二元变量相关和回归课件.pptVIP

**二元變數相關和回歸**1.二元變數相關分析二元變數分析的定義 1)對兩變數間的相關度的分析的統計技術稱為二元變數技術。若涉及兩個以上的變數，採用的統計技術叫多元變數技術。2)分析兩個變數之間的相關度時，兩個變數分別被定義為引數和因變數。引數是指那些可以影響因變數結果的變數。例如，價格、廣告費或零售點的數量等引數常用於預測或解釋一個品牌的銷售量或市場份額（因變數）**2.二元變數回歸二元變數回歸是用來分析引數和因變數兩變數之間關係的一種程式。例如，我們希望分析銷售量（因變數）和廣告支出（引數）之間的關係。如果廣告支出與銷售量之間的關係可用回歸分析來估算的話，那麼，行銷研究人員就可預測不同廣告支出水準下的產品銷售量。二元變數回歸關係的性質可通過散點圖得出兩個變數之間是否存在直線或曲線關係。這裏涉及線性回歸方程分析和非線性回歸方程分析。 **2.二元變數回歸yxa)完全正線性相關yxb)正的線性關係yxd)完全拋物線的關係yxc)完全負線性相關yxf)x和y之間無關系******************yxe)負的曲線關係**練習：二元變數回歸練習1某地段年銷售額及平均每天車流量數據見表7-1練習1相關與回歸分析**練習1相關與回歸分析在確定了20個店後，該公司在長達一個月的時間內，每天都到每個地點做車流量的紀錄，而且通過自己的內部記錄獲得了這20家店前12個月的全部銷售數據。見表7-1所示。圖7-1顯示了數據的散點分佈。顯而易見，年銷售量隨日均車流量的增多而升高。現在的問題是，如何用明確的定量的方式把這種特性表示出來。**練習1相關與回歸分析**練習1相關與回歸分析**練習1相關與回歸分析**練習1相關與回歸分析**練習1相關與回歸分析練習1相關與回歸分析**練習1相關與回歸分析**練習1相關與回歸分析**練習1相關與回歸分析**練習1相關與回歸分析**練習1相關與回歸分析表7－3預測值與每一觀測值的誤差商店XY16211211153.3-32.2951104378232235766755.910.057161015670336701770.7-69.659648521968447213041300.53.53736213214091541832844.2-12.243415086639782814.8-32.80981076351674997796215.0226422618414825503608.8-105.77511188114447941773844.2-71.2434507646651039839814.824.1901558551135893755.9137.05721878526731227588638.2-50.20882521641611355951050.3-93.277987015569641438703800.1-97.09319427191271524497594.1-97.0586942011854216286576524.0744151733966175312091020188.15563540313520318559971050.3-53.27792839242421933844726.5117.49071380472029883667.6215.577464731739合計81616826171604.8871860.2平均40.8841.3**練習1相關與回歸分析**練習1相關與回歸分析**練習1相關與回歸分析**練習1相關與回歸分析**練習1相關與回歸分析**練習1相關與回歸分析**練習1相關與回歸分析