统计学课件第九章 相关与回归分析.pptVIP

*********1、假设样本是一个不相关的总体中抽出的。*1、假设样本是一个不相关的总体中抽出的。*1、假设样本是一个不相关的总体中抽出的。******统计分析方法：指数分析、时间序列分析和相关与回归分析。通过总离差平方和的分解了解总离差平方和受哪些因素影响，具体可分解为几个部分。以测定回归方程的优良程度。**如果影响Y的因素还有别的，并且平均之后无法抵消，则必须再列举出来作为解释变量，最终必须使随机扰动项的均值为0.*统计分析方法：指数分析、时间序列分析和相关与回归分析。通过总离差平方和的分解了解总离差平方和受哪些因素影响，具体可分解为几个部分。以测定回归方程的优良程度。****正数总可以找到最小值，负数总可以找到最大值。**第九章相关与回归分析STAT图示：第九章相关与回归分析STAT估估计标准误差与判定系数r2的关系：作为回归模型拟合优度的判断和评价标准，估估计标准误差显然不如判定系数r2，判定系数是无量纲的系数（相对数），有确定的取值范围（0—1），便于不同资料回归模型拟合优度的比较。而估计标准误差则是有计量单位的（绝对数），又没有确定的取值范围，不便于不同资料回归模型拟合优度的比较。第九章相关与回归分析STAT（四）方差法相关系数第九章相关与回归分析STAT课堂练习1.试根据下列资料编制直线回归方程。第九章相关与回归分析STAT2.已知相关系数r=0.6，估计标准误差等于8，样本容量为62，求：（1）剩余变差；（2）剩余变差占总变差的比重；（3）求总变差。第九章相关与回归分析STAT3.对40家企业的样本数据进行一元回归分析，因变量与其平均数的离差平方和为6400，而回归直线拟合的剩余变差为2000。求：（1）变量间的相关系数；（2）该方程的估计标准误差。第九章相关与回归分析STAT课外作业：葡萄酒能降低心脏病死亡率吗适量饮用葡萄酒可以预防心脏病。我们来看看一些国家的资料。表中是10个发达国家一年的葡萄酒消耗量（平均每人喝葡萄酒摄取酒精的升数X）以及一年中因心脏病死亡的人数（每10万人死亡人数Y）。（1）根据下表中的数据制作一个散点图来说明：一国的葡萄酒消耗量是否有助于解释心脏病的死亡率。为何在求相关系数和拟合回归方程时经常要做散点图。（2）计算从葡萄酒得到的酒精和心脏病死亡率两变量间相关系数，并评价两变量的相关关系的程度和方向。（3）以心脏病死亡率为因变量，以从葡萄酒得到的酒精为自变量拟合简单线性回归方程，并解释方程中的两系数的含义。第九章相关与回归分析STAT（4）当平均每人每年喝葡萄酒摄取酒精的升数上升到12升时，心脏病死亡率是多少？（5）计算估计标准误差。（6）请简要分析相关系数的意义。国家XY国家XY澳大利亚比利时丹麦法国冰岛2.52.92.99.10.821113122071211奥地利加拿大芬兰爱尔兰意大利3.92.40.80.77.9167191297300107在此，可以发现，账单越多，给的小费也越多，因此，两者之间似乎存在着一种比例关系。我们可计算样本的总的比例，即总小费/总账单，但问题是：总体是否也是如此。*在此，可以发现，账单越多，给的小费也越多，因此，两者之间似乎存在着一种比例关系。我们可计算样本的总的比例，即总小费/总账单，但问题是：总体是否也是如此。*1、账单与小费之间有无关系，小费是根据账单来确定的还是依据其他因素来确定的；2、什么关系，如何由账单确定小费。前两个方面属于相关分析的内容，后者属于回归分析的内容。*统计分析方法：指数分析、时间序列分析和相关与回归分析。通过总离差平方和的分解了解总离差平方和受哪些因素影响，具体可分解为几个部分。以测定回归方程的优良程度。**侧重理解：函数关系表示的是被解释变量的变动100％是由解释变量的变动所导致的。因而两者之间的关系是完全确定的。而相关关系则不是。可从两个角度去理解。*我们更喜欢函数关系，而不喜欢相关关系。因此，欲将相关关系转化为函数关系，就必须设法解决以上三个方面的问题。**相关程度密切意味着当x变动一个单位，y会较规律地变动b个单位，反之亦反。****************第九章相关与回归分析STAT（五）样本相关系数的特性1.两变量均为随机变量。2.两变量的地位