【统计课件】第8章 相关y与回归分析

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第八章 相关分析与回归分析

第八章 相关分析与回归分析
第8章 回归分析
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19
③在数据区域中输入B2:C11,选择“系列产 生在—列”,如下图所示,单击“下一步” 按钮。
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第8章 回归分析
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20
④打开“图例”页面,取消图例,省略标题,如 下图所示。
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第8章 回归分析
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⑤单击“完成”按钮,便得到XY散点图如下图 所示。
n 8, x 36.4, x 207.54 , y 104214 y 880, . xy 4544 6
2 2
r
n xy x y n x2 x 2 n y2 y 2 8 4544 6 36.4 880 .
第8章 回归分析
40
(二)回归分析的种类: 1、按自变量 x 的多少,分为一元回归和多 元回归; 2、按 y 与 x 关系的形式,分为线性回归和 非线性回归。
第8章 回归分析
41
二、一元线性回归分析
x y 62 86 80 110 115 132 135 160
42
(一)一元线性回归方程:
2、非线性相关:当一个变量变动时, 另一个变量也相应发生变动,但这种变 动是不均等的。
第8章 回归分析
9
㈢根据相关关系的方向 1、正相关:两个变量间的变化方向一 致,都是增长趋势或下降趋势。 2、负相关:两个变量变化趋势相反。
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第8章 回归分析
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10
(四)根据相关关系的程度 1、完全相关:两个变量之间呈函数关系 2、不相关:两个变量彼此互不影响,其 数量的变化各自独立

应用统计学 第八章相关与回归分析学生版PPT课件

应用统计学 第八章相关与回归分析学生版PPT课件
1 -4
经济类管理类
基础课程
开篇案例:道琼斯下摆理论
• 那么在飞速发展的80年代怎么样的呢?妇女职 业装是宽肩配以短小的裙子。在1987年股票狂 跌,裙摆也在不断变长。到了今天,极端疯狂 的牛市也使裙子越变越短——还要开衩。
• 阿坎泊拉先生摒除了女式的时装是一种领导或 是一个指示器,说时装的下摆是随股票变化的 “因为当人们赚钱的时候就会有一些放荡,这 是心理方面的因素。”
3. 各观测点落在一条线上
x
1 - 13
经济类管理类
基础课程
变量间的关系
(函数关系)
函数关系的例子
▪ 某种商品的销售额(y)与销售量(x)之间的关 系可表示为 y = p x (p 为单价)
▪ 圆的面积(S)与半径之间的关系可表示为S =
R2
▪ 企业的原材料消耗额(y)与产量(x1) 、单位产 量消耗(x2) 、原材料价格(x3)之间的关系可 表示为y = x1 x2 x3
存量用户的竞争加剧。据不完全统计,CDMA 新增用户中,有50%-60%是中国移动的“全 球通”用户。二是手机补贴方式大规模推出

1 - 17
经济类管理类
基础课程
相关关系的类型
相关关系
线性相关 非线性相关 完全相关 不相关
正负 相相 关关
正负 相相 关关
1 - 18
经济类管理类
基础课程
相关关系的图示 (相关分析的图示法)
1 - 12
经济类管理类
基础课程
变量间的关系
(函数关系)
1. 是一一对应的确定关系
2. 设有两个变量 x 和 y ,变量 y 随变量 x 一起变化,并完 y
全依赖于 x ,当变量 x 取某 个数值时, y 依确定的关系 取相应的值,则称 y 是 x 的 函数,记为 y = f (x),其中 x 称为自变量,y 称为因变量

统计学课件第八章相关与回归分析参考PPT

统计学课件第八章相关与回归分析参考PPT

第一节 相关与回归分析的基本概念 第二节 相关分析
第三节 一元线性回归分析
第四节 多元线性回归分析
第五节 非线性回归分析
11.10.2020
2
第八章 相关与回归分析
第一节 相关与回归分析的基本概念
一、相关关系与函数关系
(一)函数关系
函数关系是指现象之间存在着严格的依存关系, 亦即当其它条件不变时,对于某一自变量或几个自 变量的每一数值,都有因变量的一个的确定值与之 相对应,并且这种关系可以用一个确定的数学表达 式反映出来。
⒊按照变化方向不同分为
11.10.2020
单相关 复相关 偏相关 直线相关 曲线相关
正相关 负相关
6
第八章 相关与回归分析
完全相关
相 关
4. 按相关的程度分为
不完全相关

