相关系数检验表
相关分析和检验
问题分解 采用什么指标度量变 量间的关系？ 量间的关系？ 采用什么方法来评价 相关是否显著？ 相关是否显著？
Loss(t/ P(mm) km^2) 18 46.3 115 161.9 47 98.8 4 23.5 140 63.3 122 99 28 34.5 19 61.9 19 41.6 18 62.5 2 15.1 58 70.7 71 172 3 8.2 186 143.8 265 186.5 2 11.1 99 65 7 44.5 48 47.9 6 23.3 5 19 54 54.8
针对问题实例： 针对问题实例： df=n-2=44 t0.05≈2.02
6) 判断与结论
如果t> tα ,拒绝H0 ，显著差异；否则接受H0 ， 如果 拒绝 显著差异；否则接受 无显著差异。 无显著差异。 针对问题实例： 针对问题实例： t＝13.09 > t0.05＝2.02 ＝ 拒绝H ∴ 拒绝 0，说明在安徽岳西地区降雨量和土壤侵蚀 的相关性显著。 的相关性显著。
Spearman等级相关－检验 等级相关－ 等级相关
其中，di＝(xi-yi)，xi 和 yi 分别是两个变量按 大小（或优劣等）排位的等级（称为秩） ，n 是样 本的容量。 与 Pearson 相关系数类似，Spearman 等级相 关系数的取值区间也为：- 1 ≤ｒs ≤ ?1 。ｒs 为正值时，存在正的等级相关，ｒs 取负值时，存 在负的等级相关； ｒs=1,表明两个变量的等级完全 相同，存在完全正相关；ｒs=-1，表明两个变量的 等级完全相反，存在完全的负相关。
统计学家为方便应用根据上述统计学家为方便应用根据上述tt检验制成了检验制成了相关系数显著相关系数显著在实际应用中更多的是直接根据相关系数大小查在实际应用中多的是直接根据相关系数大小查相关系相关系数显著性表数显著性表判断判断rr是否显著是否显著方法根据自由度和显著性水平查方法根据自由度和显著性水平查相关系数显著性表相关系数显著性表得到得到临界临界rr值值如果计算如果计算rr值大于临界值大于临界rr值则相关性显著
计量经济学实证分析
根据此数据表建立多元回归模型y＝b1＋b2X2＋b3X3＋b4X4＋ ei ,将新疆省财 政收入水平作为被解释变量y，第二产业产值作为解释变量X2，固定资产投资解 释变量X3，从业人数作为解释变量X4。运用统计软件分析得出： 回归统计 Multiple R R Square Adjusted R Square 标准误差 观测值 Coefficients 201.4610631 0.115662478 0.083431211 -0.328787203 标准误差 85.93363473 0.036814771 0.03332467 0.135363815 0.996525953 0.993063975 0.991577684 8.797095336 18 t Stat 2.344379634 3.14174108 2.503586995 -2.428915011 P-value 0.03432912 0.00720901 0.02529077 0.02920373
395.75 420.48 537.58 573.91 603.15 719.54 914.47 1164.8 1459.3 1647.55 2086.74
假设双变量模型为：y＝b1＋b2X2＋ ei 通过计算得：b1= -2.773，b2= 0.169 得出模型为：y＝-2.773＋0.169X2＋ ei 计算判定系数 R2，
二，建立回归模型并进行参数估计
为了建立相关的模型，我选取了全国 1991 年-2008 年新疆省财政收入及 其影响因素的统计资料，详情如表 1 所示。 表1 1991-2008 年新疆省财政收入及其相关因素数据 财政收入 Y （亿 第二产业产值 X2 固 定 资 产 投 资 X3 从业人数 X4(万人) 元） （亿元） （亿元） 26.45 107.99 124.93 629.36 26.07 147.64 170.03 641.02 35.13 205.07 248.44 652.68 28.7 249.11 285.48 664.34 38.28 283.97 333.34 676 48.31 313.7 387.85 684 54.52 385.37 446.81 715.4 65.39 395.75 519.77 680.92 71.31 420.48 534.65 694.34 79.07 537.58 610.38 672.5
