种类 正相关 一元相关 线性相关 负相关 多元相关 曲线相关 y y 正相关 负相关 曲线相关 不相关
种类 一元相关 负相关 多元相关 正相关 线性相关 曲线相关 x y 正相关 x y 负相关 x y 曲线相关 x y 不相关
回归与相关分析的特点及区别
回归与相关分析的特点及区别
回归分析 特点争线性回归 [ 非线性回归 回归分析和相关分析的联系和区别 1理论和方法具 1相关分析中,x与y对等,回归 有一致性; 分析中,x与y要确定自变量和因 变量; 2无相关就无回归,2·相关分析中x,y均为随机变量 相关程度越高,回归越好; 回归分析中,只有y为随机变量; 3·相关系数和回归系数3相关分析测定相关程度和方向,回 归分析用回归模型进行预测和控制。 方向一致,可以互相推算
回归分析 特点 线性回归 非线性回归 回归分析和相关分析的联系和区别 1 ·理论和方法具 有一致性； 2 ·无相关就无回归， 相关程度越高，回归越好； 3 ·相关系数和回归系数 方向一致，可以互相推算。 1 ·相关分析中， x 与 y 对等，回归 分析中， x 与 y 要确定自变量和因 变量； 2 ·相关分析中 x ， y 均为随机变量， 回归分析中，只有y 为随机变量； 3 ·相关分析测定相关程度和方向，回 归分析用回归模型进行预测和控制
第二节相关关系的判定 定性判断 相关表和散点图
第二节 相关关系的判定 一. 定性判断 二. 相关表和散点图
测两变量是否线性相关? 线性相关 定义式: 计 算{不分组:=∑(x=xXy=5)r 2x-∑x∑ 1 OLD 相∥/式 已分组:r nXx.yf,-②x∑yf 关系数 nx.-(2x)]ny-②y 。=0不存在线性关系;川r=1完全线性相关 0<r-<1不同程度线性相关0~0.3微弱;0.3-0.5低度 0.5-0.8显著;0.8-1高度) 符号:r>0正相关;r<0负相关 H(a:p=0,H1:p≠0 相关系数的检验(t检验 检验统计量t=r
线性相关 相 关 系 数 测定两变量是否线性相关？ x y xy r = x y n x x y y r − − = ( )( ) 定义式： 未分组： 已分组： − − − = 2 2 2 2 n x ( x) n y ( y) n x y x y r − − − = [ ( ) ] [ ( ) ] ( )( ) 2 2 2 2 x x y y xy x y n x f x f n y f y f n x y f x f y f r 值： |r|=0 不存在线性关系； |r| ＝ 1 完全线性相关 0<|r|<1 不同程度线性相关(0~0.3 微弱； 0.3~0.5 低度； 0.5~0.8 显著； 0.8~1 高度) 符号： r>0 正相关；r<0 负相关 计 算 公 式 相关系数的检验（t 检验） 检验统计量 2 1 2 | | r n t r − − = H0 ：＝0,H1 : 0