不相关



单向因果相关
类 5.按变量之间因果
双向因果相关
关系的方向分为
虚假相关
11.10.2020
7
第八章 相关与回归分析
第一节 相关与回归分析的基本概念
11.10.2020
16
第八章 相关与回归分析
第一节 相关与回归分析的基本概念
3. 三变量分组表
表 教育程度和私家车拥有状况的双变量分析
11.10.2020
17
第八章 相关与回归分析
从上表中可以看出,文化程度越高的人拥有私家车的比例
越高,这和实际情况不太相符,于是我们引入收入变量,作三 变量的交叉列表分析:
11.10.2020
4
相关关系与因果关系
案例分析
一家研究机构有一项惊 人的发现:统计数据显 示,脚长的儿童拼写能 力比脚短的儿童强。

《统计学》课件第八章 相关回归分析

《统计学》课件第八章 相关回归分析

1.相关表 相关表是一种反映变量之间相关关 系的统计表。将某一变量按其取值的 大小排列,然后再将与其相关的另一 变量的对应值平行排列,便可得到简 单的相关表。 例1:某地区某企业近8年产品产量 与生产费用的相关情况如表6-1所示:
第一节 相关分析
表1 从表可看 出,产品产量 与生产费用之 间存在一定的 正相关关系。 产品产量与生产费用相关表
确定显著性水平 (通常 =0.05) 。 依据 和两个自由度 f1 、 f 2 查 F 分布表可得相应的临界值 F 。 第四步,做出判断。 如果 F > F ,拒绝原假设 H 0 ,表明回归效果显著;反之,则接受 原假设,表明线性回归方程的回归效果不显著。
回归分析
例6:以表6-1的资料为例,对其回归模型作F检验
第一节 相关分析
(五)相关系数
相关程度可分为以下几种情况: ① r 0.3 ,为无线性相关; ②0.3≤ r <0.5,为低度线性相关; ③0.5≤ r <0.8,为显著线性相关; ④ r ≥0.8,一般称为高度线性相关。 以上说明必须建立在相关系数通过显著 性检验的基础之上。
第一节 相关分析
180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
产 品 产 量
19 97 19 98 19 99 20 00 20 01 20 02 20 03 20 04
时间 生产费用(万元) 产品产量(千吨)
第一节 相关分析
(五)相关系数
相关系数是用来说明变量之间在直线相 关条件下相关关系密切程度和方向的统计分 析指标。其定义公式为:
(五)相关系数
4.相关系数的显著性检验 样本相关系数的检验包括两类检验: (1)对总体相关系数是否等于0进行检验; (2)对总体相关系数是否等于某一给定的不 为0的数值进行检验。

第八章相关与回归分析-资料.ppt

第八章相关与回归分析-资料.ppt
如果两种相关现象之间, 在图上并不表 现为直线形式而是表现为某种曲线形式 时,则称这种相关关系为非线性相关。
2021/1/4
版权所有 BY 统计学课程组
9
相关关系的种类
(四) 按相关方向划分
线性相关中按相关的方向可分为正相关 和负相关。
当一个现象的数量由小变大,另一个现 象的数量也相应由小变大,这种相关称 为正相关。
当一个现象的数量由小变大,而另一个 现象的数量相反地由大变小,这种相关 称 BY 统计学课程组
10
相关关系的种类
(五) 按相关性质划分
按相关的性质可分为“真实相关”和 “虚假相关”。
当两种现象之间的相关确实具有内在的 联系时,称之为“真实相关”。
当两种现象之间的相关只是表面存在, 实质上并没有内在的联系时,称之为"虚 假相关"。
2021/1/4
版权所有 BY 统计学课程组
2
本章难点
直线相关系数的涵义、计算与分析。直 线回归方程的确定与精确度的评价。
参数估计的理论方法,如最小二乘法的 基本原理等。
参数估计的显著性检验及拟合优度的检 验的基本理论。
非线性回归的转化问题。
2021/1/4
版权所有 BY 统计学课程组
3
学习目标
2021/1/4
版权所有 BY 统计学课程组
6
二、相关关系的种类
(一) 按变量多少划分 按相关关系涉及变量的多少可分为单相
关、复相关和偏相关。 两个现象的相关,即一个变量对另一个
变量的相关关系,称为单相关。 当所研究的是一个变量对两个或两个以
上其他变量的相关关系时,称为复相关。
2021/1/4
12
相关分析与回归分析的联系

