4-相关与一元线性回归课件.ppt

第八章 相关与一元回归分析;学习内容;8.1 变量间关系的度量;一. 变量间的关系函数关系;函数关系(几个例子);相关关系(correlation);相关关系(几个例子);相关关系(类型);散点图(scatter diagram);散点图(例题分析);散点图(例题分析);散点图(例题分析);相关系数(correlation coefficient);相关系数 (计算公式);相关系数——协方差;协方差为负值时，表示负线性相关关系。;协方差接近于零时，表示很小，没有线性相关关系。;　协方差(covariance)：两个变量与其均值离差乘积的平均数，是相互关系的一种度量。;协方差为大的正值时，表示强的正线性相关关系。;cm;相关系数（correlation coefficient）:协方差与两变量标准差乘积的比值，是没有量纲的、标准化的协方差。;相关系数 (计算公式);相关系数(取值及其意义);相关系数(取值及其意义);相关系数的性质;相关系数的经验解释;相关系数(例题分析);8.2 一元线性回归;什么是回归分析？(Regression);回归分析与相关分析的区别;回归模型的类型;一元线性回归;回归模型(regression model);一元线性回归模型;一元线性回归模型(基本假定) ;回归方程 (regression equation);估计的回归方程(estimated regression equation);最小二乘估计;最小二乘估计(图示) ;最小二乘法 ( 和 的计算公式);最小二乘法 ( 和 的计算公式);估计方程的求法(例题分析);估计方程的求法(例题分析);变差;变差的分解(图示) ;离差平方和的分解 (三个平方和的关系) ;离差平方和的分解 (三个平方和的意义);判定系数r2(coefficient of determination);判定系数R2 (例题分析);估计标准误差(standard error of estimate);线性关系检验;线性关系检验 (检验的步骤) ;线性关系检验 (例题分析) ;线性关系检验 (方差分析表) ;回归系数检验;回归系数检验(检验步骤) ;回归系数检验 (例题分析);回归系数检验 (例题分析);8.3 利用回归方程进行估计和预测;利用回归方程进行估计和预测;点估计; y 的平均值的点估计;y 的个别值的点估计;区间估计;置信区间估计;置信区间估计(例题分析);预测区间估计;预测区间估计(例题分析);影响区间宽度的因素;置信区间、预测区间、回归方程;本章小结