f检验表完整版
f检验表完整版【最新版】目录1.F 检验概述2.F 检验的步骤3.F 检验的注意事项4.F 检验的实际应用正文一、F 检验概述F 检验，全称为 Fisher 检验，是一种用于检验两个变量间相关性的统计方法。
它是由英国统计学家 Ronald Fisher 在 1925 年提出的，基于 t 分布理论，适用于小样本和大样本的情况。
F 检验的主要目的是判断两个变量之间是否存在显著性关系，包括正相关、负相关或无关联。
二、F 检验的步骤1.假设设定：首先，需要设定原假设和备选假设。
原假设通常为两个变量之间不存在关联，备选假设为两个变量之间存在关联。
2.数据收集：收集需要分析的两个变量的数据，并构建相关矩阵。
3.计算相关系数：根据数据矩阵，计算两个变量之间的相关系数。
4.计算 F 值：根据相关系数和自由度，计算 F 值。
5.查表比较：将计算得到的 F 值与临界值进行比较，以判断两个变量之间是否存在显著性关系。
6.结论：根据比较结果，得出原假设或备选假设的结论。
三、F 检验的注意事项1.样本量：F 检验适用于小样本和大样本，但在实际应用中，样本量大小会影响到检验结果的准确性。
2.相关系数：在进行 F 检验之前，需要对数据进行相关分析，得到相关系数。
如果相关系数接近 0，说明两个变量之间关联性较弱，F 检验的效果可能不明显。
3.临界值：F 检验的结果需要与临界值进行比较。
不同的自由度和显著性水平对应不同的临界值，需要正确选择并查表。
四、F 检验的实际应用F 检验在实际应用中十分广泛，例如在社会科学研究、医学研究、生物统计学等领域。
通过 F 检验，研究者可以判断两个变量之间是否存在显著性关系，从而为后续研究提供依据。
同时，F 检验也可以用于检验回归模型的拟合效果，帮助研究者评估模型的解释能力。
综上所述，F 检验是一种重要的统计方法，通过分析两个变量之间的相关性，为研究者提供有价值的信息。
一元线性回归原理_各种详细
第二节简单线性相关与回归分析一、相关系数及其检验（一）相关系数的定义单相关分析是对两个变量之间的线性相关程度进行分析。
单相关分析所采用的尺度为单相关系数，简称相关系数。
通常以ρ表示总体的相关系数，以ｒ表示样本的相关系数。
总体相关系数的定义式是：ρ＝（7.1）式中，Cov（X，Y）是变量X和Y的协方差；Var(X)和Var(Y)分别为变量X和Y的方差。
总体相关系数是反映两变量之间线性相关程度的一种特征值，表现为一个常数。
样本相关系数的定义公式是：（7.2）上式中，和分别是Ｘ和Ｙ的样本平均数。
样本相关系数是根据样本观测值计算的，抽取的样本不同，其具体的数值也会有所差异。
容易证明，样本相关系数是总体相关系数的一致估计量。
（二）相关系数的特点样本相关系数ｒ有以下特点：1.ｒ的取值介于－１与１之间。
2.当ｒ＝０时，Ｘ与Ｙ的样本观测值之间没有线性关系。
3.在大多数情况下，０＜｜ｒ｜＜１，即Ｘ与Ｙ的样本观测值之间存在着一定的线性关系，当ｒ＞０时，Ｘ与Ｙ为正相关，当ｒ＜０时，Ｘ与Ｙ为负相关。
4.如果｜ｒ｜＝１，则表明Ｘ与Ｙ完全线性相关，当ｒ＝１时，称为完全正相关，而ｒ＝－１时，称为完全负相关。
5.ｒ是对变量之间线性相关关系的度量。
ｒ＝０只是表明两个变量之间不存在线性关系，它并不意味着Ｘ与Ｙ之间不存在其他类型的关系。
对于二者之间可能存在的非线性相关关系，需要利用其他指标去进行分析。
关于这一问题，我们将在后面作进一步讨论。
（三）相关系数的计算具体计算样本相关系数时,通常利用以下公式：（7.3）上式是由样本相关系数的定义式推导而来的。
【例7-1】表7－2是2000年我国部分省市自治区城镇居民人均消费性支出和人均可支配收入的有关资料，试利用表中的数据计算消费性支出与可支配收入的样本相关系数。