统计学课件第八章相关和回归分析

统计学课件第八章相关和回归分析

2019/12/17
2
本章学习目的
1.理解相关的意义、主要形式、以及相 关分析的基本内容。
2.掌握相关系数的设计原理,以及相关 关系显著性检验。
3.回归和相关的区别和联系
4.普通最小二乘法的原理以及回归参数 的意义。
5.估计标准误差的分析等。
2019/12/17
3
第一节 相关的意义和种类
+1.0
2019/12/17
34
【例1】计算人均可支配收入和消费支出之间 的简单相关系数。
Ïû ·Ñ Ö§ö³ (°Ù Ôª )y
ÈË ¾ù ¿É Ö§ Åä ÊÕ Èë (°Ù Ôª )x
y2
x2
xy
15
18
225
324
270
20
25
400
625
500
30
45
900
2025 1350
40
60
1600 3600 2400
2019/12/17
x
y
x
1.0000
y
0.9697 1.0000
31
相关系数取值及其意义
1. r 的取值范围是 [-1,1] |r|=1,为完全相关 r =1,为完全正相关 r =-1,为完全负相关
2. r = 0,不存在线性相关关系 3. -1r<0,为负相关 4. 0<r1,为正相关 5. |r|越趋于1表示关系越密切;|r|越趋于0表示
40 30 20 10
0 0
20 40 60 80 100
广告费(万元)
2019/12/17
27二、简单相关系数 Nhomakorabea (一)简单相关系数的概念

统计学第8章相关回归分析精品PPT课件

统计学第8章相关回归分析精品PPT课件
1 2003 2 2004 3 2005 4 2006 5 2007 6 2008 7 2009 8 2010
合计
x (万元)
500 540 620 730 900 970 1050 1170
y (万元)
120 140 150 200 280 350 450 510
xx y y
xx2 yy2 xxyy
例2 分组相关表和相关图的编制方法:
企业按销售额分组 (万元) 4以下 4~ 8 8 ~ 12 12 ~ 16 16 ~ 20 20 ~ 24 24 ~ 28 28 ~ 32 32 ~ 36
流通费用率 (%) 9.65 7.68 7.25 7.00 6.86 6.73 6.64 6.60 6.58
计算表明该市工资性现金支出与城镇储蓄存款余额 之间存在着高度正相关。
r的特点: (1) r取正值或负值决定于分子协方差; (2) r的绝对值,在0与1之间; (3) r的绝对值大小,可说明现象之间相关关系的紧密程度。
用以反映因变量估计值的可靠程度;
5. 相关系数的显著性检验。
第二节 简单线性相关分析
一、相关表和相关图
简 单 相 关 表 — 根 据 总 体 单 位 的 原 始 资 料 汇 编 的 相 关 表 分 组 相 关 表 — 将 原 始 资 料 进 行 分 组 而 编 制 的 相 关 表
单 变 量 分 组 表 — 按 自 变 量 分 组 双 变 量 分 组 表 — 按 自 变 量 和 因 变 量 均 分 组
相关图,也称散布图(或散点图)。
例1 简单相关表和相关图的编制方法:
某市2003年 — 2010年的工资性现金支出与城镇储蓄存款余额的资料
序号
1 2 3 4 5 6 7 8

[课件]统计学:第八章 相关与回归分析PPT

[课件]统计学:第八章 相关与回归分析PPT
2018/12/4 河北工程大学经济管理学院 8
二、相关关系的种类
把握以下问题: 1、按相关程度划分; 2、按相关方向划分; 3、按相关形式划分; 4、按变量多少划分; 5、按相关性质划分。
2018/12/4 河北工程大学经济管理学院 9
1、按相关程度划分
可分为完全相关、不完全相关和不相关 (1 )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确定时,称这两 种现象之间的关系为完全相关,例如圆的周 长 L 决定于它的半径 R ,即 L=2∏R 。在这种 情况下,相关关系即为函数关系,也可以说 函数关系是相关关系的一种特例。
第八章 相关与回归分析
本章分三节: 第一节 相关与回归分析的基本概 念 第二节 一元线性回归分析 第三节 相关分析

