6-1相关分析
劳动法律相关案例分析(3篇)
第1篇一、案情简介原告：李某，男，30岁，某企业员工被告：某企业案由：劳动合同纠纷基本事实：李某于2012年1月1日入职某企业，担任技术岗位。
双方签订了一份为期三年的劳动合同，合同约定李某的月工资为5000元，加班费按照国家规定计算。
在李某入职后，企业为李某缴纳了社会保险。
2015年1月1日，劳动合同到期，双方未续签劳动合同。
此后，李某多次与企业协商续签劳动合同，但企业以各种理由拒绝。
2015年3月，李某向当地劳动仲裁委员会申请仲裁，要求企业支付未续签劳动合同期间的工资、经济补偿金及赔偿金。
二、争议焦点1. 企业是否应当与李某续签劳动合同？2. 企业是否应当支付李某未续签劳动合同期间的工资、经济补偿金及赔偿金？三、法律依据1. 《中华人民共和国劳动合同法》2. 《中华人民共和国劳动法》3. 《中华人民共和国社会保险法》四、案例分析1. 企业是否应当与李某续签劳动合同？根据《中华人民共和国劳动合同法》第十四条第一款规定：“用人单位与劳动者协商一致，可以订立无固定期限劳动合同。
”以及第二款规定：“有下列情形之一的，劳动者提出或者同意续订、订立劳动合同的，除劳动者提出订立固定期限劳动合同外，应当订立无固定期限劳动合同：（一）劳动者在该用人单位连续工作满十年的；（二）用人单位初次实行劳动合同制度或者国有企业改制重新订立劳动合同时，劳动者在该用人单位连续工作满十年且距法定退休年龄不足十年的；（三）连续订立二次固定期限劳动合同，且劳动者没有本法第三十九条和第四十条第一项、第二项规定的情形，续订劳动合同的。
”本案中，李某在被告单位连续工作满三年，符合续签劳动合同的条件。
企业应当与李某续签劳动合同，但企业以各种理由拒绝续签，违反了法律规定。
2. 企业是否应当支付李某未续签劳动合同期间的工资、经济补偿金及赔偿金？根据《中华人民共和国劳动合同法》第四十六条、第四十七条、第八十七条规定，用人单位未与劳动者签订书面劳动合同的，应当支付未签订书面劳动合同的双倍工资；用人单位违反本法规定解除或者终止劳动合同的，应当依照本法第四十七条规定的经济补偿标准的二倍向劳动者支付赔偿金。
PPPoE的配置
PPPoE的配置⽬录6 配置PPPoE..................................................................................................................................6-16.1 PPPoE简介...................................................................................................................................................6-26.1.1 基本概念............................................................................................................................................6-26.1.2 会话阶段............................................................................................................................................6-26.1.3 应⽤环境............................................................................................................................................6-26.2 配置PPPoE Client.......................................................................................................................................6-36.2.1 建⽴配置任务.....................................................................................................................................6-36.2.2 配置拨号接⼝.....................................................................................................................................6-36.2.3 配置PPPoE会话...............................................................................................................................6-46.2.4 检查配置结果.....................................................................................................................................6-46.3 