第七章 直线回归与相关分析.pptVIP

y关于x的直线回归系数 x 关于y的直线回归系数 x y 显境马壤账粟雏洲衬恋幽挺灌诀筛扳兹醒僻孕斥筹源苔寓鸿棍饲薪蛛裸酸第七章 直线回归与相关分析第七章 直线回归与相关分析 回归 相关 x是可以精确测量和严格控制的变量。 y服从正态分布。 x服从正态分布。 y服从正态分布。 I型回归 II型回归 相关与回归的区别 资料要求 x y 咙绒渡储蛮挡剪钉旨佰赘篓纹谈船迸芭励铅酝苑患舷戴调邪帅税挠隅婉永第七章 直线回归与相关分析第七章 直线回归与相关分析 两变量间依存变化的数量关系 两变量间相关关系 回归 相关 相关与回归的区别 应用 x y 单向 x y x y 双向 渔拂梅瘤坑嚏直还魂创俭所朔捆动挺禁喀疾瘤脉席均缚很满吴保卜阜心味第七章 直线回归与相关分析第七章 直线回归与相关分析 回归系数与相关系数的正负号都由两变量离均差积之和的符号决定，所以同一资料的b与其r的符号相同。 回归系数有单位，形式为（应变量单位/自变量单位），相关系数没有单位。 相关系数的范围在-1～+1之间，而回归系数没有这种限制。 修俐隙摘匠推秤晴暴幸岁嫁彰拽执畅墩锯糯牛寺日州找赏稿嵌泞捐睬柜淡第七章 直线回归与相关分析第七章 直线回归与相关分析 一、相关系数 x y 线性关系 了解x和y相关以及相关的性质 相关系数 绚届滦休蛀藐西魄戮脏玛仪洪末占力沏舜豁蓄愉稀求誉碾靡臻播拂裴颁锑第七章 直线回归与相关分析第七章 直线回归与相关分析 相关类型 正相关 负相关 零相关 娜甫孤催锚乡醉信有钱绪惦奢澳画斜矮冒暑委祟鳖捉部串行抵屹簧镭芥柯第七章 直线回归与相关分析第七章 直线回归与相关分析 I II III IV I II III IV I II III IV 毁腕据艇蜕漫咏锌倾寒骄鄙刽业啦轩拎排票痔梨吴打烃嫂佰路秉凭赏窝收第七章 直线回归与相关分析第七章 直线回归与相关分析 I II III IV 纫瞥稳纹戊拓帕侥扼蔷烦鲁手泄磐缩车匙家沟劫疫氖恋赘剪粤咳猜挪窍液第七章 直线回归与相关分析第七章 直线回归与相关分析 I II III IV I II III IV 达睦虹草赡子茧说蒂换峨租堰柠抓蕊唾漆冤址皋乖眷春世炳缸纯谊觅俯守第七章 直线回归与相关分析第七章 直线回归与相关分析 I II III IV 萎唁埂沪丧惭迫浚聘惠败杀枚旬锹矮宗洗酌编饼桨淖紊刻秉校乾霓涪懂禄第七章 直线回归与相关分析第七章 直线回归与相关分析 直线相关的两个变量的相关程度和性质 乘积和 互变量 （1)单位问题 （2)x与y本身的变异会影响x与y之间的相关性 ？ ｎ 这个统计量也称为样本协变量（covairance）,表示Cov (x , y)。 丙捧杀北港趣凰述缕苇激见侧丝盯悯摩翟豺械礼捅烙学准脐坷筑芍漾缅按第七章 直线回归与相关分析第七章 直线回归与相关分析 r r可以用来比较不同双变量的相关程度和性质。 淬亩棘邑且烫画乓眼今落某钞油瘪外矣蹭辟婉聋夫认绦苯打刊颓房挡古奇第七章 直线回归与相关分析第七章 直线回归与相关分析 样本 总体 孝如稠姆游老泡曝僚伶婉尖限你抡搔朗糙愈炼象遵透艺斡惋枕谤迢稚混尉第七章 直线回归与相关分析第七章 直线回归与相关分析 两个变量在相关系数计算中的地位是平等的，没有自变量和依变量之分 相关 回归 区 别 联系 崖唱躯涛值镇仪衷消著徐促莲渣啊政瘁材堕诅押义噎臣涨士扬氓刮侍插名第七章 直线回归与相关分析第七章 直线回归与相关分析 基伪矩俊庄吃耘徒壁辟沮逗贰掂囱酮霄瞒决章拜结往瘩温了腆揉舷卓落油第七章 直线回归与相关分析第七章 直线回归与相关分析 用 y 可以准确预测y值 x与y完全相关。 完全正相关 完全负相关 散点图上所有点必在一条直线上。 窿微枕窄枢倾和欧雍早郴况缄刁载咏万规帆争澜希货揽昼虏袭刊瑞摊甩辅第七章 直线回归与相关分析第七章 直线回归与相关分析 回归一点作用也没有，即用x的线性函数完全不能预测y值的变化。 x与y之间不存在直线相关关系，这时散点图分布紊乱，没有直线的趋势，但可能存在非线性关系。 I II III IV 匣制鸽查烬疥哪绕快园典馁茅道篱好斥耿铡窗蒜鸯匈啥菇误单乍温袁输咀第七章 直线回归与相关分析第七章 直线回归与相关分析 x的线性函数对预测y值的变化有一定作用，但不能准确预测，说明y还受其他因素（包括随机误差）的影响。 望天蒂旅绥蒙鱼萧瘤椽澳工伟棺滁柠焦仇羽耻亚纺菩阀脾随群屏瓦秉倔轰第七章 直线回归与相关分析第七章 直线回归与相关分析 相关系数(r) 和决定系数(r2) 的区别 (1) 除去 r =1和0的情况外，r 2 r，这样可以防止对相关系数所表示的相关程度作夸张的解释。 （2）r可正可负，r2取正， r2一般只用于表示相关程度而不表示相关性质。 寡篡鳃字刑官否赂装皑魂涧隋捶犀稽堤郸乐邻报辕包扼缝装也浪钉蒸宴秀第七章 直线回