2018/12/4
河北工程大学经济管理学院
3
第一节 相关与回归分析的 基本概念
本节需要把握四个问题: 一、函数关系与相关关系; 二、相关关系的种类; 三、相关分析与回归分析; 四、相关表和相关图。
16
三、相关分析与回归分析
把握以下问题: 1、相关分析与回归分析的概念; 2、二者的联系; 3、二者的区别; 4、应用中注意局限性。
2018/12/4 河北工程大学经济管理学院 7
3、二者关系
上述函数关系和相关关系之间并不存在 严格的界限,一定条件下可以转化。由 于有测量误差等原因,函数关系在实际 中往往通过相关关系表现出来;反之当 对现象之间的内在联系和规律性了解得 更清楚深刻的时候,相关关系也可能转 化为函数关系。因此,相关关系通常可 以用一定的函数关系表达式去近似地描 述。
2018/12/4 河北工程大学经济管理学院 4

第8章 相关与回归分析

第8章 相关与回归分析

4、在相关关系中,变量之间是平等关系,不存在自变量和因变量。 、在相关关系中,变量之间是平等关系,不存在自变量和因变量。
而在回归分析中必须明确划分自变量和因变量。 而在回归分析中必须明确划分自变量和因变量。
8-9
统计学
STATISTICS
8.2 简单线性相关与回归分析
8 - 10
STATISTICS
8-5
统计学
STATISTICS
(三)从变量相关关系变化的方向看 从变量相关关系变化的方向看 变化的方向 正相关: A 正相关:变量同方向变化 , 即同增同减 (A) 同增同减 负相关:变量反方向变化, 负相关:变量反方向变化, 即一增一减 (B) B 一增一减 从变量相关的程度 相关的程度看 (四)从变量相关的程度看
完全相关 (B) 不完全相关 (A) 不相关 (C)
8-6
25 20 15 10 5 0 0 2 4 6 8 10 12
25 20 15 10 5 0 0 2 4 6 8 10 12
C
35 30 25 20 15 10 5 0 0 5 10 15
统计学
STATISTICS
三、回归分析
回归一词的由来: 回归一词的由来:
8 - 13
见第218页例题 页例题 见第 页例
统计学
STATISTICS
相关系数的特点: 相关系数的特点:
1、r 的取值范围是 − 1 ≤ r ≤ 1 。 、 2、r<0时,β<0 为负相关;r>0时, β>0 为正相关。 为负相关; 为正相关。 、 时 时 3、|r|=1,为完全相关。r =1,为完全正相关;r = -1, 、 ,为完全相关。 ,为完全正相关; , 为完全负正相关。 为完全负正相关。 4、r = 0,不存在线性相关。 、 线性相关。 ,不存在线性相关 5、|r|越趋于 表示两变量线性关系越密切;|r|越趋于 、 越趋于 表示两变量线性关系越密切; 越趋于 越趋于1表示两变量线性关系越密切 越趋于0 表示两变量线性关系越不密切。 表示两变量线性关系越不密切。 线性关系越不密切 6、r是一个随机变量。 、 是一个随机变量 是一个随机变量。

生物统计附试验设计第八章直线回归与相关分析ppt课件

生物统计附试验设计第八章直线回归与相关分析ppt课件
全部偏差平方和为:
Q ei2 (y yˆ)2 y (a bx)2
利用最小二乘法,即使偏差平方和最小 的方法求a与b的值。
Q a
2 ( y
a
bx)
0
Q b
2 ( y
a
bx)x
0
na ( x)b y
根据微积分 学中求极值 的原理,将Q 对a与b求偏 导数并令其 等于0:
( x)a ( x)2 b xy
平行关系/相关关系(两个以上变量之间共
同受到另外因素的影响,无自变量与依变
量之分)
X身高
Y体重
X体重
Y身高
在大量测量各种身高人群的体重时会发现,在同样 身高下,体重并不完全一样。在同样体重下,身高 并不完全一样。但在每一身高/体重下,有一确定 的体重/身高。
身高与体重之间存在相关关系。
平行关系/相关关系(两个以上变量之间共 同受到另外因素的影响,无自变量与依变 量之分)
Sr
检验的计算公式为:
Sr (1 r2 ) /(n 2)
Sr—相关系数标准误
F
(1
r2 r2) (n
2)
df1 1, df2 n 2
此外,还可以直接采用查表法对相关系 数r进行显著性检验。先根据自由度n-2查临
界r值(附表8),得r0.05、 r0.01。
若|r|<r0.05 ,P>0.05,则相关系数r不 显著;
椰子树的产果树与树高之间无直线相关关系。
当样本太小时,即使r值达到0.7996,样本也可
能来自总体相关系数ρ=0的总体。
不能直观地由r值判断两变数间的相关密切程度。 试验或抽样时,所取的样本容量n大一些,由此计
算出来的r值才能参考价值。
四、相关与回归的关系