维护PPPoE..................................................................................................................................................6-56.3.1 调试PPPoE ........................................................................................................................................6-56.3.2 清除PPPoE会话...............................................................................................................................6-56.4 PPPoE配置举例...........................................................................................................................................6-6 插图⽬录图6-1 PPPoE典型组⽹图.................................................................................................................................6-3图6-2 PPPoE Client⽰例组⽹图.......................................................................................................................6-6表格⽬录表6-1检查PPPoE Client配置结果.................................................................................................................6-4表6-2调试PPPoE ............................................................................................................................................6-5表6-3清除PPPoE会话...................................................................................................................................6-56 配置PPPoE6.1 PPPoE简介6.1.1 基本概念PPPoE（Point-to-Point Protocol over Ethernet）利⽤以太⽹将⼤量主机组成⽹络，通过⼀个远端接⼊设备连⼊因特⽹，并实现对接⼊主机的控制和计费功能。
统计学原理-第六章--相关与回归分析习题
第六章相关与回归分析习题一、填空题1．现象之间的相关关系按相关的程度分为、和；按相关的形式分为和；按影响因素的多少分为和。
2．两个相关现象之间，当一个现象的数量由小变大，另一个现象的数量，这种相关称为正相关；当一个现象的数量由小变大，另一个现象的数量，这种相关称为负相关。
3．相关系数的取值范围是。
4．完全相关即是关系，其相关系数为。
5．相关系数，用于反映条件下，两变量相关关系的密切程度和方向的统计指标。
6．直线相关系数等于零，说明两变量之间；直线相关系数等1，说明两变量之间；直线相关系数等于—1，说明两变量之间。
7．对现象之间变量的研究，统计是从两个方面进行的，一方面是研究变量之间关系的，这种研究称为相关关系；另一方面是研究关于自变量和因变量之间的变动关系，用数学方程式表达，称为。
8．回归方程y=a+bx中的参数a是，b是。
在统计中估计待定参数的常用方法是。
9. 分析要确定哪个是自变量哪个是因变量，在这点上它与不同。
10．求两个变量之间非线性关系的回归线比较复杂，在许多情况下，非线性回归问题可以通过化成来解决。
11．用来说明回归方程代表性大小的统计分析指标是。
二、单项选择题1．下面的函数关系是( )A销售人员测验成绩与销售额大小的关系B圆周的长度决定于它的半径C家庭的收入和消费的关系D数学成绩与统计学成绩的关系2．相关系数r的取值范围( )A -∞<r<+∞B -1≤r≤+1C -1<r<+1D 0≤r≤+13．年劳动生产率z(干元)和工人工资y=10+70x，这意味着年劳动生产率每提高1千元时，工人工资平均( )A增加70元B减少70元C增加80元D减少80元4．假设要证明两变量之间线性相关程度是高的，则计算出的相关系数应接近于( )A+1 B 0 C 0．5 D [1]5．回归系数和相关系数的符号是一致的，其符号均可用来判断现象( )A线性相关还是非线性相关B正相关还是负相关C完全相关还是不完全相关D单相关还是复相关6．某校经济管理类的学生学习统计学的时间(x)与考试成绩(y)之间建立线性回归方程y =a+b x。
