。
抽查了450部学习机次品，整理成为如表9-2所示的3×3列联表。
表9-2根据抽查检验的数据表明：次品类型与厂家（即哪一个厂）生产是无关的（即是相互独立的）。
建立假设：H0：次品类型与厂家生产是独立的，H1：次品类型与厂家生产不是独立的。
可以计算各组的期望值，如表9-3所示（表中括号内的数值为期望值）。
表9-3 各组的期望值计算表所以2222(2017)(4033)(7058)9.821173358χ---=+++=…。
而自由度等于（R －1）（C －1）=（3－1）×（3－1）=4，若以0.01的显著性水平进行检验，查χ2分布表得20.01(4)13.277χ=。
由于220.019.821(4)13.277χχ=<=，故接受原假设H 0，即次品类型与厂家生产是独立的。
3．说明计算2χ统计量的步骤。
答：计算2χ统计量的步骤：（1）用观察值o f 减去期望值e f ；（2）将（o f －e f ）之差平方；（3）将平方结果2)(e o f f -除以e f ；（4）将步骤（3）的结果加总，即得：22()o e ef f f χ-=∑。
4．简述ϕ系数、c 系数、V 系数的各自特点。
答：（1）ϕ相关系数是描述2×2列联表数据相关程度最常用的一种相关系数。
它的计算公式为：ϕ，式中，∑-=ee of f f 22)(χ；n 为列联表中的总频数，也即样本量。
西南财经大学向蓉美、王青华《统计学》第三版——第9章：相关与回归分析
相关关系（例）
▪ 单位成本(y)与产量(x) 的关系…… ▪ 父亲身高(y)与子女身高(x)之间的关系 ▪ 社会商品零售额(y)与居民可支配收入(x)之
间的关系 ▪ 收入 (y)与文化程度(x)之间的关系 ▪ 商品销售量(y)与广告费支出(x1)、价格(x2)
之间的关系 ▪ 需要PPT配套视频，请加VX：1033604968
简单相关系数（简单线性相关系数） 对两个变量（定量变量）之间线性相关程 度的度量。 也称直线相关系数, 常简称相关系数。
等级相关（秩相关）
对两个定序变量之间线性相关程度的度量。
9--19
相关系数（Pearson’s
correlation coefficient）
有总体相关系数与样本相关系数之分：
• 总体相关系数ρ
变量间的相互依存关系有 两种类型：
——函数关系 ——相关关系
9--3
函数关系
1. 指变量之间确定性的数量依存关系；
2. 当变量 x 取某个数值时，
y 有确定的值与之对应， 则称 y 是 x 的函数 y = f
(x)
• 通常将作为变动原因的变 量 x 称为自变量，作为变
Y
动结果的变量y 称为因变量
将两个变量成对的观测数据在坐标图上标示出来， 变量 x 的值为横坐标，另一个变量 y 对应的数值 为纵坐标，一对观测值对应一个点，样本数据若 有n 对观测值，则相应的 n 个点形成的图形就称为 散点图。
如果一个是解释变量另一个是被解释变量，则通常 将解释变量放在横轴。
有助于分析者判断相关的有无、方向、形态、密 切程度。
9--5
相关关系
1. 指变量间数量上不确定的依存关系；
2. 一个变量的取值不能唯一地由 另一个变量来确定。当变量 x 取某个值时，与之相关的 变量 y 的取值可能有若干个 （按某种规律在一定范围内
医学统计学——相关分析
函数关系是一一对应的确定性关系，比较 容易分析和测度，可是在现实中，变量之间的 关系往往并不那么简单。
相关关系的种类
按相关的程 度
完全相关 不完全相关 不相关
相关关系的种类
按相关方向
正相关
负相关
相关关系的种类
按相关的形 式
线性相关 非线性相关
相关关系的种类
按变量多少
单相关
复相关
偏相关
各类相关关系的表现形态图
Pearson简单相关系数用来衡量定距变量 间的线性关系。如 间的线性相关关系。
计算公式如下。 Pearson简单相关系数计算公式为
例1 相关系数计算表
产品产量 生产费用
年份 （千吨） （千元） x 2
x
y
y2
xy
1997 1.2
相关分析
1
相关分析的基本概念
2
二元定距变量的相关分析
3
二元定序变量的相关分析
4
偏相关分析