统计学原理第八章相关与回归分析PPT课件

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§8.1 相关分析
一、相关关系和函数关系 (一)什么是相关关系
客观事物之间是相互联系和制约的。现象之间的各种依存关 系,根据其相互依存的制约的程度不同,可以分为函数关系和相关 关系两种。
所谓相关关系反映的是事物之间存在的并不十分严格的依存 关系。在这种关系中,对于某一事物变量的每一个变动值,都有另 一个事物变量的不确定的但与它有联系的变动值与之相对应。
本章 内容
1
相关分析
2
回归分析
本章要求
【知识目标】 理解相关分析、回归分析、一元线性回归方程的的概念,理解各
种社会经济现象之间的依存关系和制约关系,并且将这种关系给予数 量化,掌握相关关系的判定方法和一元线性回归方程的建立方法及回 归预测法。 【能力目标】
能区别相关关系与函数关系、相关分析与回归分析,能分析判 定各种社会经济现象之间的关系,尤其是数量关系,能确定一元线性 回归方程并进行预测。
反映和说明社会经济现象之间的这种相互依存的数量关系, 就是相关关系。
导入案例
相关关系只用来表明两个变量相关程度的高低,但不能说明当一 个变量发生一定量变时,因变量将发生多大的变化。
当两个变量存在显著的相关关系时,如何用一个数学方程式提示 它们之间变化的联系呢?
例如:已知身高数与人们的体重数密切相关,试问:身高170Cm, 体重是多少公斤?又如,施肥量增加1公斤,产量会增加多少公斤? 劳动生产率提高1元,生产费用会降低多少元?回答诸如此类的问题, 都需要利用数量联系式,根据掌握的统计资料进行回归分析。
§8.1 相关分析
(四)相关关系的种类 1.以相关的程度为划分标志,相关关系可以分为完全相关、不完全
相关和不相关三种。 2.以变量之间相关关系的方向为标志,相关关系可分为正相关和负

卫生统计学课件---直线相关与回归

卫生统计学课件---直线相关与回归

3、相关的显著性程度与相关的密切程度不同
相关的显著程度(即统计意义的程度)和相 关的密切程度是两个不同的概念。变量间 相关的显著性越高,概率越小,在判断变 量间具有相关关系时,犯第一类错误的可 能性越小。而相关的密切程度高低,是相 关系数具有统计意义的前提下,根据相关 系数绝对值的大小来判断的。
4、作回归分析时要恰当确定自变量与因变量
2、求у和 χ
∑X 47.28χ= ==4.7Fra bibliotek8n 10
∑Y 1392.2
у= =
=139.22
n 10
3、计算离均差平方和∑(X-χ)2及离均差积和 ∑(X-χ)(Y-у)
∑(X-χ)2= ∑X2-(∑X)2/n=224.31- (47.28)2/10=0.77
∑(X-χ)(Y-у)= ∑XY-∑X∑Y/n =6594.26-47.28×1392.2/10=11.94 4、计算回归系数b和截距a
二、直线回归
(一)直线回归的概念 直线回归又称简单回归,是描述和分析两变量间线
性依存关系的一种统计方法。两个变量之间有一 定的数量关系,但又非函数关系,称作回归关系。 如前所述,20岁男青年红细胞数与血红蛋白含量 的关系,只知道两者存在正相关关系,但不能说, 红细胞数是多时,血红蛋白一定是多少。如果想 要进一步由红细胞数估计血红蛋白含量,需要再 作回归分析。直线回归分析的主要任务就是找出 最合适的直线回归方程,以确定一条最接近于各 实测点的直线,来描述两个变量之间的回归关系。 直线回归的表达式为
计算步骤如下:
(1)作散点图:见下图。由散点图可见,10 名男青年的红细胞数与血红蛋白含量有直 线趋势。
10名男青年红细胞数与血红蛋白含量的关系
148 146 144 142 140 138 136 134 132 130