对应分析、典型相关分析、定性数据分析
应用领域的拓展
对应分析的应用领域 拓展
随着数据科学和商业智能的不断 发展，对应分析的应用领域将不 断拓展，如市场细分、消费者行 为分析、社交网络分析等，对应 分析将为这些领域提供更有效的 分析和预测工具。
典型相关分析的应用 领域拓展
典型相关分析作为一种重要的多 元统计分析方法，其应用领域也 将不断拓展，如生物信息学、环 境科学、金融风险管理等，典型 相关分析将为这些领域提供更准 确的数据分析和预测工具。
典型相关分析
能够揭示两组变量之间的关联，但需要较大的样本量， 且对异常值敏感。
定性数据分析
能够挖掘数据中的模式和规律，但主观性强，需要经 验丰富的分析师进行操作。
05
对应分析、典型相关分析、定性数据分析的 未来发展
CHAPTER
新方法的出现
对应分析的新方法
随着数据科学和统计学的不断发展，对应分析的新方法将不断涌现，如基于机器学习的对应分析方法、网络分析方法 等，这些新方法将为对应分析提供更强大的工具和更广泛的应用领域。
心理学研究
在心理学研究中，对应分析可用于揭示人类行为和心理状态之间的关系。
例如，它可以用于研究不同性格类型或心理状态的人在不同情境下的行
为反应。
02 典型相关分析
CHAPTER
典型相关分析的定义
典型相关分析是一种多元统计分析方 法，用于研究两组变量之间的相关关 系。
它通过寻找两组变量之间的典型相关 变量，来解释两组变量之间的相互关 系。
市场调研
在市场调研中，定性数据分析可用于深入了解消费者需求、 态度和行为，为产品定位和市场策略提供依据。
01
社会学研究
在社会学研究中，定性数据分析常用于 探究社会现象、文化差异和群体行为等， 以揭示社会结构和动态。
第七章 相关分析
（四）按变量多少划分可分为单相关、复相关
1.单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉 及一个自变量和一个因变量。 2.复相关：二个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及 两个或两个以上的自变量和因变量。 偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变 量不边时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 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，这时复相关为 偏相关。
第七章 直线相关与回 归分析
含秩相关
第一节
相关分析的概念
一、相关分析的概念： 相关分析是分析变量间是否有相关关系，确定相关关系是否 存在，描述相关关系呈现的形式和方向，以及变量间相关的密 切程度的方法。 二、函数关系和相关关系： 函数关系反映变量间的数量上，存在着确定的数量对应关系
，这种关系可用数学函数关系表达式，由一个变量精确计算出 另一个变量。见函数关系散点图和曲线。 相关关系反映变量间存在数量上的相关关系，但不具有确定 性的对应关系。见相关关系散点图和曲线。
三、相关分析内容
相关分析通常包括考察随机变量观测数据的散点图、 计算样本相关系数以及对总体相关系数的显著性检验 等内容。 散点图可以大致判断两个变量之间有无相关关系、 变量间的关系形态以及变量之间的关系密切程度，但 准确度量两个变量之间的关系密切程度，需要计算相 关系数。 一般情况下，总体相关系数ρ是未知的，通常是将 样本相关系数r作为ρ的估计值，于是常用样本相关系 数推断两变量间的相关关系．这一点要和相关系数的 显著性检验结合起来应用。
2．回归分析的种类
（1）根据所涉及变量的多少不同，回归分析可分为简单回归 和多元回归。 简单线性回归又称一元回归或直线回归，是指两个变量之 间的回归，研究一个自变量与另一个因变量的线性趋势数量 关系。 多元线性回归是研究多个自变量与一个因变量的线性趋势 数量关系。 （2）根据变量变化的表现形式不同，回归分析也可分为直线 回归和曲线回归。 对具有直线相关关系的现象，配之以直线方程进行回归分 析，即直线回归； 对具有曲线相关关系的现象，配之以曲线方程进行回归分 析，则称为曲线回归。
6-1概念B61
2、 L
d 2Q dt 2
R
dQ dt
Q c
0 是______阶微分方程；
3、d sin2 是______阶微分方程； d
4、一个二阶微分方程的通解应含有____个任意常数 .
二、确定函数关系式 y C1 sin( x C2 )所含的参数,使 其满足初始条件 y x 1,yx 0 .
F( x,( x),( x),,(n)( x)) 0.
微分方程的解的分类： (1)通解: 微分方程的解中含有任意常数,且任 意常数的个数与微分方程的阶数相同.
例 y y, 通解 y Ce x; y y 0, 通解 y C1 sin x C2 cos x;
v
ds dt
0.4t
C1
s 0.2t 2 C1t C2
代入条件后知
C1 20, C2 0
v ds 0.4t 20, dt
故 s 0.2t 2 20t,
开始制动到列车完全停住共需 t 20 50(秒), 0.4
列车在这段时间内行驶了
s 0.2 502 20 50 500(米).
(2)特解: 确定了通解中任意常数以后的解. 解的图象: 微分方程的积分曲线. 通解的图象: 积分曲线族. 初始条件: 用来确定任意常数的条件.
初值问题: 求微分方程满足初始条件的解的问题.
