统计学-相关与回归分析实验教案步骤
经济与管理学院 《统计学》实验报告（2012版）
第 1 页 共 14 页 实验名称 实验四 相关与回归分析
专业班级 会计一班 完成人 李思萌 实验日期 5.31.2012
学 号 110943130 批阅人 王大江 实验成绩
一、实验目的：
通过实验，使学生熟悉运用EXCEL进行相关图的绘制和相关系数的计算和回归分析，并能够对Excel输出的回归结果予以解读。
二、实验资料：
资料（一）：
商品销售额与流通费用率单变量分组相关表
销售额（万元） 商店数（个） 流通费用率（%）
40以下
40～80
80～120
120～160
160～200
200～240
240～280
280～320
320～360 14
22
38
44
66
50
34
26
10 9.81
7.90
7.32
7.00
6.80
6.71
6.66
6.60
6.56
资料（二）： 经济与管理学院 《统计学》实验报告（2012版）
第 2 页 共 14 页 某农场通过试验取得早稻收获量与春季降雨和春季温度的数据如下表所示：
春季降雨和春季温度的数据
收获量（kg/公顷） 1 500 2 300 3 000 4 500 4 800 5 000 5 500
降雨量（mm）x1 25 33 45 105 110 115 120
温度（℃）x2 6 8 10 13 14 16 17
三、实验要求
（一）根据资料（一）运用EXCEL进行相关图的绘制和相关系数的计算。（sheet1）
（二）根据资料（二）计算回归参数和检验统计量并解读输出的回归结果。（Sheet2）
说明：以上两个实验结果分别存放于实验四：相关与回归分析（专业、班级、学号、姓名）.xls一个工作表的sheet1和sheet2中。
四、实验步骤：
（一）运用EXCEL进行相关图的绘制和相关系数的计算：
1）相关图的绘制
第一步：将数据输入到Sheet1中，由于销售额是区间，所以将销售额取中间值再在A13：B22处在建立一个新的表； 经济与管理学院 《统计学》实验报告（2012版）
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第二步：点击“插入”——“图表”；在弹出的对话框中选择标准类型中的“XY散点图”——点击“下一步”，选择“系列”，在“名称”中输入“商品销售额与流通费用率相关图”，在“X值”中选中“A14：A22”,在“Y值”中选中“B14：B22”——点击“下一步”，在“数值（X）轴”中输入“商品销售额（万元）”，在“数值（Y）轴”中输入“流通费用率（%）”——点击“下一步”——点击“完成”。
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点击“完成”，并对图形进行修饰编辑，最后得到如图所示流通费用率与销售额之间的散点图。
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2）相关系数的计算：
①点击“xf”——“选择类别”中选择“统计”，在“选择函数”中选择“CORREL”——点击“确定”——“Array1”中选择“A14：A22”,“Array2”中选择“B14：B22”——点击“确定”。
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②第一步：“工具”——“相关系数”——“确定”；
第二步：在弹出的对话框中的“输入区域”选择“A13：B22”,并选定“标志位于第一行”，“输出区域”选择“C24”，点击“确定”。
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（二）计算回归参数和检验统计量并解读输出的回归结果：
第一步：“工具”——“回归”——“确定”；
第二步：在弹出的对话框中的“Y值输入区域”中选择“C2：C9”,“X值输入区域”中选择“A2：B9”，点击“标志”、“置信度”、“输出区域”为“A11”、“残差”、“残差图”、“标准残差”、“线性拟合图”、点击“确定”。
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实验二相关与回归分析
实验二、相关与回归分析
一、 实验目的及要求
掌握利用SPSS 10.0软件进行相关分析和回归分析的基本操作方法，理解SPSS 10.0软件给出的相关分析和回归分析结果。
二、 实验内容
