统计学相关分析讲义与回归分析
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关系，以及何种关系作出判断
定量分析
在定性分析的基础上，通过编制相 关表、绘制相关图、计算相关系数 与判定系数等方法，来判断现象之
间相关的方向、形态及密切程度
对相关关系的分析是统计学的重要研究内容。 主要研究方法：相关分析和与回归分析。
相关分析与回归分析
• 相关分析（Correlation Analysis）研究变量之间相关的方向 和相关的程度，但无法给出变量间相互关系的具体形式， 因而无法从一个变量推测另一个变量。
r0， 两个变量不存在线性相关关系
0r1，两个变量存在一定程度线性相关关系
＜0.3 弱相关
0.3～0.5 低度相关
|r|
0.5～0.8 显著相关
0.8～1 高度相关
r 0 ， 两ຫໍສະໝຸດ Baidu变量正相关
r 0 ， 两个变量负相关
• 调查50个房地产公司，房屋销售面积与广告费用 之间的相关系数为0.76，这说明（ ）
y
y
y
y
正 相 关 x 负 相 关 x 曲线相关 x 不 相 关 x
相关系数
在直线相关的条件下，用以反映两变量间
线性相关密切程度的统计指标，用r表示
r
2 xy
xx yy n
xy
2
2
xx n yy n
nxyxy
nx2 x2 ny2 (y)2
－1 ≤ r ≤ 1
r 1 ，两个变量完全相关
注意
我们不能把回归分析看作是在变 量间建立一个因果关系的过程。 回归分析只能表明，变量是如何 或者是以怎样的程度彼此联系在 一起的。有关因果关系的任何结 论，必须建立在理论分析的基础 之上。
350
300
250
200
150
100
50
0
2
4
6
8
相关系数的显著性检验
检验的步骤是：
1、提出假设：H0： ；H1： 0
2、 计算检验的统计量：
t r n2 ~t(n2) 1r2
3、 确定显著性水平，并作出决策 • 若 t >t，拒绝H0 • 或者：若p值< ，拒绝H0
消费支出和可支配收入的相关系数 23个家庭调查
• 在散点图中习惯上把因变量绘制在纵 轴上。
相关表
将现象之间的相互关系，用 表格的形式来反映。
简单 相关表
适用于所观察的样本单位数 较少，不需要分组的情况
分组 相关表
适用于所观察的样本单位数 较多标志变异又较复杂，需 要分组的情况
用散点图观察变量之间的相关关系
用直角坐标系的x轴代表自变量，y轴代表因 变量，将两个变量间相对应的变量值用坐标 点的形式描绘出来，用以表明相关点分布状 况的图形。
总费用=行驶里程 每公里单价
GKP
相关关系
（非确定性关系
⒉ 家庭收入与恩格尔系数： ）
家庭收入高，则恩格尔系数低。
在自然界和社会现象中，客观现象之间的数量关系通
常有两种类型，即：
函数关系 s r2
客观存在、确定性、 严格的数量对应关系
相关关系（相关分析的对象） 现象（变量）之间客观存在的、 非确定性的数量对应关系。
–对小学各年级学生的抽样调查表明，学生的识 字水平与他们鞋子的尺寸高度正相关。因此， 学生穿的鞋越大，他的识字水平就越高。
9．2 一元线性回归分析
• 总体回归函数 、样本回归函数 • 一元线性回归模型的估计 • 一元线性回归模型的检验
趋向中间高度的回归
• 回归这个术语是由英国著名统计学家Francis Galton在19世纪末期研究孩子及他们的父母的身 高时提出来的。Galton发现身材高的父母，他们 的孩子也高。但这些孩子平均起来并不像他们的父 母那样高。对于比较矮的父母情形也类似：他们的 孩子比较矮，但这些孩子的平均身高要比他们的父 母的平均身高高。 Galton把这种孩子的身高向中 间值靠近的趋势称之为一种回归效应，而他发展的 研究两个数值变量的方法称为回归分析。
Regression 的原始释义
回归分析与相关分析
联系：
理论和方法具有一致性； 无相关就无回归，相关程度越高， 回归越好； 相关系数和回归系数方向一致，可 以互相推算。
回归分析与相关分析
区别 ：相关分析中x与y对等，回归分析中x与y
要确定自变量和因变量； 相关分析中x、y均为随机变量，回归分 析中只有y为随机变量； 相关分析测定相关程度和方向，回归分 析用回归模型进行预测和控制。