5
距离相关分析
描述变量之间线性相关程度的强弱，并用 适当的统计指标表示出来的过程为相关分析。 可根据研究的目的不同，或变量的类型不同， 采用不同的相关分析方法。本章介绍常用的相 关分析方法：二元定距变量的相关分析、二元 定序变量的相关分析、偏相关分析和距离相关 分析。
相关分析的基本概念
任何事物的变化都与其他事物是相互联系 和相互影响的，用于描述事物数量特征的变量 之间自然也存在一定的关系。变量之间的关系 归纳起来可以分为两种类型，即函数关系和统 计关系。
当一个变量x取一定值时，另一变量y可以 按照确定的函数公式取一个确定的值，记为 y = f(x)，则称y是x的函数，也就时说y与x 两变量之间存在函数关系。又如，某种商品在 其价格不变的情况下，销售额和销售量之间的 关系就是一种函数关系：销售额=价格×销售 量。
《社会统计学》章节知识点——单选题
《社会统计学》章节知识点——单选题第一章总论●变量类型1.下列变量属于数值型变量的是（ A ）。
A．工资收入B．产品等级C．学生对考试改革的态度D．企业的类型【参考答案】A2.从变量分类看，下列变量属于定序变量的是（ C ）。
A．专业B．性别C．产品等级D．收入【参考答案】C●总体和样本1．某地区政府想了解全市332.1万户家庭年均收入水平，从中抽取3000户家庭进行调查，以推断所有家庭的年均收入水平，这项研究的样本是（ B ）。
A．332．1万户家庭B．3000户家庭C．332．1户家庭的年均收入D．3000户家庭的年均收入【参考答案】B2．学校后勤集团想了解学校22000学生的每月生活费用，从中抽取2200名学生进行调查，以推断所有学生的每月生活费用水平，这项研究的总体是（ A ）。
A．22000名学生B．2200名学生C．22000名学生的每月生活费用 D．2200名学生的每月生活费用【参考答案】A3．为了解某地区的消费，从该地区随机抽取5000户进行调查，其中30%回答他们的月消费在5000元以上，40%回答他们每月用于通讯、网络的费用在300元以上，此处5000户是（ C ）。
A．变量 B．总体 C．样本 D．统计量【参考答案】C●抽样方式4．从含有N个元素的总体中，抽取n个元素作为样本，同时保证总体中每个元素都有相同的机会入选样本，这样的抽样方式称为（ A ）。
A．简单随机抽样B．系统抽样 C．整群抽样D．分层抽样【参考答案】A5．某班级有60名男生，40名女生，为了了解学生购书支出，从男生中抽取12名学生，从女生中抽取8名学生进行调查，这种调查方法属于（ C ）。
A．简单随机抽样 B．整群抽样 C．分层抽样 D．系统抽样【参考答案】C6．先将总体按某标志分为不同的类别或层次，然后在各个类别中采用简单随机抽样或系统抽样的方式抽取子样本，最后将所有子样本合起来作为总样本，这样的抽样方式称为（ D ）。
医学统计学-第9章 关联性分析
线性？程度如何？是正相关还是负相关？ ⑵统计推断：两者的关系是否有统计学意
义？根据专业知识下结论。
9.2.2 相关系数的统计推断
r是样本相关系数，是总体相关系数ρ的估计
值，要想判断X、Y间是否有相关关系，就要检
验r是否来自总体相关系数ρ为零的总体。方法
本例 ν＝n对-2=15-2=13，r0.05,13=0.514, 得到： p<0.05，即相关系数有统计学意义。
tr =
− 0.926 = −8.874,
1 − (0.926)2
ν = 15 − 2 = 13
15 − 2
可按公式(9-2) 计算
查附表C2（教材560），t 0.05,13=2.160；t> t 0.05,13，按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，故 可以认为凝血酶浓度与凝血时间呈负相关关系。
9.2.3 Spearman 秩相关
一、秩相关的概念及其统计描述 前面指出：Pearson积矩相关的假设检验要求
X和Y均服从正态分布。对那些不服从正态 分布或等级资料、总体分布未知的资料，因 难以进行分析，所以就不宜用积矩相关系数 来描述相关性。
