相关和回归分析分析阶段总结 - 接近 1中间程度的正相关?????????????????????????对结果 Y影响最大的因子可从点的密集程度判断 单纯通过散点图分析相关关系时不客观因此需要客观的分 析即可看出相关程度的指数(相关系数计算方法等) 相关系数计算方法是从直线的观点进行分析. 曲线关系时如果以相关系数方法计算时会出现错误的结 果. 统计分析中兴深彩虹2. 回归分析用最小二乘法
市场营销调研 ? 高等教育出版社 景奉杰12023413简单回归 :只包括一个自变量和一个因变量的回归分析多元回归分析 :包括两个或两个以上自变量的回归分析 线性回归 :变量间的关系可以用一条直线近似表示出来 曲性回归 :变量间的关系是用曲线近似表示出来的 0不相关y2023413-1<r<0 14样本相关系数的分布和测验20202341325斜率系数 值是否源于偶然性是否具有意义需要对其
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相关 回归 --相关/回归( Correlation Regression )DefineMeasureAnalyzeImproveControlStep 8- Data 分析Step 9- Vital Few X的选定 Multi Vari Central limit Hypothesis testing Confidence interval ANOVA T-test Chi-square
2应用不同:说明两变量间依存变化的数量关系用回归说明变量间的相关关系用相关 3意义不同:b表示X每增(减)一个单位Y平均改变b个单位r说明具有直线关系的两个变量间相关关系的密切程度与相关的方向 4计算方法不同 5取值范围不同-1≤r≤1-∞<b<∞ 6b有单位r没有单位1.数据录入文件中变量列表自变量?多重回归中输出各个自变量的相关矩阵和方差协方差矩阵?个案残差诊断弹出对
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第七章 相关和回归主要内容:7.1 Spearman秩相关检验7.2 相关秩检验7.3 Theil非参数回归和几种稳健回归 在实际生活中人们经常想知道两个变量的关系比如出生率和教育程度吸烟与某种疾病的关系.例7.1 世界168个地区的每一千个五岁前儿童死亡人数Y和每十万临产母亲死亡人数X的散点图我们所
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相关系数没有量纲 且-1?r?1当r>0且H0(ρ=0)被拒绝时认为两变量之间呈正相关关系当r<0且H0(ρ=0)被拒绝时认为两变量之间呈负相关关系当r值接近于零且H0(ρ=0)被接受时认为两变量之间不呈直线关系但不能排除两变量之间可能存在某种曲线关系(双变量XY正态分布)两变量间的相关分析——直线相关分析(2)计算相关系数:? 相关分析的步骤两变量间的相关分析——直线相关分析两变量间的相关分析—
直线回归与相关变量间的关系b:回归系数(直线斜率) b>0 b<0 b=0 统计学意义:x每改变一个单位y平均改变b各单位应用最小二乘法原理求ab(最小二乘法原理可保证各实测点至回归直线的纵向距离的平方和最小)直线回归分析的一般步骤2. 散点图呈直线趋势求直线回归方程X=0SS回归:即 称为回归平方和(regression sum
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