了解SPSS 10.0软件中Statistics菜单的Correlate子菜单的功能；利用SPSS 10.0软件进行简单相关分析；了解SPSS 10.0软件中Statistics菜单的Regression子菜单的主要功能；利用SPSS 10.0软件进行多元线性回归和一元非线性回归分析。
三、 实验仪器、设备及材料
硬件环境：PC
软件环境：操作系统 Windows 系列
SPSS 10.0
四、 实验原理
计量地理学中关于地理数据相关分析和回归分析的基本理论及SPSS 10.0软件操作指南。
五、 实验步骤
§1.1 利用SPSS进行相关分析
SPSS的相关分析功能被集中在Statistics菜单的Correlate子菜单中，他一般包括以下三个过程：
Bivariate过程：此过程用于进行两个/多个变量间的相关分析，如果是多个变量，则给出两两相关的分析结果。
Partial过程：Partial过程专门用于进行偏相关分析。
Distances过程：该过程在实际应用中用的非常少。有兴趣的同学自己查阅。
1.1.1 Bivariate过程
1.1.1.1 界面说明
【Variables框】 用于选入需要进行相关分析的变量，至少需要选入两个。
【Correlation Coefficients复选框组】
用于选择需要计算的相关分析指标，有：
Pearson复选框 选择进行积距相关分析，即最常用的参数相关分析
Kendall's tau-b复选框 计算Kendall's等级相关系数
Spearman复选框 计算Spearman相关系数，即最常用的非参数相关分析（秩相关）
【Test of Significance单选框组】
相关回归分析教案
相关回归分析教案
教案标题：相关回归分析教案
一、教学目标：
1. 理解相关回归分析的概念和原理；
2. 学会应用相关回归分析进行数据分析；
3. 掌握相关回归分析的解释和预测能力；
4. 培养学生的数据分析和解决实际问题的能力。
二、教学内容：
1. 相关回归分析的概念和基本原理；
2. 相关回归分析的假设检验和模型选择；
3. 数据预处理和变量选择；
4. 相关回归分析的解释和预测能力。
三、教学过程：
1. 导入：
- 引入相关回归分析的背景和应用领域，激发学生的学习兴趣；
- 给出相关回归分析的实例，介绍相关回归分析的基本概念。
2. 理论讲解： - 介绍相关回归分析的公式和原理，解释相关系数和回归系数的含义；
- 讲解相关回归分析的假设检验和模型选择方法；
- 引导学生理解数据预处理和变量选择的重要性。
3. 实例演示：
- 使用实际数据进行相关回归分析的案例演示；
- 演示数据预处理和变量选择的方法；
- 讲解如何解释相关回归分析的结果和进行预测。
4. 练习与讨论：
- 给学生分发相关回归分析的练习题，让他们动手进行数据分析；
- 引导学生分析数据结果，讨论相关回归分析的适用性和局限性；
- 鼓励学生提出问题和解决问题的思路。
5. 总结与评价：
- 总结相关回归分析的要点和方法；
- 分析学生在练习中的表现，给予评价和建议；
- 鼓励学生将所学知识应用到实际问题中。
四、教学资源：
1. 相关回归分析的教材和参考书籍； 2. 实际数据集和统计软件工具；
3. 练习题和答案解析。
五、教学评估：
1. 练习题成绩的评估；
2. 参与讨论和解决实际问题的能力评估；
3. 课堂互动和学习态度的评估。
六、教学延伸：
1. 鼓励学生自主学习相关回归分析的方法和应用；
2. 引导学生进行相关回归分析的拓展研究；
大学回归分析教案Word
课程名称：统计学
授课班级：XX年级XX班
授课时间：2课时
教学目标：
1. 理解回归分析的基本概念和原理。
2. 掌握一元线性回归和多元线性回归模型的建立方法。
3. 学会进行回归模型的参数估计和假设检验。
4. 能够运用回归分析解决实际问题。
教学内容：
一、回归分析概述
1. 回归分析的定义和作用
2. 回归分析的基本原理
3. 回归分析的应用领域
二、一元线性回归
1. 一元线性回归模型的建立
2. 一元线性回归模型的参数估计
3. 一元线性回归模型的假设检验
三、多元线性回归
1. 多元线性回归模型的建立
2. 多元线性回归模型的参数估计
3. 多元线性回归模型的假设检验
4. 多元线性回归模型的诊断与改进
教学过程： 第一课时
一、导入新课
1. 提问：什么是统计学？统计学在现实生活中有哪些应用？
2. 引出回归分析的定义和作用。
二、回归分析概述
1. 讲解回归分析的定义和作用。
2. 介绍回归分析的基本原理。
3. 列举回归分析的应用领域。
三、一元线性回归
1. 讲解一元线性回归模型的建立方法。
2. 介绍一元线性回归模型的参数估计方法。
