【免费下载】第七章 相关分析与回归分析
第7章 相关分析与回归分析(含SPSS)
四、偏相关分析
(一) 偏相关分析和偏相关系数 偏相关分析也称净相关分析,它在控制其他变量 的线性影响的条件下分析两变量间的线性相关性, 所采用的工具是偏相关系数(净相关系数)。
偏相关分析的主要用途是根据观测资料应用偏相 关分析计算偏相关系数,可以判断哪些解释变量对 被解释变量的影响较大,而选择作为必须考虑的解 释变量。这样在计算多元回归分析时,只要保留起 主要作用的解释变量,用较少的解释变量描述被解 释变量的平均变动量。
(7.7)
偏相关系数的取值范围及大小含义与相关系数相 同。
2、对样本来自的两总体是否存在显著的偏相关 进行推断。
(1)提出原假设:两总体的偏相关系数与零无显 著差异。
(2)选择检验统计量。偏相关系数的检验统计量 为 t 统计量。 (3)计算检验统计量的观测值和相伴概率 p 。
(4)给定显著性水平 ,并作出决策。如果相 伴概率值小于或等于给定的显著性水平,则拒绝 原假设;如果相伴概率值大于给定的显著性水平, 则不能拒绝原假设。
(二)偏相关系数在SPSS中的实现
1、建立或打开数据文件后,进入Analyze→ Correlate →Partial主对话框,如图7-6所示。
图7-6 偏相关分析主对话框
2、选择分析变量送入Valiables框,选择控制变
量进入Controlling for框。
3、在Test of Significance 栏中选择输出偏相
图7-7 偏相关分析的选项对话框
(1)Statistics 统计量选择项,有两个选项: ①
Means and standard deviations 复选项,要求
SPSSZero-order correlations 复选项,要求显示零阶
第七章相关分析和回归分析
第七章相关分析和回归分析相关分析和回归分析是统计学中常用的数据分析方法。
相关分析主要用于探索两个或多个变量之间的关系,回归分析则可以用来建立一个或多个自变量和因变量之间的数学模型。
在实际应用中,相关分析和回归分析常常被用来研究和预测变量之间的关系,为科学研究和决策提供数据支持。
首先,相关分析旨在评估两个或多个变量之间的线性关系。
它使用统计指标,如相关系数,来衡量变量之间的关联程度。
相关系数的取值范围从-1到1,0表示无关,正值表示正向关系,负值表示负向关系。
相关分析可以帮助我们了解变量之间的关系强度和方向,进而指导我们进行进一步的解释和预测。
举个例子,假设我们想研究体重和身高之间的关系。
我们可以收集一组样本数据,其中包含人们的身高和体重数据。
通过进行相关分析,我们可以计算出身高和体重之间的相关系数。
如果相关系数接近1,我们可以得出结论说身高和体重之间存在较强的正向关系,即身高越高,体重越重。
如果相关系数接近0,则两个变量之间没有明显的关系。
然而,相关分析并不能确定起因关系。
它只能告诉我们变量之间的关联程度,但不能确定其中一个变量是否导致了另一个变量的变化。
为了进一步研究因果关系,我们可以使用回归分析。
回归分析旨在建立一个或多个自变量与因变量之间的关系模型。
它通过拟合数据并计算出最佳拟合线来描述自变量和因变量之间的关系。
回归模型的核心是回归方程,它可以用来预测因变量在不同自变量变化时的取值。
举个例子,我们可以使用回归分析来建立一个体重和身高之间的关系模型。
我们可以选择身高作为自变量,体重作为因变量。
通过回归分析,我们可以得到一个回归方程,例如体重=2*身高+10。
这个回归方程告诉我们,身高每增加1个单位,体重可以预计增加2个单位。
我们可以使用这个回归方程来预测一些身高下的体重。
总结起来,相关分析和回归分析是统计学中常用的数据分析方法。
相关分析可以帮助我们了解变量之间的关联程度,而回归分析可以用于建立自变量和因变量之间的关系模型。
相关分析与回归分析
平均工资 (元/人)
y
3813 779
2001 4582 830
2002 5524 1030
