直线相关与回归.ppt

第十二章直线相关与回归(LinearCorrelation&Regression)第一节直线相关(LinearCorrelation)第一节直线相关例12-1某校测得15名女中学生的胸围(cm)和肺活量(ml),数据见表12-1,试做相关分析.第一节直线相关第一节直线相关第一节直线相关第一节直线相关相关系数的假设检验可用t检验，也可直接查“相关系数界值表”。现对例12-1资料作假设检验。
1.H0：假设总体相关系数为0,H1：假设总体相关系数不为0

2.计算相关系数r。现已算得r=0.7194
3.查相关系数界值表。
自由度
查得双侧的界限为：
r0.05(13)＝0.514r0.01(13)＝0.641
4.结论
r=0.7194>r0.01(13)，故Ｐ<0.01，差异有统计学意义，t检验第二节Spearman等级相关一、Spearman等级相关系数
Spearman等级相关是用Spearman等级相关系数来描述两变量间相关关系的密切程度与相关方向的一种统计分析方法。第二节等级相关第二节等级相关第三节直线回归(LinearRegression)
直线回归分析就是要找出两个变量关系的直线方程。一般用最小二乘法找出一条直线，使各点到直线的纵向距离之平方和为最小。统计上称这个直线方程为直线回归方程，这条直线为回归直线。
直线回归方程的一般表达式为:第三节直线回归第三节直线回归二、回归系数的假设检验1.
2.计算tb
第三节直线回归第三节直线回归第四节直线相关与回归分析的关系(二)联系
对符合相关与回归条件的资料，其相关系数与回归系数的正负符号相同。相关系数为正说明两变量间的相互关系是同向变化的。回归系数为正说明X增加(或减少)一个单位，Y平均增加(或减少)一个回归系数大小的量。
相关系数与回归系数的假设检验是等价的，即对同一资料，。
可以用回归解释相关。称为决定系数(coefficientofdetermination)二、直线相关与回归分析的注意事项二、应用相关与回归的注意事项