3. 讲解一元线性回归模型的假设检验方法。
第二课时
一、回顾上节课内容
1. 回顾一元线性回归模型的建立、参数估计和假设检验方法。
二、多元线性回归
1. 讲解多元线性回归模型的建立方法。
2. 介绍多元线性回归模型的参数估计方法。
3. 讲解多元线性回归模型的假设检验方法。
4. 讲解多元线性回归模型的诊断与改进方法。
三、案例分析
1. 提供实际案例，让学生运用所学知识进行分析。
2. 引导学生思考如何将回归分析应用于实际问题。 四、课堂小结
1. 总结本节课所学内容。
2. 强调回归分析在实际问题中的应用价值。
教学评价：
1. 课后作业：完成一道回归分析题目，并提交作业。
2. 课堂提问：检查学生对回归分析知识的掌握程度。
3. 期中、期末考试：测试学生对回归分析知识的综合运用能力。
SPSS17.0在生物统计学中的应用-实验五、方差分析---六、简单相关与回归分析
SPSS17.0在生物统计学中的应用-实验五、方差分析---六、简单相关与回归分析 SPSS在生物统计学中的应用——实验指导手册
太原师范学院生物系生物技术专业内部使用参考资料 SPSS在生物统计学中的应用
——实验指导手册
实验五：方差分析
一、实验目标与要求
1．帮助学生深入了解方差及方差分析的基本概念，掌握方差分析的基本思想和原理
2．掌握方差分析的过程。
3．增强学生的实践能力，使学生能够利用SPSS统计软件，熟练进行单因素方差分析、两因素方差分析等操作，激发学生的学习兴趣，增强自我学习和研究的能力。
二、实验原理
在现实的生产和经营管理过程中，影响产品质量、数量或销量的因素往往很多。例如，农作物的产量受作物的品种、施肥的多少及种类等的影响；某种商品的销量受商品价格、质量、广告等的影响。为此引入方差分析的方法。
方差分析也是一种假设检验，它是对全部样本观测值的变动进行分解，将某种控制因素下各组样本观测值之间可能存在的由该因素导致的系统性误差与随即误差加以比较，据以推断各组样本之间是否存在显著差异。若存在SPSS在生物统计学中的应用——实验指导手册
太原师范学院生物系生物技术专业内部使用参考资料 SPSS在生物统计学中的应用——实验指导手册
太原师范学院生物系生物技术专业内部使用参考资料 SPSS在生物统计学中的应用——实验指导手册
太原师范学院生物系生物技术专业内部使用参考资料
♦ 步骤1：选择菜单【分析】→【比较均值】→【单因素方差分析】，依次将观测变量销量移入因变量列表框，将因素变量地区移入因子列表框。
图 5.1 One-Way ANOVA 对话框
♦ 单击两两比较按钮，如图5.2，该对话框用于进行多重比较检验，即各因素水平下观测变量均值的两两比较。
方差分析的原假设是各个因素水平下的观测变量均值都相等，备择假设是各均值不完全相等。假如一次方差分析的结果是拒绝原假设，我们只能判断各观测变量均值不完全相等，却不能得出各均值完全不相等的结论。各因素水SPSS在生物统计学中的应用——实验指导手册
实验二用EXCEL进行相关与回归分析
实验二用EXCEL进行相关与回归分析
引言：
相关与回归分析是统计学中常用的分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。这些分析方法可以帮助我们了解变量之间的关联程度，并根据已有数据预测未来的值。在本实验中，我们将使用EXCEL进行相关与回归分析的实践。
实验步骤：
1.数据准备：
在EXCEL中，我们需要准备好相关的数据。假设我们有两个变量X和Y，每个变量有10个数据点。我们可以将X值输入到A列，Y值输入到B列。
2.相关分析：
EXCEL提供了计算变量之间相关系数的函数CORREL(。在C列，输入函数`=CORREL(A2:A11,B2:B11)`，然后拖动单元格填充其余的数据点。这将计算出X和Y之间的相关系数。
3.回归分析：
EXCEL也提供了计算回归方程的函数LINEST(。在D列，输入函数`=LINEST(B2:B11,A2:A11)`。这将计算出X和Y之间的回归方程。
回归方程的一般形式为：Y=aX+b，其中a称为斜率，b称为截距。准确地说，这个方程通过最小化残差平方和来解释X和Y之间的关系。 LINEST(函数返回的数组会按如下顺序排列：斜率、截距、相关系数R，以及R的平方值R²。即，在D2:D5中，分别获得斜率、截距、相关系数R和R²。
4.绘制散点图和回归线：
在EXCEL中，我们可以很方便地绘制散点图和回归线。选择A列和B列的数据点，然后通过插入选项卡上的散点图功能绘制散点图。
接下来，我们需要添加回归线。右键单击散点图上的数据点，选择添加趋势线。在趋势线选项中，选择线性趋势线并勾选显示方程和R²值。这将在散点图上显示回归线和回归方程。