• A.二者之间有较强的正相关关系 • B.平均看来，销售面积的76％归因于其广告费用 • C.如要多销售1万平方米的房屋，则要增加广告费用7600
元 • D.如果广告费用增加1万元，可以多销售7600平方米的房
屋
样本能代表总体吗？
• 如果红色的点碰巧为你的样本，则样本相关 系数为0.907，总体相关系数为0.00005
精品
统计学相关分析与回归分析
本章学习目的
通过本章的学习要求理解相关分析 和回归分析的有关概念，掌握计算相 关系数和配合回归方程的方法，并能 结合实际资料对变量进行相关和回归 分析。
本章教学内容
第一节 相关分析 第二节 简单线性回归分析 第三节 多元线性回归模型
比较下面两种现象间的依存关系
函数关系 ⒈ 出租汽车费用与行驶里程（：确定性关系）
• 回归分析（Regression) 可以确定变量之间相互关系的具体 形式（回归方程），确定一个变量对另一个变量的影响程 度，并根据回归方程进行预测。
自变量和因变量
• 如果两个变量中一个变量是另一个变量变化的结 果，那么 –代表原因的变量称为自变量 [Independent (Explanatory) Variable]， –代表结果的变量称为因变量 [Dependent (Response) Variable] 。
例如：消费支出与收入的关系； 学习成绩与学习时间的关系等。
相关关系的种类（四种）
按涉及变量多少
单相关 复相关
按相关的表现形式
线性相关（直线相关） 非线性相关（曲线相关）
正相关 按相关的方向（直线相关）
负相关 完全相关（函数关系） 按相关的程度 不完全相关 不相关
相关关系的测定
是依据研究者的理论知识和实践经 定性分析 验，对客观现象之间是否存在相关
• 计算结果：
• t检验值为
tr n20.99682157.1981 1r2 10.99682
临界值t（21）＝2.08，故拒绝H0，认为相关系
数显著。
注意：相关关系≠因果关系！
• 典型的错误推断：
–统计分析表明，庆祝生日次数越 多的人越长寿。因此，庆祝生日有利于健康。
–调查表明，世界各国人均电视机拥有量与预期 寿命存在很强的正相关性。因此，电视机拥有量 越高，预期寿命越长。
定量分析
在定性分析的基础上，通过编制相 关表、绘制相关图、计算相关系数 与判定系数等方法，来判断现象之
间相关的方向、形态及密切程度
对相关关系的分析是统计学的重要研究内容。 主要研究方法：相关分析和与回归分析。
相关分析与回归分析
• 相关分析（Correlation Analysis）研究变量之间相关的方向 和相关的程度，但无法给出变量间相互关系的具体形式， 因而无法从一个变量推测另一个变量。
r0， 两个变量不存在线性相关关系
0r1，两个变量存在一定程度线性相关关系
＜0.3 弱相关
0.3～0.5 低度相关
|r|
0.5～0.8 显著相关
0.8～1 高度相关
r 0 ， 两ຫໍສະໝຸດ Baidu变量正相关
r 0 ， 两个变量负相关
• 调查50个房地产公司，房屋销售面积与广告费用 之间的相关系数为0.76，这说明（ ）
y
y
y
y
正 相 关 x 负 相 关 x 曲线相关 x 不 相 关 x
相关系数
在直线相关的条件下，用以反映两变量间
线性相关密切程度的统计指标，用r表示
r
2 xy
xx yy n
xy
2
2
xx n yy n
nxyxy
nx2 x2 ny2 (y)2
－1 ≤ r ≤ 1
r 1 ，两个变量完全相关
注意
我们不能把回归分析看作是在变 量间建立一个因果关系的过程。 回归分析只能表明，变量是如何 或者是以怎样的程度彼此联系在 一起的。有关因果关系的任何结 论，必须建立在理论分析的基础 之上。
350
300
250
200
150
100
50
0
2
4
6
8
相关系数的显著性检验
检验的步骤是：
1、提出假设：H0： ；H1： 0
2、 计算检验的统计量：
t r n2 ~t(n2) 1r2
3、 确定显著性水平，并作出决策 • 若 t >t，拒绝H0 • 或者：若p值< ，拒绝H0
消费支出和可支配收入的相关系数 23个家庭调查
• 在散点图中习惯上把因变量绘制在纵 轴上。
相关表
将现象之间的相互关系，用 表格的形式来反映。
