管理统计学（第2版）课件：回归分析.pptx

;内容与学习目标;相关分析;相关关系(几个例子);相关关系的种类;7.1.2相关关系的种类;相关关系的种类;;相关程度的衡量：相关系数;相关系数的特点;相关系数的密切程度;相关系数的检验;相关系数的显著性检验(例题分析);;线性回归模型的基本问题——

什么是回归分析？(Regression)

;线性回归模型的基本问题——

相关与回归

;一元线性回归模型的确定;一元线性回归模型的基本假定;二回归系数的估计;参数的最小二乘估计

;回归模型的估计;估计方程的求法(例题分析);学生;三模型的检验;1回归系数的显著性检验;回归系数的检验(例题分析);变差的分解(图示);离差平方和的分解(三个平方和的意义);拟合优度检验;3线性关系的检验(检验的步骤);线性关系的检验(例题分析);线性关系的检验(方差分析表);;;多元线性回归分析;7.3多元线性回归分析;多元回归系数的最小二乘估计;模型的检验;模型的检验;模型的检验;自变量的选择及多重共线性问题;自变量的选择及多重共线性问题;自变量的选择及多重共线性问题;应用案例及软件操作程序;年份;;7.4应用案例及软件操作程序;例现以2000—2009年间的31个地区城市居民人均消费水平为例，利用Excel计算并分析城镇居民不同地区消费水平差距的变化情况。

（1）如图1录入数据

图1

;（2）点击菜单[工具]“数据分析”，或者点击[数据]菜单中的”数据分析”，打开对话框如图2，选择“描述统计”选项，调出描述统计对话框如图3

图2

图3

;如没有数据分析，可以点击文件—选项，打开下面的界面，点击下图红圈中的转到按钮，进行数据分析加载。

在数据分析库处挑勾，点击确定，即可在数据菜单中出现数据分析;（3）在描述统计对话框图3中，进行相关数据的输入或选择。

在输入区域输入B2：F32或$A$2:$F$32。

本例想不同地区消费水平差距的变化，因此选择逐列。

输出区域：可以选择元数据表格中空白区域作为输出区域，也可以选择新的工作表。

选中“汇总???计”，汇总统计包含平均值，众数、中位数、方差和标准差，最大值和最小值等描述统计指标。

;（4）点击“确定”即可得到如图4所示的结果。计算标准差系数，并将结果进行简单的整理得图5。

图4

;从表的结果可知，2000年到2009年间，各地区城镇居民平均消费水平逐年提高，从2000年的5881.64元增加到2009年14010.32元，从标准差系数以及最大值与最小值的差距可以看出城镇居民消费水平的地区差异越来越大，偏度系数也进一步说明城镇居民消费水平的地区不均衡性在逐年增大