一阶:
y f (x, y)
y
x
x0
y0
过定点的积分曲线;
二阶:
y f ( x, y, y)
微分方程的阶: 微分方程中出现的未知函数的最 高阶导数的阶数称之. 分类2:
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。
第6-1章_相关与回归分析习题解答2
相关与回归分析思考与练习一、判断题1.产品的单位成本随着产量增加而下降，这种现象属于函数关系。
答：错。
应是相关关系。
单位成本与产量间不存在确定的数值对应关系。
2.相关系数为0表明两个变量之间不存在任何关系。
答：.错。
相关系数为零，只表明两个变量之间不存在线性关系，并不意味着两者间不存在其他类型的关系。
3.单纯依靠相关与回归分析，无法判断事物之间存在的因果关系。
答：对，因果关系的判断还有赖于实质性科学的理论分析。
4.圆的直径越大，其周长也越大，两者之间的关系属于正相关关系。
答：错。
两者是精确的函数关系。
5.总体回归函数中的回归系数是常数，样本回归函数中的回归系数的估计量是随机变量。
答：对。
6.当抽取的样本不同时，对同一总体回归模型估计的结果也有所不同。
答：对。
因为，估计量属于随机变量，抽取的样本不同，具体的观察值也不同，尽管使用的公式相同，估计的结果仍然不一样。
二、选择题1.变量之间的关系按相关程度分可分为：b 、c 、da.正相关；b. 不相关；c. 完全相关；d.不完全相关； 2.复相关系数的取值区间为：aa. 10≤≤R ；b.11≤≤-R ；c.1≤≤∞-R ；d.∞≤≤-R 1 3.修正自由度的决定系数a 、b 、da.22R R ≤； b.有时小于0 ； c. 102≤≤R ；d.比2R 更适合作为衡量回归方程拟合程度的指标 4.回归预测误差的大小与下列因素有关：a 、b 、c 、da 样本容量；b 自变量预测值与自变量样本平均数的离差c 自变量预测误差；d 随机误差项的方差三、问答题1．请举一实例说明什么是单相关和偏相关？以及它们之间的差别。
答：例如夏季冷饮店冰激凌与汽水的消费量，简单地就两者之间的相关关系进行考察，就是一种单相关，考察的结果很可能存在正相关关系，即冰激凌消费越多，汽水消费也越多。
然而，如果我们仔细观察，可以发现一般来说，消费者会在两者中选择一种消费，也就是两者之间事实上应该是负相关。
程控交换机CC08第6章 话单管理
目录第6章话单管理.....................................................................................................................6-16.1 基本概念............................................................................................................................6-16.1.1 主机计费.................................................................................................................6-16.1.2 脱机计费.................................................................................................................6-16.1.3 联机计费.................................................................................................................6-16.1.4 话单类别.................................................................................................................6-36.1.5 话单的产生与存储...................................................................................................6-56.2 话单信息查询.....................................................................................................................6-76.2.1 主机话单信息查询...................................................................................................6-76.2.2 后台BAM话单信息查询.........................................................................................6-96.2.3 查询恶意呼叫话单.................................................................................................6-136.3 