2003 8161 1261
2004 2005 2006 9274 10291 10812 1473 1592 1942
14
整理ppt
相关图
15
整理ppt
相关正相关
整理ppt
三、相关分析的主要内容
1.确定现象之间有无相关关系,以及相关关 系的表现形式
2.确定相关关系的密切程度
12
整理ppt
四、相关分析的测定
常见的相关分析工具: 相关表 相关图:散点图 相关系数
13
整理ppt
相关表
表8-5:某企业劳动生产率与平均工资情况
年份 2000
全员劳动 生产率 (元/人)
17
整理ppt
相关系数
X和Y之间的相关系数公式:
积差法
rX ,Y
(x i x )(y i y)
2 x y
L x y
(x i x )2 (y i y)2 x y L x xL y y
2 xy
xy的协方差
x x的标准差 y y的标准差
L x y xy的协方差
L x x x的方差 L y y y的方差
不完全负相关
y
y
10.00
8.00
6.00
4.00
2.00
0.00
0.00
2.00
4.00
6.00
8.00
10.00
x
不相关
8.00 7.00 6.00 5.00 4.00 3.00 2.00 1.00
0.00
3.00
第七讲 相关分析与回归分析
DW检验。(零假设:总体的自相关系数ρ与0无显著差异。)
当随机扰动项存在序列相关时,进行Durbin-Watson检验:
2 ( e e ) i i 1 i 2 2 e i i 2 n n
DW
0<DW<dL:随机扰动项存在一阶正序列相关; 4-dL<DW<4:随机扰动项存在一阶负序列相关;
调整的可决系数: R 2 1 SSE /(n k 1) (多元线性回归方 SST /(n 1) 程) ① 解释变量增多时,SSE减少,R2增加;
② 有重要“贡献”的解释变量出现。
2)回归方程整体显著性检验
包含回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验两个部 分。 回归方程的显著性检验:检验线性关系是否显著
,
服从自由度为n-2的t分布。
定序变量的相关分析-Spearman
ui和vi分别表示变量 x和 y的秩变量,用di=ui-vi表示第i个样 n 本对应于两变量的秩之差。 2 Spearman秩相关公式:
rs 1 6 d i
i 1 2
n( n 1)
两变量正相关,秩变化有同步性,r趋向于1;
一般步骤: 1. 确定回归方程中的解释变量和被解释变量 2. 确定回归模型 3. 建立回归方程 4. 对回归方程进行各种检验 5. 利用回归方程进行预测
线性回归
数学模型: yi 0 1 xi1 2 xi 2 k xik i 使用最小二乘法对模型中的回归系数进行估计,得到样本 ^ ^ ^ ^ 回归函数:yi 0 1 xi1 2 xi 2 k xik ei
第七章相关与回归分析.课件
17
2.627
17
4.1
17
3.256
18
3.83
18
3.614
r
n xy x y
n x2 ( x)2 n y2 ( y)2
相关
负线性 x 曲线相关 x
相关
x
不相关
二、 相关关系的测定
进行相关分析的一般程序:
定性分析
相关表和相关图
定量分析
计算相关系数 和判定系数
(一)相关表和相关图
相关表是表现具有相关关系的现象(变量)之间 数量取值的表格。一般将成对数据依其中一个变量 按大小顺序排列,另一个变量对应排列而成。
但仅能对现象作大体初步观测,当涉及多个影响 因素时制表较困难。
第七章 相关与回归分析 第一节 相关分析 第二节 一元线性回归分析 第三节 线性回归的显著性检验及回归预测 第四节 多元线性回归分析
学习目标
1、变量间的相关关系与相关系数的计算 2、总体回归函数与样本回归函数 3、线性回归的基本假定 4、一元线性回归参数的估计与检验 5、多元线性回归参数的估计与检验 6、回归预测的方法
实例1:中国妇女生育水平的决定因素是什么?