此时，可采用等级相关（rank correlation）， 或称秩相关来描述两个变量间相关的程度与方 向。该法是利用两变量的秩次大小作线性相关 分析，对原变量的分布不作要求，属非参数统 计方法。
例 某地研究2－7岁急性白血病患儿的血小
板数与出血症状程度之间的相关性，结果见下 表：试用秩相关进行分析。
首先先将实测原始数据由小到大排序 编秩，以pi表示Xi秩次；qi表示Yi的
次，见上表所示。
观察值相同的取平均秩次；将pi、qi直接 替换（9-1）中的X和Y的均数，直接得 到如下算式：
统计学第9章分类数据分析
可解释性
分类结果应具有可解释性，能够清晰地说明各类 别的特征和差异，方便用户理解和应用。
避免过拟合
在训练分类模型时，应避免过拟合现象，确保模 型泛化能力良好，能够适用于不同的数据集和场 景。
交叉验证
采用交叉验证方法评估分类模型的性能，以客观 地评价分类结果的准确性和可靠性。
谢谢聆听
02
目的：通过频数分布表，可以直观地了解数据的分布情况 ，发现数据的异常值和缺失值，以及数据的离散程度和集 中趋势。
03
制作步骤
04
1. 将数据按照某一属性进行分类。
05
2. 统计每一类别的频数和频率。
06
3. 制作频数分布表，包括类别、频数、频率和累积频数 、累积频率等列。
列联表分析
定义：列联表分析是一种将两个或多 个分类变量进行联合，并分析它们之
社会阶层划分
通过分类数据分析，将社会人群划分为不同的阶层，分析不同阶 层的社会特征和行为模式。
人口普查
分类数据分析可以用于人口普查数据的分析和处理，提供更准确 的人口统计信息。
舆情分析
通过分类数据分析，了解公众对某一事件或话题的态度和意见， 为政策制定和舆论引导提供依据。
06 分类数据分析的注意事项
优势比和相对风险
基本概念
相对风险
优势比（Odds Ratio）和相对风险 （Relative Risk）是衡量分类数据关 联强度的指标。
表示暴露于某因素下发生事件的相对危 险度，计算方法为相对风险=暴露组的 事件发生率/非暴露组的事件发生率。
优势比
表示一个事件发生的相对概率，计算 方法为优势比=事件组的发生概率/非 事件组的发生概率。
分类数据分析
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y x a y bx b xy x y x x
2 ( y y ) 最小值 c
14
第九章 相关分析
y c a bx
( y y c ) ( y a bx ) 最小值
2 2
通过求a、b的一阶偏导可得到求解a、b的联立方程：
na b x y 2 a x b x xy
5
第九章 相关分析
二、相 关 系 数
相关系数是测定变量之间相关密切程度的统计指标。
1、相关系数的计算方法：
相关系数按“积差法”计算。该方法是通过两变量与各 自平均值的离差的乘积来反映两变量之间的相关程度。 积差法公式为：
x y
2 xy
计算相关系数的简化式：
n x
n xy x y
12
第九章 相关分析
（四）配合直线回归方程的方法
配合估计回归线的方程称为回归方程。 方程式为： y c a bx y c：因变量的估计值,
a : 直线的起点值， b：直线的斜率，又称回归系数 x :自变量
回归系数b的经济涵义：பைடு நூலகம்
当自变量变动一个单位时，因变量的平均变动值。
13
第九章 相关分析
配合直线回归方程的过程就是求解方程系数a、b 的过程，求解a、b的方法一般采用最小平方法。
用最小平方法配合回归直线的基本思想是：
在所有的相关点中，通过数学方法配合一条较为理 想的直线，这条直线必须满足两点：
1、原数列与趋势线的离差之和为零。即：
( y y ) 0
c
2、原数列与趋势线的离差平方和为最小值。即
函数关系与相关关系的联系：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的数 学表达式来表明现象之间的相关方程式。
2
第九章 相关分析
二、相 关 的 种 类
完全相关
1、按相关的程度划分
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