话单操作..........................................................................................................................6-146.3.1 取话单...................................................................................................................6-146.3.2 话单跟踪...............................................................................................................6-166.3.3 备份计次表............................................................................................................6-166.3.4 备份话单数据库....................................................................................................6-186.3.5 删除过期话单........................................................................................................6-186.4 话单分类..........................................................................................................................6-18第6章话单管理6.1 基本概念针对某一用户或中继的完整计费过程是从主叫摘机或有中继入局呼叫开始直到最后给出用户话费帐单结束，整个过程由主机计费，脱机计费或联机计费组成。
第6讲相关分析与回归分析
第6讲 相关分析与回归分析
一、引 言
在很多研究领域中，往往需要研 究事物间的关系。如收入与受教育程 度，子女身高与父母身高，商品销售 额与广告费用支出，农作物产量与施 肥量，上述两者间有关系吗？如果有 关系，又是怎么样的关系呢？如何来 度量这种关系的强弱？
解决上述问题的统计方法是相关
由于相关系数是用样本计算得到 的，带有一定的随机性，所以用样本 相关性估计总体相关性的可信度需要 检验。
SPPS可以自动进行检验，并分
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别用“*”,“**”标注显著性水平0.05, 0.01下的显著相关。 (2) Spearman和Kendall’s相关系数
Pearson相关系数属参数统计分 析中的矩相关系数，有一定的局限性: 当正态分布假设不成立时，检验结果 不可信；只能度量线性相关性，不能 描述非线性相关性。
下列不属于相关关系的是( )。 A. 产品成本与生产数量 B. 球的表面积与体积 C. 家庭的支出与收入 D. 人的年龄与体重 下列关系是线性相关的是( )。
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A. 人的身高与视力 B. 圆心角大小与所对弧长 C. 收入水平与纳税水平 D. 父母平均身高与儿子身高 相关分析主要研究变量间是否相 关及相关的密切程度与方向。 相关分析中最常用的是简单相关 分析，即两个变量间的相关性。
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y 3 3 .7 3 0 .5 1 6 x 即父辈身高每增加或减少一个单位， 其子辈身高仅增加或减少半个单位， 也即子代的身高有回到同龄人平均身 高的趋势。
Galton称这种现象为“回归”。 为了纪念Galton，后人将研究两变量 间统计关系的方法称为回归分析。
SAS应用基础6-2 相关分析
相关分析是讨论分析变量之间是否有明显相关关系的 重要工具，主要用于测定两变量在数量关系上的密 切程度和性质。
相关关系是指在一定范围内,一个变量任一取值xi,虽然 没有另一变量的某个确定值yi与之对应,但却有一个 特定的yi的条件概率分布与之对应,只要有这种关系 存在,我们就称变量x,y有相关关系。
利用克莱姆法则，得出普通最小二乘估计
(OLSE: ordinary least square estimators)
ˆ1 17
ˆ0 yˆ1x
(xi (xxi )(xyi)2y)
(xiyi)nxy (xi2)nx2
REG 过程
最常用的回归过程是REG 过程,它的使用方法是: PROC REG DATA=输入数据集 [选项]; VAR 变量列表; MODEL 因变量自变量列表; [PRINT 输出结果;] [PLOT 诊断图形;] RUN;
18
Reg示例
对数据集stock分析股价price与每股收益eps、流通量 scale的线性关系。调用REG 过程：
proc reg data=stock; var eps scale price; model price=eps scale; run;
Root MSE：残差标准差，反映回归方程的精度，其值 越小说明回归效果越好；