妇女生育水平除了受计划生育政策影响以外,还可能 与社会、经济、文化等多种因素有关。 1、影响中国妇女生育率变动的因素有哪些? 2、各种因素对生育率的作用方向和作用程度如何? 3、哪些因素是影响妇女生育率主要的决定性因素? 4、如何评价计划生育政策在生育水平变动中的作用? 5、计划生育政策与经济因素比较,什么是影响生育率的
4、因果关系
原因与结果、影响因素与被影响因素之间的关系。 因果关系∈相关关系;是因果关系同时是相关关系,
但是相关关系不一定是因果关系。
第7章--相关与回归分析课件PPT
表7-3是每年相同季节波音737飞机在12条500公里 的不同航线不同乘客数时的飞行成本。我们用这些数 据以乘客数作为自变量构造模型来预测成本。
23
24
y 0 1x
y :因变量(随机变量)
x :自变量(给定变量)
0、1 :参数
(7.4)
:误差项(随机变量),含义为说明在 y 中不能
关系数。
r
n xy x y
n x2 x2 n y2 y2
101629 - 30 510
10110 - 302 10 26576 - 5102
990 0.93 1063.9548
13
2.相关系数的应用 a.相关系数的取值范围
r 的取值在-1和1之间,即 r 1
b.正负相关的判断 当 r >0时为正相关;当 r <0时为负相关。
R2 SSR 2.79775 0.899 SST 3.11209
54
这就是说,在一条商业航线上一架波音737飞机 飞行成本的方差中有89.9%可以被乘客数目说明或预 测,换句话说,飞行成本Y的方差中不能由X或回归 方程解释的有10.1%。
55
估计标准误:是对各观测数据在回归直线周围分散
程度的一个度量值,它是对误差项ε的标准差σ的估计。
yˆ :y 的估计值
b0 :0 的估计值
b1 : 1 的估计值
(7.7)
32
33
最小平方法,也称最小二乘法,是将回归模型的 方差之和最小化,以得到一系列方程,从这些方程中 解出模型中需要的参数的一种方法。
34
(一)画散点图,以初步观察成本与乘客数量之间 是否呈回归直线。
35
(二)建立估计回归方程
n
第七章相关分析与回归分析资料
1
-4.7 22.09
-3.6 12.96 16.92
2
-2.3
5.29
-1.4
1.96
3.22
3
4.4 19.36
5.1 26.01 22.44
4
13.2 174.24
14.5 210.25 191.4
5
20.2 408.04
22.3 497.29 450.46
6
24.2 585.64
26.9 723.61 650.98
=
- 23 848.21 1 549.56 17.03
0.903
5
53
rvy
(vi v )(yi y)
i 1
53
53
(vi v )2
( yi y)2
60 527.59 16 274170.60 290.19
i 1
i 1
60 527.59
=
0.880 8
4 034.13 17.03
地理要素间的相关类型
根据相关所涉及变量的多少,相关关系分为单相关与复相关。 两个变量之间的相关关系称为单相关;多个变量之间的相关 关系称为复相关。
根据相关的形式不同,相关关系分为线性相关与非线性相关。 如果变量之间的关系近似地表现为一条直线,则称为线性相 关;如果变量之间的关系近似地表现为一条曲线,则称为非 线性相关或曲线相关。
资料来源:.tw/V4/climate/wta_station/wta20.htm
(1) 根 据 表 3.1.1 中 的 数 据 , 我 们 可 以 利用公式(3.1.1),计算伦敦市月平均气
温(t)与降水量(p)之间的相关系数
12
rtp
第七相关与回归分析优秀课件
析
表示为 y = p x (p 为单价)
第
一
圆的面积(S)与半径之间的关系可表示为S = R2
节
相
关 企业的原材料消耗额(y)与产量(x1) 、单位产量消耗(x2) 、
基
原材料价格(x3)之间的关系可表示为y = x1 x2 x3
本
概
念
第
七 章
变量间的关系
相 关
(相关关系)
与 回 归 分 析 第 一 节
若是根据样本数据计算的,则称为样本相关 系数,记为 r
第
七 章
相关关系的测度
相
(相关系数)
关
与 样本相关系数的计算公式:
回
归
分 析
r (x x)(y y)
第
(x x)2 (y y)2
一
节
相 或化简为: r
n xy x y
关 基
n x2 x2 n y2 y2
本
概
念
第 七
相关关系的测度
析
t 0.9987 13 2 64.9809
第