统计学原理第八章相关分析与回归分析

统计学原理第八章相关分析与回归分析

21
例1:P354页,第1题
企业 产量 X 单位成 XY
X2
Y2
序号 (4件) 本(元)Y
1
2
52
104
4
2704
2
3
54
162
9
2916
3
4
52
208
16
2704
4
4
48
192
16
2304
5
5
48
240
25
2304
6
6

24
46
276
36
2116
300
1182
106 15048
即:∑X=24,∑Y=300, ∑XY=1182,
• 2) X倚Y的直线方程的确定
• 根据最小平方法的原理:(x xc )2 最小值
• 将xc = c + dy代入上述公式中,分别对c和d 求一阶偏导数,并令偏导数等于0,就可以
得出两个正规方程:
x nc dy yx cy dy2
d
nyx y n y2 (
x
y )2
c x dy
举例:P355,第4题。
• 偏相关:在复相关中,当假定其他变量不 变时,其中两个变量间的相关关系称为偏 相关。例如,在假定人们收入水平不变的 条件下,某种商品的需求与其价格水平的 关系就是一种偏相关。
9
三、相关分析与回归分析
• (一)相关分析 • 是用一个指标(相关系数)来表明现象
之间相互依存的密切程度。 • (二)回归分析 • 是根据相关关系的具体形态,选择一个
• 曲线相关:如果现象之间的相关关系近似 地表现为某种曲线形式时,就称这种相关 关系为曲线相关。

