第8讲----相关分析和回归分析.ppt
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第8讲----相关分析和回归分析.ppt
第8讲相关分析和回归分析一、相关分析二、回归分析相关系数示意图相关系数示意图相关系数(correlationcoefficient),对于正态分布资料,选择积差相关系数,又称Pearson相关系数.对于非正态分布资料,选择等级相关系数(Spearman或Kendall相关系数).【例1】相关分析.sav分析年龄和片段长度的相关性回归分析(Regression)是一种应用极为广泛的数量分析方法。它用于考察一个变量(因变量)与其余变量(自变量)之间的数量关系,并通过回归方程的形式反映这种关系,进而为控制和预测
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第8章 相关分析和回归分析 (2).ppt
第八章本章内容8.1相关分析和回归分析概述双变量关系强度测量的主要指标8.2相关分析8.2.2相关系数利用相关系数进行变量间线性关系的分析通常需要完成以下两个步骤:第一,计算样本相关系数r;相关系数r的取值在-1~+1之间R>0表示两变量存在正的线性相关关系;r<0表示两变量存在负的线性相关关系R=1表示两变量存在完全正相关;r=-1表示两变量存在完全负相关;r=0表示两变量不相关|r|>0.8表示两变量有较强的线性关系;|r|<0.3表示两变量之间的线性关系较弱第二,对样本来自的两总体是否存在显著的线性
第讲相关分析与回归分析教案.ppt
相关分析与回归分析章节提纲:第一、二节-相关分析概述-相关关系测定变量间关系指数函数三、相关关系相关系数是度量两个变量之间线性相关的方向和强度的测度,常用的度量指标是皮尔逊(Pearson)相关系数【专栏】在相关分析中,定性分析或经济理论分析重要吗?相关系数(CorrelationCoefficient)1.总体相关系数(Populationcorrelationcoefficient)去掉n,公式如下:度量线性关系的强度和方向:1)r=0--无线性关系,或很弱2)若绝对值较大--线性关系较强3)符号正负
第8章 相关分析与回归分析.ppt
X第一节相关和回归的基本概念理解相关和回归的概念第一节相关和回归的基本概念函数关系相关关系(correlation)相关关系的特点:(1)现象之间确实存在数量上的依存关系。(2)现象之间数量上的依存关系不是确定的。相关关系与函数关系在一定的条件下是可以相互转换的(1)本来具有函数关系的变量,当在观测误差时,其函数关系往往以相关的形式表现出来。(2)如果我们对所研究对象有更深入的认识,便可以将影响因素全部纳入方程,使之成为函数关系。4.按相关程度划分完全相关:当一种现象的数量变化完全由另一个现象的数量变化所