1 0.99872
一
节 2.根据显著性水平=0.05,查t分布表得t(n-2)=2.201
相
关 基 本
由于t=64.9809>t(13-2)=2.201,拒绝H0,人均消费金
额与人均国民收入之间的相关关系显著
念
完全负线性相关
负线性相关
非线性相关
不相关
第
七 章
变量间的关系
相 关
(相关关系)
与
回
归
分
析
第 一 节 相 关 基 本 概 念
第 七
变量间的关系
相关与回归分析
一、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
3. 各观测点落在一条线上
家庭户数(户) 3 3 6 9 8 34 20 11 6
家庭月平均支出(元) 3025 2820 2652 2486 2255 1960 1536 976 662
4000
家庭月支出
3000
2000
1000
0 0
2000
4000
6000
8000
10000
家庭月收 入
(2)双变量分组相关表:自变量和因变量都进行分组而 制成的相关表,这种表形似棋盘,故又称棋盘式相关表。 P174 注意:自变量放在纵栏,因变量放在横栏
温度(x3)之间的关系 ▪ 收入水平(y)与受教育程度(x)之间的关系 ▪ 父亲身高(y)与子女身高(x)之间的关系
相关关系与函数关系的联系
(1)都可用函数式加以描述,但表达式不同; (2)函数有时也可能表现为相关关系; (3)相关分析有时需要利用函数关系数学表达式来
研究; (4)相关关系是相关分析的研究对象,函数关系是
相关关系
按方向或性质分 按相关程度分
正
负
完不无
相
相
全完相
关
关
相全关
关相
关
按表现形式分
按变量个数分
线
非
单
复
性
线
相
相
相
第七章 相关分析与回归分析
第七章 相关分析与回归分析
• 主要内容:
– 第一节 相关分析 – 第二节 简单线性回归分析 – 第三节 多元线性相关与回归分析
统计学
统计学
第7章>>第1节
第一节 相关分析
• 一、函数关系与相关关系
– (一)函数关系
• 函数关系是指变量之间存在着严格确定的依存关系, 在这种关系中,当一个或几个变量取一定量的值时, 另一变量有确定值与之相对应,并且这种关系可以 用一个数学表达式反映出来。 • 例如:某种产品的成本S与该产品的产量Q以及该产 品的单位成本P之间的关系可用S=PQ表达,这就是 一种函数关系。
第七章>>第一节
统计学
第一节 相关分析
• 二、相关关系的种类
– (二)线性相关和非线性相关:按相关形式划分
• 按相关形式划分,可以分为线性相关和非线性相关 两种形式。 • 线性相关:当一个变量发生变动,另一个变量随之 发生大致均等的变动(增加或减少),从图形上看, 其观测点的分布近似地表现为直线形式。 • 非线性相关:而当一个变量发生变动,另一个变量 也随之发生变动(增加或减少),但是这种变动不是 均等的,从图形上看,其观察点的分布表现为各种 不同的曲线形式,这种相关关系称为非线性相关。 • (本章仅讨论线性相关关系)。
第七章>>第一节
统计学
第一节 相关分析
• 五、相关系数的检验
– 检验步骤:
• 首先,计算相关系数r的t值:
t= r n-2 1-r 2
• 其次,根据给定的显著性水平和自由度V=n-2,查找t分布 表中相应的临界值tα/2。若|t|≥ tα/2,表明r在统计上是显著的, 即总体两个变量之间存在显著的线性关系;若|t|≤ tα/2,表 明r在统计上是不显著的,即不足以证明总体两个变量之间 存在一定程度的线性相关关系。
管理统计学:第7章 相关与回归分析
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14
7.1.2 相关分析的测定
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
3.相关系数
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。就参数统计而言,常用的是
皮尔逊积矩相关系数(Pearson):即协方差与两变量标准
差乘积的比值,是没有量纲的、标准化的协方差。其公
式定义为:
(x x)(y y)
r
代入上述公式计算得到相关系数为0.99586,说明财政收入与工业总产 值之间有高度的线性正相关关系。
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17
7.1.2 相关分析的测定
以表7-1的数据为例,简要步骤与结果如下:
打开EXCEL,从[工具]——[数据分析]——[相关 关系]进入相关关系窗口做相应处理得以下结果:
财政收入 工业总产值
H 0 : =0, H1 : ≠0 ②取显著性水平 0.05 ,根据自由度n-2=9; 查t分布表得
t / 2 t0.025 (9) 2.262
③计算检验的统计量:
t r n 2 0.99586 11 2 32.86
1 r2
1 0.995862
④由于T> t / 2 ,则拒绝H0,表明变量间线性相关在统计上是
• 第三步,计算检验的统计量:
• 第四步,做出判断。将计算的统计量与临界值对比,若统计 量大于或等于临界值,表明变量间线性相关在统计上是显著 的,若统计量小于临界值,则说明相关关系在统计上并不显 著。
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7.1.3 相关系数的检验
例:对例7-1中的相关系数进行检验
①提出原假设和备择假设。
显著的。即财政收入与工业总产值之间的相关系数是非常显 著的。
第七章相关分析和回归分析
3、主要用于预测和估计
一元线性回归模型 (概念要点)
1、当只涉及一个自变量时称为一元回归,若因 变量 y 与自变量 x 之间为线性关系时称为一 元线性回归
2、对于具有线性关系的两个变量,可以用一条 线性方程来表示它们之间的关系
3、描述因变量 y 如何依赖于自变量 x 和误差项
的方程称为回归模型
回归分析的特点
两个变量不是对等的,必须区分自变量和因变量 回归方程是用来由自变量的给定值来推算因变量数 值的。自变量一般是给定的,因变量是随机的。 回归分析是相关分析的目的
回归分析与相关分析的区别(见课本113页)
1、相关分析中,变量 x 变量 y 处于平等的地位;回 归 分 析 中 , 变 量 y 称 为 因 变 量 ( dependent variable), 处 在 被 解 释 的 地 位 , x 称 为 自 变 量 (independent variable) ,用于预测因变量的变化
二、回归模型和回归方程
回归模型的类型
一个自变量
回归模型
两个及两个以上自变量
一元回归
多元回归
线性 回归
非线性 回归
线性 回归
非线性 回归
回归模型
1、回答“变量之间是什么样的关系?” 2、方程中运用
– 1 个数字的因变量(响应变量)
• 被预测的变量
– 1 个或多个数字的或分类的自变量 (解 释变量)
高尔顿的学生皮尔逊继续研究,把回归的概念和 数学方法联系起来,把代表现象之间一般数量关 系的直线或曲线称为回归直线或回归曲线。
回归:借用的遗传学概念,现指变量之间的一 般数量关系。
回归分析:用函数关系近似表达现象之间数量 变化的一般规律。 反映现象间相关关系数量变化规律的函数表 达式称为回归模型或方程。
统计学第7章相关与回归分析PPT课件
利用回归分析,基于历史GDP数据和其他经济指标,预测未来GDP 的增长趋势。
预测通货膨胀率
通过分析通货膨胀率与货币供应量、利率等经济指标的关系,利用回 归分析预测未来通货膨胀率的变化。
市场研究
消费者行为研究
通过回归分析研究消费者购买决策的影响因素, 如价格、品牌、广告等。
市场细分
利用回归分析对市场进行细分,识别不同消费者 群体的特征和需求。
线性回归模型假设因变量和自变量之间 存在一种线性关系,即当一个自变量增 加时,因变量也以一种可预测的方式增
加或减少。
参数估计
参数估计是用样本数据来估计线性回 归模型的参数β0, β1, ..., βp。
最小二乘法的结果是通过解线性方程 组得到的,该方程组包含n个方程(n 是样本数量)和p+1个未知数(p是 自变量的数量,加上截距项)。
回归模型的评估
残差分析
分析残差与自变量之间的关系, 判断模型的拟合程度和是否存在
异常值。
R方值
用于衡量模型解释因变量变异的 比例,值越接近于1表示模型拟
合越好。
F检验和t检验
用于检验回归系数是否显著,判 断自变量对因变量的影响是否显
著。
05 回归分析的应用
经济预测
预测股票市场走势
通过分析历史股票数据,利用回归分析建立模型,预测未来股票价 格的走势。
回归模型的评估是通过各种统计 量来检验模型的拟合优度和预测 能力。
诊断检验(如Durbin Watson检 验)可用于检查残差是否存在自 相关或其他异常值。
03 非线性回归分析
非线性回归模型
线性回归模型的局限性
线性回归模型假设因变量和自变量之间的关系是线性的,但在实 际应用中,这种关系可能并非总是成立。
第七章 相关与回归分析
总体一元线性 回归方程:
Yˆ EY X
以样本统计量估计总体参数
(估计的回归方程)
样本一元线性回归方程: yˆ a bx
(一元线性回归方程)
截距 斜率(回归系数)
截距a 表示在没有自变量x的影响时,其它各 种因素对因变量y的平均影响;回归系数b 表
明自变量x每变动一个单位,因变量y平均变 动b个单位。
n x2 x2 n y2 ( y)2
1637887 916 625
0.9757
16 55086 9162 16 26175 6252
r 2 0.97572 0.9520
第七章 回归分析与相关分析
第七章 相关与回归分析
STAT
★ 第一节 相关分析概述 ★ 第二节 一元线性回归分析
第七章 回归分析与相关分析
yˆ a bx是理论模型,表明x与y变量 之间的平均变动关系,而变量y的实际
值应为yi (a bxi ) i yˆ i
X对y的线性影响而形 成的系统部分,反映两 变量的平均变动关系, 即本质特征。
随机干扰:各种偶然 因素、观察误差和其 他被忽视因素的影响
体重(Y)
75 70 65 60 55 50 45 40
b
n xy x y
n x2 x2
16 37887 916 625 16 55086 9162
0.7961
a y bx 625 0.7961 916 6.5142
16
16
即线性回归方程为:
yˆ 6.5142 0.7961x
计算结果表明,在其他条件不变时,能源消耗 量每增加一个单位(十万吨),工业总产值将 增加0.7961个单位(亿元)。
函数关系 相关关系
第七章__相关与回归分析 共49页
26.07.2019
23
a 和 b 的计算公式
根据最小平方法的原则,利用微分求解极值(最
优值)的原理,可得求解 a 和 b 的标准方程
组如下: yna+bx x yax+bx2
b
nx y x y nx2 (x )2
a
y
bx
y n
b
x n
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30
例
根据下表提供的资料确定直线回归方程, 计算估计标准误差。
企业 生产性固定 总产 企业 生产性固定 总产 编号 资产价值 值 编号 资产价格 值
1 318
524 6
502
928
2 920
1019 7
314
603
3 200
638 8 1210
1516
4 409
215 9 1022
编制相关表、图的意义——有助于分析者判断 相关的有无、方向、形态、密切程度。
26.07.2019
10
相关关系的图示
完全正线性相关
正线性相关
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完全负线性相关
负线性相关
非线性相关
nx2x2 ny2y2
见P161公式〔9-2〕
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13
相关系数取值及其意义
1. r 的取值范围是 [-1,1] 2. |r|=1,为完全相关;
r =1,为完全正相关 r =-1,为完全负相关 3. r = 0,不存在线性相关关系相关; 4. -1r <0,为负相关;0<r 1,为正相关
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第七章 相关分析与回归分析(一)单项选择题1、相关分析研究的是( A )A.变量之间关系的密切程度B.变量之间的因果关系C.变量之间严格的相互依存关系D.变量之间的线性关系2、相关关系是( B )A 、现象间客观存在的依存关系B 、现象间的一种非确定性的数量关系C 、现象间的一种确定性的数量关系D 、现象间存在的函数关系3、下列情形中称为正相关的是( A )A.随着一个变量的增加,另一个变量也增加B.随着一个变量的减少,另一个变量增加C. 随着一个变量的增加,另一个变量减少D.两个变量无关4、当自变量x 的值增加,因变量y 的值也随之增加,两变量之间存在着( B )A 、曲线相关B 、正相关C 、负相关D 、无相关5、相关系数r 的取值范围是( C )A. B. C. D.11<<-r 10≤≤r 11≤≤-r 1>r 6、当自变量x 的值增加,因变量y 的值也随之减少,两变量之间存在着( C )A 、曲线相关B 、正相关C 、负相关D 、无相关7、相关系数等于零表明两变量( C )A.是严格的函数关系B.不存在相关关系C. 不存在线性相关关系D. 存在曲线相关关系8、相关系数r 的取值范围是( C )A 、从0到1B 、从-1到0C 、从-1到1D 、无范围限制9、相关分析对资料的要求是( C )A.