2、按相关的方向划分
3、按相关的形式划分
4、按影响因素的多少划分
11
第九章 相关分析
三、简单线性回归方程 （一）简单线性方程式的一般形式：y a bx
（当两变量的增长比率为常数时，它们之间就呈 现为一种简单线性关系。）
（二）利用简单线性回归方程进行回归分析的前提： 所分析的两个变量之间必须存在相关关系，且 相关程度在显著相关以上。 （三）对两变量进行简单线性回归分析的任务： 设法在分散的、具有线性关系的相关点之间配合一 条最优的直线，这条直线就是估计回归线，它表明 两变量之间具体的变动关系。
2 2
x n y y
2
2
0.97
说明产量和生产费用之间存在高度正相关。
第九章 相关分析
第三节
回 归 分 析
一、回 归 分 析 的 意 义 回归分析是对具有相关关系的两个或两个以 上变量之间的数量变化的一般关系进行测定，确 立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，为估算预测提供一个重要的 方法。 二、回 归 的 种 类 按自变量的个数分 按回归线的形态分 一元回归 多元回归 线性回归 非线性回归
2
2
x n y y
2
2
6
第九章 相关分析
如果定义：
( x x) Lxx 2 ( y y) Lyy ( x x)( y y) Lxy
2
相关系数可以表示为：
Lxy Lxx L yy
7
第九章 相关分析
2、相关系数的性质
（1）相关系数有正负号，分别表示正相关和负 相关。 （2）相关系数的取值范围在绝对值的 0 1 之间。 其值大小反映两变量之间相关的密切程度。 0 （3）相关系数 1表明两变量完全相关；
x
y
62 86 80 110 115 132 135 160 880
x
2
y
2
xy
74.4
172.0 248.0
1.44 4.00 9.61 14.44 25.00 17.21 51.84 64.00
3844 7396 6400
12100
13225
418.0
575.0 805.2 972.0 1280.0 4544.6
表明两变量完全不相关。 （4）当计算相关系数的原始数据较多（如50项以 上）时，认为相关系数在0.3以下为无相关， 0.3以上为有相关；0.3-0.5为低度相关；0.5-0.8 为显著相关；0.8以上为高度相关。
8
第九章 相关分析
相关系数计算分析例题
生产费用
序 月产量 号 1 1.2 2 2.0 3 3.1 4 3.8 5 5.0 6 6.1 7 7.2 8 8.0 ∑ 36.4
第九章 相关分析
本章主要内容
第一节 第二节 第三节 第四节 相关的意义和种类 相关图表和相关系数 回归分析 估计标准误差
1
第九章 相关分析
第一节
相关的意义和种类
一、相关关系的概念
函数关系：函数关系是一种严格的依存关系， 这种关系可以用y = f（x）的方程来表现。
相关关系：相关关系是一种不完全确定的随机关 系。
相关图表是相关分析的重要方法。通过相关图表可 以直观地判断现象之间呈现的相关的形态和方向。
简单相关表：根据总体单位的原始资料编制的相关表p.308 相关表 分组相关表 单变量分组相关表p.309 双变量分组相关表p.310 相关图 利用直角坐标系第一象限，把自变量置于横轴上，
因变量置于纵轴上，再将两变量相对应的变量值 用坐标点形式描绘出来即可。P.308
9
17424 18225 25600 207.54 104214
第九章 相关分析
根据计算结果可知：
2 x 36 . 4 , y 880 , n 8 , x 207.54,
y
2
104214, xy 4544.6
则相关系数为：
n x
n xy x y
复相关
3
第九章 相关分析
三、相关分析的主要内容：
(一) 确定现象之间有无关系，以及相关关系的表现形式 (二) 确定相关关系的密切程度 (三) 选择合适的数学模型 (四) 测量变量估计值的可靠程度 (五) 对计算出的相关系数进行显著检验
4
第九章 相关分析
第二节 相关图表和相关系数
一、相 关 图 表