)()(),(YVarXVarYXCov∑∑--∑--=22)()())((YYXXYYXXrttttX Y∑∑-∑∑-∑∑∑-=))(())((2222ttttttttYYnXXnYXYXnr资料来源：《中国统计摘要》，中国统计出版社2001年5月版解：将表7-2中的有关数据代入（7.3）式,可得:（四）相关系数的检验在实际的客观现象分析研究中，相关系数一般都是利用样本数据计算的，因而带有一定的随机性，样本容量越小其可信程度就越差。
2008-2011江西财经大学概率论与数理统计期末试卷及答案
2008-2011江西财经大学概率论与数理统计期末试卷及答案D)(C432171717372X X X X +++ )(D 321313131X X X ++4.在假设检验中，原假设0H ，备择假设1H ，显著性水平α，则检验的功效是指（ ） )(A 为假｝接受00|{H H P （B ）为假｝拒绝00|{H H P)(C 为真｝接受00|{H H P )(D 为真｝拒绝00|{H H P 5. 设),,,(21n X X X 为来自正态总体),(2σμN 的样本，μ已知，未知参数2σ的置信度α-1的置信区间为（ ）)(A ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--∑∑=-=)()(,)()(221222112n X n X n i i n i i ααχμχμ )(B ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡---==∑∑)()(,)()(221122212n X n X ni i n i i ααχμχμ )(C ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡----∑∑=-=)1()(,)1()(221222112n X n X n i i n i i ααχμχμ )(D ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-----==∑∑)1()(,)1()(221122212n X n X ni i n i i ααχμχμ三、计算题（要求在答题纸上写出主要计算步骤及结果。
本题10分）两台车床加工同样的零件，第一台出现废品的概率为03.0，第二台出现废品的概率为02.0，加工出来的零件放在一起，并且已知第一台加工的零件比第二台加工的零件多一倍。
（1）求任取一个零件是合格品的概率；（2）如果任取一个零件是废品，求它是第二台机床加工的概率。
四、计算题（要求在答题纸上写出主要计算步骤及结果。
本题10分）设两个总体X 与Y 都服从正态分布)3,20(N ，今从总体X 与Y 中分别抽得容量101=n ，152=n 的两个相互独立的样本，Y X 、分别是总体X 与Y 的样本均值，求}5.0|{|>-Y X P 。
f检验表完整版
f检验表完整版
【最新版】
目录
1.F 检验的概述
2.F 检验的步骤
3.F 检验的注意事项
4.F 检验的实际应用
正文
【1.F 检验的概述】
F 检验，全称为 Fisher 检验，是一种用于检验两个变量之间相关性的统计方法。
F 检验主要适用于两个变量均为正态分布，且其中一个变量与另一个变量存在线性关系的情况。
F 检验的计算公式为 F=（r/n-2）/（s/n），其中 r 为相关系数，n 为样本数量，s 为标准差。
F 检验的临界值通常需要查阅相关表格得出。
【2.F 检验的步骤】
F 检验的步骤如下：
（1）收集数据：收集两个变量的数据，并确保它们都是正态分布的。
（2）计算相关系数：使用相关系数公式计算两个变量之间的相关系数。
（3）计算 F 值：将相关系数的平方除以（n-2），再除以标准差的平方除以 n，得出 F 值。
（4）查阅临界值：根据样本数量和自由度（n-2），查阅 F 检验的临界值。
（5）比较 F 值和临界值：如果 F 值大于临界值，则拒绝原假设，
认为两个变量之间存在线性关系；如果 F 值小于临界值，则接受原假设，认为两个变量之间不存在线性关系。