实验结果分析：
现在，我们已成功进行了相关与回归分析。通过计算CORREL(函数，我们得到了X和Y之间的相关系数R。相关系数的绝对值在0到1之间，可以反映变量之间的线性关系程度。如果相关系数接近1，则两个变量之间存在强正相关；如果相关系数接近-1，则两个变量之间存在强负相关；如果相关系数接近0，则两个变量之间可能不存在线性关系。
SPSS17.0在生物统计学中的应用-实验五、方差分析---六、简单相关及回归分析
SPSS在生物统计学中的应用——实验指导手册
太原师范学院生物系生物技术专业内部使用参考资料 SPSS在生物统计学中的应用
——实验指导手册
实验五：方差分析
一、实验目标与要求
1．帮助学生深入了解方差及方差分析的基本概念，掌握方差分析的基本思想和原理
2．掌握方差分析的过程。
3．增强学生的实践能力，使学生能够利用SPSS统计软件，熟练进行单因素方差分析、两因素方差分析等操作，激发学生的学习兴趣，增强自我学习和研究的能力。
二、实验原理
在现实的生产和经营管理过程中，影响产品质量、数量或销量的因素往往很多。例如，农作物的产量受作物的品种、施肥的多少及种类等的影响；某种商品的销量受商品价格、质量、广告等的影响。为此引入方差分析的方法。
方差分析也是一种假设检验，它是对全部样本观测值的变动进行分解，将某种控制因素下各组样本观测值之间可能存在的由该因素导致的系统性误差与随即误差加以比较，据以推断各组样本之间是否存在显著差异。若存在显著差异，则说明该因素对各总体的影响是显著的。
方差分析有3个基本的概念：观测变量、因素和水平。
观测变量是进行方差分析所研究的对象；
因素是影响观测变量变化的客观或人为条件；
因素的不同类别或不通取值则称为因素的不同水平。在上面的例子中，农作物的产量和商品的销量就是观测变量，作物的品种、施肥种类、商品价格、广告等就是因素。在方差分析中，因素常常是某一个或多个离散型的分类变量。
根据观测变量的个数，可将方差分析分为单变量方差分析和多变量方差分析；
根据因素个数，可分为单因素方差分析和多因素方差分析。
在SPSS中，有One－way ANOVA(单变量－单因素方差分析)、GLM Univariate（单变量多因素方差分析）；GLM Multivariate （多变量多因素方差分析），不同的方差分析方法适用于不同的实际情况。本节仅练习最为常用的单变量方差分析。
统计学实验报告5用EXCEL进行相关与回归分析
.
；. 统计学实验报告五 用EXCEL进行相关与回归分析
一、实验目的：用EXCEL进行相关与回归分析。
二、实验内容：
1. 用EXCEL进行相关分析
2. 用EXCEL进行回归分析
三、实验步骤
采用下面的例子进行相关和回归分析。
【例7】 10个学生身高和体重的情况如下表，要求对身高和体重作相关和回归分析。
学生 身高（公分） 体重（公斤）
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 171
167
177
154
169
175
163
152
172
160 53
56
64
49
55
66
52
47
58
50
1. 用EXCEL进行相关分析
首先把有关数据输入EXCEL的单元格中。
图1-20 EXCEL数据集
（1）利用函数计算相关系数 .
；. 第一步：单击任一个空白单元格，单击插入菜单，选择函数选项，打开粘贴函数对话框，在函数分类中选择统计，在函数名中选择CORREL，单击确定后，出现CORREL对话框。
第二步：在array1中输入B2：B11，在array2中输入C2：C11，即可在对话框下方显示出计算结果为0.896，如图1-21所示。
图1-21
CORREL对话框及输入结果
（2）用相关系数宏计算相关系数
第一步：单击工具菜单，选择数据分析选项，在数据分析选项中选择相关系数，弹出相关系数对话框，如图1-22所示：
图1-22 相关系数对话框
第二步：在输入区域输入$B$1:$C$1，分组方式选择逐列，选择标志位于第一行，在输出区域中输入$E$1，单击确定，得输出结果如图1-23所示。
图1-23 相关分析输出结果 .
；.
2. 用EXCEL进行回归分析
第一步：单击工具菜单，选择数据分析选项，出现数据分析对话框，在分析工具中选择回归，如图1-24所示。
图1-24 数据分析对话框
第二步：单击确定按钮，弹出回归对话框，在Y值输入区域输入$B$2：$B$11，在X值输入区域输入$C$2：$C$11，在输出选项选择新工作表组，如图1-25所示。