SAS相关分析-简单相关、偏相关讲义.ppt

第四章 相关分析 第一节 简单相关分析 第一节 简单相关分析 相关系数 练习：求三组数的相关系数 练习：求三组数的相关系数 相关系数显著性检验 相关系数显著性检验 相关系数显著性检验 第二节 偏（净）相关分析 第二节 偏（净）相关分析 第二节 偏（净）相关分析 第二节 偏（净）相关分析 第二节 偏（净）相关分析 第二节 偏（净）相关分析 * * 一、简单相关分析 又称直线相关、线性相关 二、偏（净）相关分析 三、等级相关分析 一、相关分析的功用 研究随机变量间的关系密切程度 二、相关分析的应用 已经广泛应用于各行各业 如：身高与体重的关系； 越冬温度与病虫害发生的关系； 农作物施肥与增产的关系等。 9 9 8 6 6 5 4 3 1 1 y3 1 1 3 3 5 6 7 7 8 9 x3 第三组 9 9 8 6 6 5 4 3 1 1 y2 9 8 7 7 6 5 3 3 1 1 x2 第二组 5 9 6 1 3 1 9 4 6 8 y1 7 7 1 6 5 3 8 9 3 1 x1 第一组 平方之和 平均数 观 察 值 变量 组别 表5.1 为说明两变量之间的线性关系而假设的三组（x，y）观察值 三、简单相关的散点图表示 第一节 两随机变量之间的线性关系 9 9 8 6 6 5 4 3 1 1 y3 1 1 3 3 5 6 7 7 8 9 x3 第三组 9 9 8 6 6 5 4 3 1 1 y2 9 8 7 7 6 5 3 3 1 1 x2 第二组 5 9 6 1 3 1 9 4 6 8 y1 7 7 1 6 5 3 8 9 3 1 x1 第一组 平方之和 平均数 观 察 值 变量 组别 表5.1 为说明两变量之间的线性关系而假设的三组（x，y）观察值 第一组数据 第二组数据 第三组数据 a b c 图5.1 三组假设数据的散点图 第一节 两随机变量之间的线性关系 第一组数据 第二组数据 第三组数据 a b c 图5.1 三组假设数据的散点图 在第三组数据中，随着x3数值的增大， y3值有减少的趋势，有负的线形相关关系。 在第二组数据中，随着x2数值的增大， y2值有增加的趋势，有正的线形相关关系。 在第一组数据的散点图中，各点的位置很分散， x1和y1之间没有明显的关系。 相关系数是描述线性相关程度和方向的统计量 Pearson相关系数： 四、简单相关系数 第一节 简单相关分析 四、简单相关系数 相关系数的定义域：[－1，1] 相关系数是相关性大小的度量，是没有单位的量 相关系数 为低度相关 相关系数 为中度相关 相关系数 为高度相关 四、简单相关系数性质 正相关：0 r ≤1 完全正相关： r = 1 负相关：-1≤ r 0 完全负相关： r = -1 不相关：r =