【3.F 检验的注意事项】
在进行 F 检验时，需要注意以下几点：
（1）两个变量必须都是正态分布的。
（2）F 检验只能用于检验线性关系，不能用于检验非线性关系。
（3）F 检验的样本数量必须足够大，否则结果可能不准确。
Excel数据分析：相关系数、协方差、回归的案例演示「超详细！！」
Excel数据分析：相关系数、协方差、回归的案例演示「超详细！！」文末领取【旅游行业数据报告】1相关系数1. 相关系数的概念著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。
相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。
相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。
依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。
如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。
相关系数的计算公式为：复相关系数(multiple correlation coefficient)：反映一个因变量与一组自变量(两个或两个以上)之间相关程度的指标。
它是包含所有变量在内的相关系数。
它可利用单相关系数和偏相关系数求得。
其计算公式为：当只有两个变量时，复相关系数就等于单相关系数。
Excel中的相关系数工具是单相关系数。
2. 相关系数工具的使用CORREL 和 PEARSON 工作表函数均可计算两个测量值变量之间的相关系数，条件是每种变量的测量值都是对N 个对象进行观测所得到的。
（丢失任何对象的任何观测值都会导致在分析中忽略该对象。
）相关系数分析工具特别适合于当N 个对象中的每个对象都有两个以上的测量值变量的情况。
它提供一张输出表（相关矩阵），其中显示了应用于每个可能的测量值变量对的 CORREL（或 PEARSON）值。
与协方差一样，相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。
与协方差的不同之处在于，相关系数是成比例的，因此它的值与这两个测量值变量的表示单位无关。
（例如，如果两个测量值变量为重量和高度，当重量单位从磅换算成千克时，相关系数的值并不改变。
相关系数检验实习自我鉴定
相关系数检验实习自我鉴定在这次相关系数检验实习中，我作为实习生发挥了积极的参与和学习态度。
以下是我对自己在该实习中的表现的自我鉴定：首先，在实习过程中，我认真学习了相关系数检验的理论知识和实际操作方法。
在实习开始之前，我主动查阅了相关的资料，并与导师进行了交流，以确保自己对相关系数检验有了充分的了解和掌握。
这使得我能够在实习中准确地应用所学知识，进行数据处理和分析。
其次，我能够熟练地使用统计软件进行相关系数检验的计算和结果解释。
在实习中，我积极地使用SPSS等统计软件进行数据处理和分析，准确计算出相关系数，并能够解读和描述相关系数的意义和结果。
通过实际操作，我对统计软件的使用也有了更深入的认识和掌握。
此外，我在实习期间能够合理安排时间和任务，高效完成所分配的实习工作。
我能够根据实习的要求，制定合理的计划，并按照计划有条不紊地进行工作。
我深知时间的宝贵性，并且在实习中将时间合理分配，保证了实习任务的顺利完成。
最后，我还能够积极与同事和导师进行沟通和合作。
在实习过程中，我乐于分享自己的想法和经验，并尊重他人的意见和建议。
我经常与同事和导师进行讨论和交流，共同提高和解决问题。
通过这种合作和沟通，我不仅加深了对相关系数检验的理解，还学到了其他实习者的经验和见解。
总的来说，我认为自己在这次相关系数检验实习中表现出了良好的学习态度和实习能力。
通过理论学习和实践操作，我对相关系数检验有了更深入的理解和掌握，并能够灵活运用统计软件进行数据处理和分析。
我在实习中也充分发挥了团队合作和沟通能力，与他人合作，取得了良好的实习成果。
在未来的学习和工作中，我将继续努力提高自己的相关系数检验能力，并将这次实习中的经验应用到实际工作中去。