例如,在农业试验中,对两块种有小麦的完全相同的土地, 第1 块施以化肥A ,第2 块施以化肥B ;第1 块使用种子 C,第2 块使用种子D。在两块土地中,又分别分为10 小 块,这样经过一段时间后得到了20 个不同的亩产值。 如何通过这些值来判断化肥、种子是否具有明显差 异呢?这就是一个典型的方差分析问题。化肥、种子 便是其中的因素,每个因素的取值只有几个。
统计学原理-第六章--相关与回归分析习题
A+1 B 0 C 0．5 D [1]5．回归系数和相关系数的符号是一致的，其符号均可用来判断现象( )A线性相关还是非线性相关B正相关还是负相关C完全相关还是不完全相关D单相关还是复相关6．某校经济管理类的学生学习统计学的时间()与考试成绩(y)之x间建立线性回归方程y c=a+b。
经计算，方程为y c=200—0.8x，该方程参数x的计算( )A a值是明显不对的B b值是明显不对的C a值和b值都是不对的 C a值和6值都是正确的7．在线性相关的条件下，自变量的均方差为2，因变量均方差为5，而相关系数为0．8时，则其回归系数为：( )A 8B 0.32C 2D 12．58．进行相关分析，要求相关的两个变量( )A都是随机的B都不是随机的C一个是随机的，一个不是随机的D随机或不随机都可以9．下列关系中，属于正相关关系的有( )A合理限度内，施肥量和平均单产量之间的关系B产品产量与单位产品成本之间的关系C商品的流通费用与销售利润之间的关系D流通费用率与商品销售量之间的关系10．相关分析是研究( )A变量之间的数量关系B变量之间的变动关系C变量之间的相互关系的密切程度D变量之间的因果关系11．在回归直线y c=a+bx，b<0，则x与y之间的相关系数( )A =0B =lC 0<<1D -1<<0r r r r12．在回归直线yc=a+bx中，b表示( )A当x增加一个单位，，y增加a的数量B当y增加一个单位时，x增加b的数量C当x增加一个单位时，y的均增加量D当y增加一个单位时，x的平均增加量13．当相关系数r=0时，表明( )A现象之间完全无关B相关程度较小C现象之间完全相关D无直线相关关系14．下列现象的相关密切程度最高的是( )A某商店的职工人数与商品销售额之间的相关系数0．87B流通费用水平与利润率之间的相关关系为-0．94C商品销售额与利润率之间的相关系数为0．51D商品销售额与流通费用水平的相关系数为-0．8115．估计标准误差是反映( )A平均数代表性的指标B相关关系的指标C回归直线的代表性指标D序时平均数代表性指标三、多项选择题1．下列哪些现象之间的关系为相关关系( )A家庭收入与消费支出关系B圆的面积与它的半径关系C广告支出与商品销售额关系D单位产品成本与利润关系E在价格固定情况下，销售量与商品销售额关系2．相关系数表明两个变量之间的( )A线性关系B因果关系C变异程度D相关方向E相关的密切程度3．对于一元线性回归分析来说( )A两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量B回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值C可能存在着y依x和x依y的两个回归方程D回归系数只有正号E 确定回归方程时，尽管两个变量也都是随机的，但要求自变量是给定的。
法律的相关案例分析(3篇)
第1篇一、案件背景原告甲公司与被告乙公司签订了一份买卖合同，约定由被告乙公司向原告甲公司供应一批货物，总价款为人民币100万元。
合同中约定了交货期限、付款方式以及违约责任等内容。
合同签订后，被告乙公司未能按照约定时间交货，导致原告甲公司遭受损失。
原告甲公司遂向法院提起诉讼，要求被告乙公司承担违约责任。
二、争议焦点1. 被告乙公司是否构成违约？2. 原告甲公司遭受的损失如何计算？3. 被告乙公司应承担何种违约责任？三、案例分析（一）被告乙公司是否构成违约根据《中华人民共和国合同法》第八条规定，当事人应当按照约定全面履行自己的义务。
被告乙公司未能按照合同约定的时间交货，已构成违约。
根据《中华人民共和国合同法》第一百零七条规定，当事人一方不履行合同义务或者履行合同义务不符合约定的，应当承担继续履行、采取补救措施或者赔偿损失等违约责任。
（二）原告甲公司遭受的损失计算原告甲公司因被告乙公司违约而遭受的损失主要包括以下几方面：1. 利润损失：原告甲公司因被告乙公司未能按时交货，导致其无法按计划销售货物，从而造成利润损失。
2. 仓储费用：原告甲公司为储存货物而支付的仓储费用。
3. 货物损失：因被告乙公司违约导致原告甲公司货物的损失。
根据原告甲公司提供的证据，其利润损失为人民币20万元，仓储费用为人民币5万元，货物损失为人民币10万元。
因此，原告甲公司遭受的损失总计为人民币35万元。
（三）被告乙公司应承担的违约责任根据《中华人民共和国合同法》第一百零七条规定，被告乙公司应承担以下违约责任：1. 继续履行合同：被告乙公司应按照合同约定的时间交货，以满足原告甲公司的需求。
2. 赔偿损失：被告乙公司应赔偿原告甲公司因违约而遭受的损失，即人民币35万元。
3. 支付违约金：根据合同约定，若被告乙公司违约，应向原告甲公司支付违约金人民币10万元。
四、法院判决法院经审理认为，被告乙公司未能按照合同约定时间交货，已构成违约。
原告甲公司因被告乙公司违约而遭受的损失共计人民币35万元，被告乙公司应承担赔偿损失的责任。
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r的取值范围为｜r｜≤1。
