新编统计学（修订版）教学课件作者刘太平第八章.ppt

第八章 相关分析与回归分析 第一节 相关分析 第二节 回归分析 第三节 用Excel计算相关系数和回归分析 图8-2 负相关 图8-3 线性相关 图8-4 非线性相关 图8-5 完全相关 图8-6 不相关 图8-7 不完全相关 表8-1 产品产量与生产费用相关表 图8-8 产品产量与生产费用相关图 表8-2 相关关系密切程度判断表 表8-3 10个企业生产性固定资产价值与其工业增加值资料 表8-4 一元线性回归方程计算 表8-5 某班10名学生身高与体重数据 图8-9 输入学生身高与体重数据 图8-10 插入CORREL函数 图8-11 身高与体重的相关系数 图8-12 选择“相关分析”选项 图8-13 选择“输入区域”和“输出区域” 图8-14 相关分析输出结果 图8-15 “数据分析”对话框 图8-16 “回归”对话框 图8-17 Excel回归分析结果 第三节 用Excel计算相关系数和回归分析 一、实训项目 用Excel计算相关系数和回归分析。 二、实训目的与要求 掌握Excel在相关与回归中的作用，熟练运用Excel进行相关分析和回归分析。 三、实训资料 某班10名学生的身高和体重的情况见表8-5。要求用Excel对身高和体重进行相关分析和回归分析。 下一页 返回 第三节 用Excel计算相关系数和回归分析 四、操作步骤 启动Excel 2003，新建一个工作簿Book 1。 第一步，将实训资料中的数据输入到工作表中，如图8-9所示。 第二步，对这10名学生的身高和体重进行相关分析和回归分析。 1.相关分析 用Excel计算相关分析有两种方法:一种是利用相关系数函数，另一种是利用相关分析宏。 (1)利用相关系数函数计算相关系数。在Excel中，提供了计算两个变量间相关系数的方法，即CORREI函数和PERSON函数，这两个函数计算的原理是相同的。这里只介绍利用CORREL函数计算相关系数。 下一页 返回 上一页 第三节 用Excel计算相关系数和回归分析 首先，选择任一空白单元格，单击“插入”菜单，选择“函数”选项，打开“插入函数”对话框。在“选择类别”中选择“统计”，在“选择函数”中选择CORREI，如图8-10所示。 其次，单击“确定”按钮后，出现CORREI对话框，在Arrayl中输入“B2:Bll”，在Array2中输入“C2:C11”，此时，在该对话框的下方显示出计算结果0.8543，即为这10名学生身高与体重的相关系数，如图8-11。 (2)利用相关系数宏计算相关系数。首先，单击“工具”菜单，选择“数据分析”选项，在“数据分析”选项中选择“相关系数”，如图8-12所示。 其次，单击“确定”按钮后，出现“相关系数”对话框。在“输入区域”中输入“$B$1:$C$11”,“分组方式”中选择“逐列”，同时勾选“标志位于第一行”，在“输出区域”输入“$D$1”，如图8-13所示。 下一页 返回 上一页 第三节 用Excel计算相关系数和回归分析 然后单击“确定”按钮，输出结果如图8-14所示。 在图8-14中的输出结果中，身高和体重的自相关系数均为1，身高和体重的相关系数为0. 8543，与利用函数计算的相关系数是一致的。 2.回归分析 首先，单击“工具”菜单，选择“数据分析”选项，出现“数据分析”对话框，在“分析工具”中选择“回归”选项，如图8-15所示。 其次，单击“确定”按钮，弹出“回归”对话框。在“Y值输入区域”输入“$C$2: $C$11”，在“X值输入区域”输入“$B$2: $B$11”，在“输出区域”中选择“新工作表组”，如图8-16所示。最后，单击“确定”按钮，即得到回归分析结果，如图8-17所示。 下一页 返回 上一页 第三节 用Excel计算相关系数和回归分析 在回归分析结果中，第一部分是回归统计;第二部分是方差分析;第三部分是回归系数。其中Intercept是截距，即一元线性回归方程中的字母a。由图8-17可以得出，该班学生身高和体重的回归方程为:y=-75.85+0.82x。 【本章小结】 相关分析与回归分析是重要的统计分析方法。本章的主要内容是对现象之间相互依存、相互联系的关系进行分析，并对其关系密切程度进行数量测定;依据这种数量测定结果建立回归直线模型，在此基础上应用模型估计预测目标变量;并对估计预测结果的误差作出解释，以此来描述现象之间数量发展变化的规律性。相关分析的含义可分解为函数关系与相关关系:函数关系是指现象间存在的一种十分严格的数量依存关系，这种关系可以用数学公式表示出来;相关关系是指现象