两变量均为随机的B.两变量均不是随机的C.自变量是随机的,因变量不是随机的D.自变量不是随机的,因变量是随机的10、相关分析与回归分析相比,对变量的性质要求是不同的,回归分析中要求( A )A 、自变量是给定的,因变量是随机的B 、两个变量都是随机的C 、两个变量都是非随机的D 、因变量是给定的,自变量是随机的11、回归方程 中的回归系数b 说明自变量变动一个单位时,因变量( bx a y+=ˆB )A.变动b 个单位B. 平均变动b 个单位C. 变动a+b 个单位D. 变动a 个单位12、一般来说,当居民收入减少时,居民储蓄存款也会相应减少,二者之间的关系是( B ) A 、负相关 B 、正相关 C 、零相关 D 曲线相关13、回归系数与相关系数的符号是一致的,其符号均可判断现象( B ) 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.简单相关还是复相关14、配合回归方程比较合理的方法是( D ) A 、移动平均法 B 、半数平均法 C 、散点法 D 、最小平方法15、在相关分析中不能把两个变量区分为确定性的自变量和随机性的因变量,在回归分析中( B ) A.也不能区分自变量和因变量 B.必须区分自变量和因变量 C.能区分,但不重要 D.可以区分,也可以不区分16、价格愈低,商品需求量愈大,这两者之间的关系是( D ) A 、复相关 B 、不相关 C 、正相关 D 、负相关17、按最小平方法估计回归方程 中参数的实质是使( C )bx a y+=ˆA. B. ∑=-0)(y y ∑=-0(2x x C. D. 最小值∑=-最小值2)ˆ(y y ∑=-2)(x x 18、判断现象之间相关关系密切程度的方法是( C )A 、作定性分析B 、制作相关图C 、计算相关系数D 、计算回归系数19、在线性相关条件下,自变量的标准差为2,因变量的标准差为5,而相关系数为0.8,其回归系数为( D )A.8B.12.5C.0.32D.2.020、已知某产品产量与生产成本有直线关系,在这条直线上,当产量为1000件时,其生产成本为50000元,其中不随产量变化的成本为12000元,则成本总额对产量的回归方程是( A )A 、Y=12000+38XB 、Y=50000+12000XC 、Y=38000+12XD 、Y=12000+50000X21、已知,则相关系数为( B )y x xy σσσ241== A.不能计算 B. C. D. 21224222、相关图又称(C )A 、散布表B 、折线图C 、散点图D 、曲线图23、相关分析与回归分析的一个重要区别是( A )A 、前者研究变量之间的关系程度,后者研究变量间的变动关系,并用方程式表示B 、前者研究变量之间的变动关系,后者研究变量间的密切程度C 、两者都研究变量间的变动关系D 、两者都不研究变量间的变动关系24、当所有观测值都落在回归直线上,则这两个变量之间的相关系数为( C)A 、1B 、-1C 、+1或-1D 、大于-1,小于+125、一元线性回归方程y=a+bx 中,b 表示( B )A 、自变量x 每增加一个单位,因变量y 增加的数量B 、自变量x 每增加一个单位,因变量y 平均增加或减少的数量C 、自变量x 每减少一个单位,因变量y 减少的数量D 、自变量x 每减少一个单位,因变量y 增加的数量(二)多项选择题1、直线回归方程中,两个变量x 和y ( AD )bx a y+=ˆ A.前一个是自变量 ,后一个是因变量B.两个变量都是随机变量C.两个都是给定的量D. 前一个是给定的量 ,后一个是随机变量E.前一个随机变量 ,后一个是给定的量2、相关分析( AC )A 、分析对象是相关关系B 、分析方法是配合回归方程C 、分析方法主要是绘制相关图和计算相关系数D 、分析目的是确定自变量和因变量E 、分析目的是判断现象之间相关的密切程度,并配合相应的回归方程以便进行推算和预测3、相关分析的特点有 ( AE )A. 两个变量是对等的关系B.它只反映自变量和因变量的关系C.可以计算出两个相关系数D.相关系数的符号都是正的E.相关的两个变量必须都是随机的4、下列现象中存在相关关系的有( ABE )A 、职工家庭收入不断增长,消费支出也相应增长B 、产量大幅度增加,单位成本相应下降C 、税率一定,纳税额随销售收入增加而增加D 、商品价格一定,销售额随销量增加而增加E 、农作物收获率随着耕作深度的加深而提高5、相关关系与函数关系的区别在于( AC )A.