[第3章地理学中的经典统计分析方法——第1节相关分析.ppt

分析结果表明：在0.01水平上，SON和SOC极显著正相关，pearson相关系数为0.96。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 某山地各气象观测站的相关数据如所示，试分析其相关关系。 分析步骤： 1. 绘制散点图 2. 前提条件检验,正态性检验 3. 计算Pearson相关系数 4. 显著性检验 分析结果表明：在0.01水平上，年降水量与经度极显著负相 关，相关系数为－0.559；年降水量与海拔极显著正相关，相 关系数为0.937；经度与海拔在数值上极显著负相关，在专业 意义上为假相关。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 秩相关系数，又称等级相关系数，或顺序相关系数,是将两要素的样本值按数据的大小顺序排列位次，以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量。 （3.1.4） （二）秩相关系数的计算与检验 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 书中表3.1.4给出了2003年中国大陆各省（直辖市、自治区）的GDP（x）和总人口（y）数据及其位次，将数据代入公式（3.1.4），就可以计算它们之间的秩相关系数： 即： GDP（x）与总人口（x）之间的等级相关系数为0.7847。 示例： Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. n 显著水平α n 显著水平α 0.05 0.01 0.05 0.01 4 1.000 --? 16 0.425 0.601 5 0.900 1.000 18 0.399 0.564 6 0.829 0.943 20 0.377 0.534 7 0.714 0.893 22 0.359 0.508 8 0.643 0.833 24 0.343 0.485 9 0.600 0.783 26 0.329 0.465 10 0.564 0.746 28 0.317 0.448 12 0.456 0.712 30 0.306 0.432 14 0.456 0.645 -- -- -- n代表样本个数，α代表不同的置信水平，也称显著水平，表中的数值为临界值γα。 秩相关系数的检验 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 在上例中，n=31，表中没有给出相应的样本个数下的临界值γα，但是同一显著水平下，随着样本数的增大，临界值γα减少。在n=30时，查表得:γ0.01＝0.432，由于γ’xy=0.7847 γ0.01＝0.432，所以在α=0.01的置信水平上来看，中国大陆各省（直辖市、自治区）人口规模与GDP是等级相关的。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 二、多要素间相关程度的测定 偏相关系数的计算与检验 复相关系数的计算与检验 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 偏相关系数的计算与检验 偏相关系数的计算 ① 定义：在多要素所构成的地理系统中，先不考虑其它要素的影响，而单独研究两个要素之间的相互关系的密切程度，这称为偏相关。用以度量偏相关程度的统计量，称为偏相关系数。 ② 计算：3个要素的偏相关系数 （3.1.5） （3.1.6） Evaluation only. Created with