当r为负值时，表示当一个变量的取值增大时， 另一个变量的取值减小，即呈相反的变化方向，称 为负相关；当r为正值时，表示两个变量的变化方向 一致，称为正相关。
r的绝对值大小表示两变量之间直线联系的密切 程度。
所以相关系数r是表示两个随机变量之间呈直线 相关的强度和方向的统计量。
t0.001,13 4.221
4.441<6.60 ，因此P<0.001， 按照检验水准为0.05，拒绝H0,接受H1, 差异 有统计学意义。可以认为糖尿病患者胰岛素 和血糖水平有相关关系。
2. 查r界值表（附表7）
根据自由度，查r界值表
r值 rr0.05， rr0.05，
r值、P值和统计结论
P值
现有15例糖尿病患者，测得每位患
者的胰岛素和血糖水平，见表9-1。
问题:糖尿病患者胰岛素和血糖水平有无 关系？如何进行分析？
表9-1 15例糖尿病患者胰岛素和血测定结果
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 胰岛素 16 13 19 10 11 18 25 7 16 10 24 17 8 17 9 血糖 8.4 11.2 7.5 12.8 13.7 8.2 7.8 15.7 9.6 10.6 8.4 9.4 13.6 104. 14.1
一、相关系数
两变量之间的相互关联情况用相关系数r （correlation coefficient）表示。
r的计算公式为：
r
(X X )(Y Y )
lXY
(X
X
2
)
(Y Y )2
lXX lYY
lxx
2
(x x)
x2 (
x)2
表示x的离均差平方和
n
lyy
2
(y y)
直线相关分析
双变量计量资料：每个个体有两个变量值 总体：无限或有限对变量值 样本：从总体随机抽取的n对变量值 （X1,Y1）, （X2,Y2）, …, （Xn,Yn） 目的：研究X和Y的数量关系
医学研究中变量间的关系
年龄与血压 药物剂量与反应（动物的死亡率） 血糖的浓度与胰岛素水平 肺活量与体重 身高与体重
1.做散点图
2．计算相关系数
x 220, y 161 .4, x2 3660 , y2 1833 .72, xy 2187 .2, n 15
lxx 433 .3333 ,lyy 97.256 ,lxy 180
r l XY
180
0.8777
l XX lYY 433.3333 97.056
统计结论
0.05 不拒绝H0，差异无统计学意义
0.05 拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义
根据自由度为13，查r界值表， r0.01,13=0.641，
r=0.8777>0.641,P<0.01,按照检验水准为0.05，拒 绝H0,接受H1, 差异有统计学意义。可以认为糖尿病患 者胰岛素和血糖水平有相关关系。
检验步骤为 （1）建立检验假设并确定检验水准 H0：ρ＝0，即血糖与胰岛素间无直线关系 H1：ρ≠0，即血糖与胰岛素间有直线关系 α＝0.05
（2）计算检验统计量
r 0.8777, n 15
tr
r 6.60
1 r2 n2
15 2 13
（3）确定P值，做出推断结论 自由度为13，查t界值表，
图9-2绘出在不同r值下的两变量之间关系的示意 图。从图9-2可见，观察点的分布呈椭圆形，称为 部分相关；
当r＝0时，观察点的分布或为水平，或为垂直， 或为正圆形，为零相关或无线性相关。
当X与Y之间呈曲线关系时，直线相关系数r仍接近 于0，所以不宜用直线相关系数来描述曲线关系。
二、相关系数的计算
四、应用相关系数时应注意的问题
1．相关关系不等于因果关系。两变量之间相关系数 有统计学意义，只是从统计学上反映出它们之间的变化 存在某种规律性，不能直接把这种相关性解释为因果关 系。有无因果关系的结论还须从专业角度作进一步的研 究。
2．当观察例数较少，例如n＜15时，相关系数容易受个 别观察对象的特殊值所影响，故不够稳定。有时甚至个别特 殊值的存在与否，能改变相关系数的统计学检验结论。因此 须事先作好试验设计，正确确定样本含量。
3．在实际工作中，应区别相关有统计学意义与相关强度。 相关具有统计学意义指该样本相关系数r来自相关系数ρ=0 的总体的概率很小。而相关强度表示两变量间相互联系的密 切程度，其大小是用r的绝对值来反映的。
y2 (
y)2 表示y的离均差平方和
n
lxy
(x
x)(
y
y)
xy
(
x)(
n
y)
表示x、y离均差积和
按式（9-1）计算的相关系数r又称 Pearson相关系数（Pearson correlation coefficient）或积差相关系数（product moment correlation coefficient）。
方法：回归与相关 简单、基本——直线回归、直线相关
年龄与血压的关系如下：
血 压
10- 20- 30- 40- 50- 60年龄（岁）
年龄与血压的关系表现为非确定的随机形式
直线相关分析
欲了解两个随机变量X与Y之间相关关系及其密切程 度，可用直线相关分析方法。
直线相关（linear regression）又称简单相关，此 方法适用于X和Y都服从正态分布的资料。
三、相关系数的假设检验
根据样本资料计算出的相关系数r是一个 样本统计量，存在抽样误差。
因此必须对r进行检验，以判断其是否来 自总体相关系数ρ＝0的一个式如下：
tr
r 0 Sr
r ,v n2 1 r2 n2
就上述所求得的相关系数，检验血糖与胰岛素的相关系数 是否来源于总体相关系数ρ＝0 的总体。