生物统计学专题培训市公开课一等奖百校联赛特等奖课件.pptx

生物统计学第九章直线相关与直线回归第一节回归和相关概念二、自变数、依变数依据两个变数作用特点，统计关系又能够分为：因果关系：有自变数x和依变数y之分。相关关系：x、y相互影响，平行改变，不存在自变数x和依变数y之分。三、回归分析和相关分析回归分析：就是指以计算回归方程为基础分析方法。X为自变数，y为依变数，x不受或少受误差影响．相关分析：就是指以计算相关关系为基础统计分析方法．X和y都受误差影响，没有自变数和依变数区分．两个变数中，假如y含有试验误差而x不含试验误差时着重进行回归分析；假如x和y均含有试验误差时着重进行相关分析．四、两个变数散点图五、在回归和相关分析中，必须注意问题变数间是否存在相关以及在什么条件下会发生什么相关等问题，都必须由各详细学科本身来确定。因为自然界各种事物间相互联络或相互制约，一事物改变通常都会受到许多其它事物影响。所以假如仅研究一事物与另一事物关系，则要求其它事物均匀性必须得到严格控制，不然回归和相关分析可能造成完全虚假结果．为了提升回归和相关分析准确性，两个变数成对观察值应尽可能多一些，并使x变数取值尽可能大一些，普通应有５对以上观察值．第二节直线回归一、直线回归方程方程直线回归方程通式为：当a0时，回归截距为正数，说明直线与y轴有交点;当a0时，回归截距为负数，说明直线与y轴有交点;当b0时，伴随x增大，y增大，x与y成正相关；当b0时，伴随x增大，y减小，x与y成负相关；当b＝０时，说明变异和取值无关，直线回归关系不能成立。直线回归方程计算重点是要算出a和b值。（举例说明）设某食品感官评定时，测得食品甜度与蔗糖浓度关系以下表，试求y对x直线回归方程。首先计算６个一级数据然后由一级数据算出５个二级数据从而有直线回归方程图示直线回归标准误二、直线回归假设测验和区间预计（２）Ｆ测验回归平方和：用“Ｕ”表示，其自由度为１．２区间预计（１）回归截距a置信区间：a标准误为Saa置信区间为(2)回归系数置信区间回归系数标准误为：置信区间为:相关系数、决定系数相关系数假设测验▲相关系数相关系数：对两个变数之间关系进行定性和定量描述统计数。相关系数正负表示相关性质；相关系数绝对值大小表示相关亲密程度。普通用表示总体相关系数，用r表示样本相关系数。▲决定系数决定系数：指由x不一样而引发y平方和占总平方和比率．相关系数和决定系数区分在于：除掉r=1和０情况外，r2总是小于r。r是可正可负，而r2则一律取正值，其取值区间为０，１。所以，在相关分析中将二者结合起来是可取，即由r正负表示相关性质，由r2大小表示相关程度。▲相关系数和决定系数计算测定某大豆子粒内脂肪含量（%）和蛋白质含量（%）关系，样本含量n=42，结果以下，试作相关分析．x经计算得该资料二、相关系数假设测验▲t测验统计学家已依据相关系数r显著性t测验法计算出了临界r值，并列出了表格，所以可直接采取查表法对相关系数和r进行显著性检验．若rr0.05,P0.05,则相关系数不显著．若r0.05rr0.01，0.01P0.05,则相关系数r显著，若rr0.01,P0.01,则相关系数r极显著．第四节直线相关与回归关系区分：（１）二者所遵照模型不一样，两变数之间关系也不一样．（２）相关与回归分析目标不一样，相关主要考查两个变数间相关程度和性质；而回归分析则是为了预测和控制．第五节相关问题讨论