相关关系是变量间存在相互依存关系,而且函数关系是因果关系B. 相关关系的变量间是确定不变的,而函数关系值是变化的C.相关关系是模糊的,函数关系是确定的D.两种关系没有区别6、商品流通费用率与商品销售额之间的关系是( ADE )A 、相关关系B 、函数关系C 、正相关D 、负相关E 、单相关7、为了揭示变量x 与y 之间的相互关系,可运用( ACD )A. 相关表B. 回归方程C.相关系数D.散点图8、相关系数( BCDE )A 、是测定两个变量间有无相关关系的指标B 、是在线性相关条件下测定两个变量间相关关系密切程度的指标C 、也能表明变量之间相关的方向D 、其数值大小决定有无必要配合回归方程E 、与回归系数密切相关9、可以借助回归系数来确定( ABD )A.两变量之间的数量因果关系B.两变量之间的相关方向C.两变量之间的相关的密切程度D.揭示它与相关系数的数量关系,即yx br σσ=10、直线回归方程( ABCDE )A 、建立前提条件是现象之间具有较密切的直线相关关系B 、关键在于确定方程中的参数a 和bC 、表明两个相关变量间的数量变动关系D 、可用来根据自变量值推算因变量值,并可进行回归预测E 、回归系数b=0时,相关系数r=011、可用来判断现象相关方向的指标有( ABD )A.相关系数B.回归系数C.回归参数aD.协方差E.估计标准误差yS 12、某种产品的单位成本y (元)与工人劳动生产率x (件/人)之间的回归直线方程Y=50-0.5X ,则( BD )A 、0.5为回归系数B 、50为回归直线的起点值C 、表明工人劳动生产率每增加1件/人,单位成本平均提高0.5元D 、表明工人劳动生产率每增加1件/人,单位成本平均下降0.5元E 、表明工人劳动生产率每减少1件/人,单位成本平均提高50元13、对于回归系数,下列说法中正确的有( ACDE )A.b 是回归直线的斜率B.b 的绝对值介于0-1之间C. b 接近于零表明自变量对因变量影响不大D.b 与相关系数具有以下关系:xy rb σσ= E.b 满足方程组⎪⎩⎪⎨⎧+=+=∑∑∑∑∑2x b x a xy x b na y 14、相关关系的特点是( AC )A 、现象之间确实存在数量上的依存关系B 、现象之间不确定存在数量上的依存关系C 、现象之间的数量依存关系值是不确定的D 、现象之间的数量依存关系值是确定的E 、现象之间不存在数量上的依存关系15、回归方程可用于( ACDE )A.根据自变量预测因变量B.给定因变量推算自变量C.给定自变量推算因变量D.推算时间数列中缺失的数据E.用于控制因变量16、建立一元线性回归方程是为了( AB )A、说明变量之间的数量变动关系B、通过给定自变量数值来估计因变量的可能值C、确定两个变量间的相关程度D、用两个变量相互推算E、用给定的因变量数值推算自变量的可能值17、在直线回归方程中,两个变量x和y()A、一个是自变量,一个是因变量B、一个是给定的变量,一个是随机变量C、两个都是随机变量D、两个都是给定的变量E、两个是相关的变量18、在直线回归方程中( ACE )A、在两个变量中须确定自变量和因变量B、回归系数只能取正值C、回归系数和相关系数的符号是一致的D、要求两个变量都是随机的E、要求因变量是随机的,而自变量是给定的19、现象间的相关关系按相关形式分为( CD )A、正相关B、负相关C、直线相关D、曲线相关E、不相关20、配合一元线性回归方程须具备下列前提条件( ABCD )A、现象间确实存在数量上的相互依存关系B、现象间的关系是直线关系,这种直线关系可用散点图来表示C、具备一组自变量与因变量的对应资料,且能明确哪个是自变量,哪个是因变量D、两个变量之间不是对等关系E、自变量是随机的,因变量是给定的值21、由直线回归方程y=a+bx所推算出来的y值( AD )A、是一组估计值B、是一组平均值C、是一个等差级数D、可能等于实际值E、与实际值的离差平方和等于0(三)是非题1、判断现象之间是否存在相关关系必须计算相关系数。
(×)2、回归分析和相关分析一样,所分析的两个变量一定都是随机变量。
(×)3、当直线相关系数R=0时,说明变量之间不存在任何相关关系。
(×)4、回归系数b的符号与相关系数r的符号一般相同,但有时也不同。
(×)5、相关系数越大,说明相关程度越高;相关系数越小,说明相关程度越低。
(×)6、现象之间确实存在着的关系值固定的依存关系是相关关系。
(×)7、按变量之间的相关强度不同,相关关系可分为正相关和负相关。
(×)8、计算相关系数时,应首先确定自变量和因变量。