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第57讲成对数据的统计分析
[课程标准11.了解样本相关系数的统计含义,了解样本相关系数与标准化数据
向量角的关系.2.会通过相关系数比较多组成对数据的相关性.3.了解一元线性回
归模型的含义,了解模型参数的统计意义,了解最小二乘原理,掌握一元线性回
归模型参数的最小二乘估计方法,会使用相关的统计软件4会用一元线性回归模
型进行预测5理解2x2列联表的统计意义.6.了解2x2列联表独立性检验及其应
用.
基础知识整合
>知识梳理
1.相关关系
两个变量有关系,但没有确切到可由其中一个去精确地决定另一个的程度,
这种关系称为相关关系.
2.相关关系的分类
(1)按变量间的增减性分为画歪相关和国负相关.
①正相关:当一个变量的值增加时,另一个变量的相应值也呈现画增加的
趋势.
②负相关:当一个变量的值增加时,另一个变量的相应值呈现画减少的趋
势.
(2)按变量间是否有线性特征分为画线性相关或画韭线性相关(曲线相关).
①线性相关:如果两个变量的取值呈现正相关或负相关,而且散点落在国二
条直线附近,我们就称这两个变量线性相关.
②非线性相关或曲线相关:如果两个变量具有相关性,但不是阚线性相关,
我们就称这两个变量非线性相关或曲线相关.
3.相关关系的刻画
(1)散点图:为了直观描述成对样本数据的特征,把每对成对数据都用直角坐
标系中的点表示出来,由这些点组成的统计图,叫做散点图.
⑵样本相关系数
①我们常用样本相关系数r来确切地反映成对样本数据(刘,刈的相关程度,
其中r=
n__
.Ji(Xi-x)(yi-y)
f
(XL1)T方GL3)2
②样本相关系数r的取值范围为画1-1,1L
当,>0时,成对样本数据回正相关;当云0时,成对样本数据回负相关;
当I”越接近回L时,成对样本数据的线性相关程度越强;当仍越接近回。时,成
对样本数据的线性相关程度越弱.
4.一元线性回归模型
Y=bx+a+e,.——.
称./、八八/、、为y关于X的一元线性回归模型.其中y称为回
E(e)=0,D(e)=r(
因变量或同响应变量,x称为固自变量或固胆释变量,回色称为截距参数,
回女称为斜率参数;e是网上与画bx+a之间的随机误差,如果6=画。,那
么丫与龙之间的关系就可以用一元线性函数模型来描述.
5.最小二乘法
将£二源+2称为y关于x的经验回归方程,也称经验回归函数或经验回归公
式,其图形称为经验回归直线,这种求经验回归方程的方法叫做最小二乘法,求
AAA(»)(y—)Ar_.
得的仇。叫做〃,。的最小二乘估计,其中———,。二回
£(Xi-X)2
_A_
6.残差与残差分析
(1)残差
对于响应变量Y,通过观测得到的数据称为由观测值,通过经验回归方程得
到的褊为函]预测值,团观测值减去因预测值称为残差.
(2)残差分析
国残差是随机误差的估计结果,通过对画残差的分析可以判断模型刻画数
据
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