第4讲相关分析祥解.ppt

SPSS中Kendall‘s tau-b相关系数的输出结果 SPSS ANALYZE Correlate Kendall‘s tau-b 数学家的年工资额问题（续） 现继续对数学家的年工资额问题的数据进行分析。在Pearson相关分析中，四个变量年工资额y与研究成果（论文、著作）的质量指标x1，从事研究工作的时间x2以及能成功获得资助的指标x3，存在较强的相关关系，且相关系数均通过显著性检验，并且可以看出年工资额与工作时间相关性最强。现考虑在剔除x1及x3的影响后，年工资额y与从事研究工作的时间x2之间是否还存在较强的相关关系。 偏相关分析 偏相关（Partial correlation）分析就是在控制对两变量之间相关性的可能产生影响的其它变量的前提下，即在剔除其它变量的干扰后，研究两个变量之间的相关性。 偏相关分析假定变量之间的关系均为线性关系 三个变量间的偏相关系数计算公式： 四个变量间的偏相关系数计算公式： SPSS中偏相关系数的输出结果 SPSS ANALYZE Correlate Partial 啤酒品牌的相似度分析 受某啤酒公司的委托，尼尔森咨询公司就啤酒市场进行了详细的品牌调查。数据如下，现对啤酒品牌的相似度进行分析。 编号 啤酒品牌 热量（卡） 钠含量(%) 酒精含量(%) 价格（$） 1 Budweiser 144.00 19.00 4.70 0.43 2 Schlitz 181.00 19.00 4.90 0.43 3 Ionenbrau 157.00 15.00 4.90 0.48 4 Kronensourc 170.00 7.00 5.20 0.73 5 Heineken 152.00 11.00 5.00 0.77 6 Old-milnaukee 145.00 23.00 4.60 0.26 7 Aucsberger 175.00 24.00 5.50 0.40 8 Strchs-bohemi 149.00 27.00 4.70 0.42 距离相关分析 距离相关（Distance Correlation）分析是对样品或变量之间相似或不相似程度的一种度量，计算的是一种广义距离。 距离相关分析根据统计量的不同，分为 不相似性测度（Dissimilarities）:通过计算距离来表示的，其数值越大，表示相似程度越弱. 相似性测度（Similarities）:通过计算Peason相关系数或Cosine相似系数来表示的，其数值越大，表示相似程度越强. SPSS中距离相关分析的输出结果（不相似性测度） SPSS ANALYZE Correlate Distance SPSS中距离相关分析的输出结果（相似性测度） SPSS ANALYZE Correlate Distance 人有了知识，就会具备各种分析能力， 明辨是非的能力。 所以我们要勤恳读书，广泛阅读， 古人说“书中自有黄金屋。 ”通过阅读科技书籍，我们能丰富知识， 培养逻辑思维能力； 通过阅读文学作品，我们能提高文学鉴赏水平， 培养文学情趣； 通过阅读报刊，我们能增长见识，扩大自己的知识面。 有许多书籍还能培养我们的道德情操， 给我们巨大的精神力量， 鼓舞我们前进。 * 1.要介绍确定性关系与非确定性关系的区别 2.非确定性关系如何转化为确定性关系来研究 3.回归问题的检验的重要性----大数定理的充分体现 * * * * * * * 139 * * 139 * 139 * 第4讲相关分析 变量间的关系 函数关系：变量间有完全确定的关系，可用函数表示。 相关关系：变量之间存在的一种不确定的数量关系，此关系无法用确定的函数形式表示。 函数关系 是一一对应的确定关系 设有两个变量 x 和 y ，变量 y 随变量 x 一起变化，并完全依赖于 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 各观测点落在一条线上 ? ? ? ? ? ? ? ? ? x y 函数关系(几个例子) ? 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) 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 相关关系 变量间关系不能用函数关系精确表达 一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定 当变量x取某个值时，变量 y 的取值可能有几个 各观测点分布在直线周围 ? ? ? ? ? ? ? ? ? x y 相关关系(几个例子) ? 相关关系的例子 父亲身高(y)与子女身高(x