图形→散点图→简单散点图分析→回归分析→线性回归分析分析实例.pptx

会计学主要(zhǔyào)内容15.1相关(xiāngguān)分析简介/一些(yīxiē)基本概念SPSS中的相关分析(fēnxī)过程15.2简单相关(xiāngguān)分析1.积差相关系数(xìshù)（Pearson相关系数(xìshù)）的计算相关系数的检验(jiǎnyàn)方法积差相关系数(xìshù)的适用条件散点图可以(kěyǐ)用来发现异常值！分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例

分析结论
进食量和体重增量(zēnɡliànɡ)的相关系数为0.940，P<0.01，有统计学意义。2.秩相关系数

结论
进食量和体重增量(zēnɡliànɡ)的Spearman相关系数为0.899，P<0.01，有统计学意义。Kendall’s等级(děngjí)相关系数15.3偏相关分析(fēnxī)方法(fāngfǎ)原理分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例/

结论
控制了汽车自重的影响后汽车价格和每加仑汽油(qìyóu)可行驶公里数的相关系数r=-0.068，p=0.539，无统计学意义，即汽车价格和每加仑汽油(qìyóu)可行驶公里数无相关性，汽车自重为混杂因素。15.4简单(jiǎndān)回归分析研究一个连续性变量（因变量）的取值随着其它变量（自变量）的数值变化而变化的趋势。
通过回归方程解释两变量之间的关系显得更为精确，可以计算出自变量改变一个单位时因变量平均改变的单位数量，这是相关分析无法做到的。
除了(chúle)描述两变量的关系以外，通过回归方程还可以进行预测和控制，这在实际工作中尤为重要。a：常数(chángshù)项或截距，即回归直线在y轴上的截距。
b：回归系数，即回归直线的斜率。
残差ε：y的估计值与实测值的差。如何(rúhé)求解a、b？如何(rúhé)求解a、b？分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例分析(fēnxī)实例线性相关与回归(huíguī)的区别练习(liànxí)感谢您的观看(guānkàn)！