简单 相关表
适用于所观察的样本单位数 较少，不需要分组的情况
分组 相关表
适用于所观察的样本单位数 较多标志变异又较复杂，需 要分组的情况
用散点图观察变量之间的相关关系
用直角坐标系的x轴代表自变量，y轴代表因 变量，将两个变量间相对应的变量值用坐标 点的形式描绘出来，用以表明相关点分布状 况的图形。
总费用=行驶里程 每公里单价
GKP
相关关系
（非确定性关系
⒉ 家庭收入与恩格尔系数： ）
家庭收入高，则恩格尔系数低。
在自然界和社会现象中，客观现象之间的数量关系通
常有两种类型，即：
函数关系 s r2
客观存在、确定性、 严格的数量对应关系
相关关系（相关分析的对象） 现象（变量）之间客观存在的、 非确定性的数量对应关系。
–对小学各年级学生的抽样调查表明，学生的识 字水平与他们鞋子的尺寸高度正相关。因此， 学生穿的鞋越大，他的识字水平就越高。
9．2 一元线性回归分析
• 总体回归函数 、样本回归函数 • 一元线性回归模型的估计 • 一元线性回归模型的检验
趋向中间高度的回归
• 回归这个术语是由英国著名统计学家Francis Galton在19世纪末期研究孩子及他们的父母的身 高时提出来的。Galton发现身材高的父母，他们 的孩子也高。但这些孩子平均起来并不像他们的父 母那样高。对于比较矮的父母情形也类似：他们的 孩子比较矮，但这些孩子的平均身高要比他们的父 母的平均身高高。 Galton把这种孩子的身高向中 间值靠近的趋势称之为一种回归效应，而他发展的 研究两个数值变量的方法称为回归分析。
Regression 的原始释义
回归分析与相关分析
联系：
理论和方法具有一致性； 无相关就无回归，相关程度越高， 回归越好； 相关系数和回归系数方向一致，可 以互相推算。
回归分析与相关分析
区别 ：相关分析中x与y对等，回归分析中x与y
要确定自变量和因变量； 相关分析中x、y均为随机变量，回归分 析中只有y为随机变量； 相关分析测定相关程度和方向，回归分 析用回归模型进行预测和控制。
• A.二者之间有较强的正相关关系 • B.平均看来，销售面积的76％归因于其广告费用 • C.如要多销售1万平方米的房屋，则要增加广告费用7600
元 • D.如果广告费用增加1万元，可以多销售7600平方米的房
屋
样本能代表总体吗？
• 如果红色的点碰巧为你的样本，则样本相关 系数为0.907，总体相关系数为0.00005
精品
统计学相关分析与回归分析
本章学习目的
通过本章的学习要求理解相关分析 和回归分析的有关概念，掌握计算相 关系数和配合回归方程的方法，并能 结合实际资料对变量进行相关和回归 分析。
本章教学内容
第一节 相关分析 第二节 简单线性回归分析 第三节 多元线性回归模型
比较下面两种现象间的依存关系
函数关系 ⒈ 出租汽车费用与行驶里程（：确定性关系）
• 回归分析（Regression) 可以确定变量之间相互关系的具体 形式（回归方程），确定一个变量对另一个变量的影响程 度，并根据回归方程进行预测。
自变量和因变量
• 如果两个变量中一个变量是另一个变量变化的结 果，那么 –代表原因的变量称为自变量 [Independent (Explanatory) Variable]， –代表结果的变量称为因变量 [Dependent (Response) Variable] 。
例如：消费支出与收入的关系； 学习成绩与学习时间的关系等。
相关关系的种类（四种）
按涉及变量多少
单相关 复相关
按相关的表现形式
线性相关（直线相关） 非线性相关（曲线相关）
正相关 按相关的方向（直线相关）
负相关 完全相关（函数关系） 按相关的程度 不完全相关 不相关
相关关系的测定
是依据研究者的理论知识和实践经 定性分析 验，对客观现象之间是否存在相关
• 计算结果：
• t检验值为
tr n20.99682157.1981 1r2 10.99682
临界值t（21）＝2.08，故拒绝H0，认为相关系
数显著。
注意：相关关系≠因果关系！
• 典型的错误推断：
–统计分析表明，庆祝生日次数越 多的人越长寿。因此，庆祝生日有利于健康。
–调查表明，世界各国人均电视机拥有量与预期 寿命存在很强的正相关性。因此，电视机拥有量 越高，预期寿命越长。