第八章 相关与回归分析-一元线性回归

第八章 相关与回归分析-一元线性回归
11
12
1、散点图
不良贷款
14
12
10
8
6
4
2
0 0
100
200
300
400
贷款余额 不良贷款与贷款余额的散点图
14
12
10
8 6
4
2
0 0
10
20
30
40
贷款项目个数
不良贷款与贷款项目个数的散点图不来自贷款不良贷款14
12
10
8
6
4
2
0 0
10
20
30
累计应收贷款
不良贷款与累计应收贷款的散点图
14
2
本章主要内容
➢ 相关分析
• 相关关系度量 • 相关关系显著性检验
➢ 一元线性回归分析
• 一元线性回归模型 • 参数的最小二乘估计 • 回归直线的拟合优度 • 显著性检验
➢ 利用回归方程进行预测
➢ 残差分析
3
第一节 直线相关分析 一、变量间的关系
函数关系
相关关系
函数关系的例子
▪ 某种商品的销售额(y)与销售量(x)之间的关系可 表示为 y = px (p 为单价)
儿子与父亲的身高关系:Y=33.73+0.516X(英寸)
24
一、概述——什么是回归分析(Regression )?
1. 从一组样本数据出发,确定变量之间的数学关系式 2. 对这些关系式的可信程度进行各种统计检验,并从
影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影 响显著,哪些不显著 3. 利用所求的关系式,根据一个或几个变量的取值来 预测或控制另一个特定变量的取值,并给出这种预 测或控制的精确程度
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在实际工作中,如存在多个自变量,可抓住 其中主要的自变量,研究其相关关系,而保持另
一些因素不变,这时复相关可转化为偏相关。
2.按相关关系的性质来分,可分为:
正相关和负相关
正相关是指两相关现象变化的方向是一致的。
负相关是指两相关现象变化的方向是相反的。
3. 按相关关系的形式来分,可分为:
直线相关和曲线相关
(二) 相关关系
它反映着现象之间的数量上不严格的依存关系,
也就是说两者之间不具有确定性的对应关系,这种关 系有二个明显特点:
1.现象之间确实存在数量上的依存关系,即某一社会
经济现象变化要引起另一社会经济现象的变化;
2.现象之间的这种依存关系是不严格的,即无法用
数学公式表示。
例 商品价格和商品销售量之间,存在着一 定的依存关系,即商品价格发生变动,商品 的销售量也会随之发生变动。
第八章 相关与回归分析
第一节 相关分析的意义和任务
一、相关关系的概念(注意相关关系与函数关系的区别)
(一) 函数关系 它反映着现象之间存在着严格的依存关系,
也就是具有确定性的对应关系,这种关系可用一 个数学表达式反映出来。
例如某种商品的销售额和销售量之间,由于
价格因素,所以两者可表现为严格的依存关系。
在具有相互依存关系的两个变量中,作为
根据的变量称自变量,一般用X表示;发生对 应变化的变量称因变量,一般用y表示。
二、相关关系的种类
1.按相关关系涉及的因素多少来分,可分为:
单相关和复相关。
二因素之间的相关关系称单相关,即只涉
及一个自变量和一个因变量。
三个或三个以上因素的相关关系称复相关,
或多元相关,即涉及二个或二个以上的自变量和 因变量。
相关分析的主要任务,概括起来是两个方面:
一方面,研究现象之间关系的密切程度,即相
关分析;
另一方面,研究自变量与因变量之间的变动关
系,即回归分析。
相关分析的主要内容包括以下五个方面:
1. 判断社会经济现象之间是否存在相互依存
的关系,是直线相关,还是曲线相关,这 是相关分析的出发点;
2. 确定相关关系的密切程度; 3. 测定两个变量之间的一般关系值; 4. 测定因变量估计值和实际值之间的差异,
24025 18225 15625
5625 25
5625 30625 55225 155000
48050 36450 23750
6000 450
年份
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
工资性 现金支出 (万元)x
500 540 620 730 900 970 1050 1170
城镇储蓄 存款余额 (万元)y
120 140 150 200 280 350 450 510
城镇储蓄存款余额 (万元)
550 500 450 400 350 300 25可分为:
完全相关、不完全相关和不相关
完全相关就是相关现象之间的关系是完全确定
的关系,因而完全相关关系就是函数关系。
不相关是指两现象之间在数量上的变化上各自
独立,互不影响。
不完全相关就是介于完全相关和不相关之间的
一种相关关系。相关分析的对象主要是不完全相关 关系。
三、相关分析的任务和内容
(
x
x)(
y
y)
x
1 n
(
x
x
)2
y
1 n
(
y
y)2
r (x x)( y y) ( x x)2 ( y y)2
仍以上例1资料计算:
序年 号份
1 1996 2 1997 3 1998 4 1999 5 2000 6 2001 7 2002 8 2003
合计
x (万元)
500 540 620 730 900 970 1050 1170 6480
相关图,也称散布图(或散点图)。
例1 某市1996年 — 2003年的工资性现金支出与城镇储蓄存款余额的资料, 说明简单相关表和相关图的编制方法。 从表可看出,随着工资性现金支出的增加,城镇储蓄存款余额有明显 的增长趋势。所以,资料表明(如图)有明显的直线相关趋势。
序号
1 2 3 4 5 6 7 8
流通费用率(%)
10 9.5
9 8.5
8 7.5
7 6.5
6
0 4 8 12 16 20 24 28 32 36
销售额(万元)
二、相关系数
相关系数是在直线相关条件下,表明两
个现象之间相关关系的方向和密切程度的综 合性指标。一般用符号r表示。
r的测定方法:
1.积差法:
r
2 xy
x
y
2 xy
1 n
直线相关是指两个相关现象之间,当自变量X
的数值发生变动时,因变量y随之发生近似于固定比 例的变动,在相关图上的散点近似地表现为直线形式, 因此称其为直线相关关系。
曲线相关是指两个相关现象之间,当自变量X
的数值发生变动时,因变量y也随之发生变动,但这 种变动在数值上不成固定比例,在相关图上的散点可 表现为抛物线、指数曲线、双曲线等形式,因此称其 为曲线相关关系。
用以反映因变量估计值的可靠程度;
5. 相关系数的显著性检验。
第二节 简单线性相关分析
一、相关表和相关图
简 单 相 关 表 — 根 据 总 体 单 位 的 原 始 资 料 汇 编 的 相 关 表 分 组 相 关 表 — 将 原 始 资 料 进 行 分 组 而 编 制 的 相 关 表
单 变 量 分 组 表 — 按 自 变 量 分 组 双 变 量 分 组 表 — 按 自 变 量 和 因 变 量 均 分 组
400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200
工资性现金支出(万元)
例2
企业按销售额分组 (万元) 4以下 4~ 8 8 ~ 12
12 ~ 16 16 ~ 20 20 ~ 24 24 ~ 28 28 ~ 32 32 ~ 36
流通费用率 (%) 9.65 7.68 7.25 7.00 6.86 6.73 6.64 6.60 6.58
y (万元)
120 140 150 200 280 350 450 510 2200
xx
-310 -270 -190
-80 90 160 240 360 -
y y
-155 -135 -125
-75 5
75 175 235
-
xx2 yy2 xxyy
96100 72900 36100
6400 8100 25600 57600 129600 432400
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