1.散点图(不良贷款对其他变量的散点图) 从散点图中可以看出,不良贷款与贷款余额、累计应收贷款 贷款项目个数、固定资产投资额都有一定的线性关系; 但不良贷款与贷款余额的线性关系比较密切,而与固定资产投 资额之间的线性关系最不密切。 另外,通过散点图可以判断两个变量之间有无相关关系,并对 变量之间的关系形态做出大致描述,但不能准确地反映出变量 之间的关系强度 因此,为准确度量两个变量之间的关系强度,需要计算相关系 数
1. 散点图(不良贷款对其他变量的散点图) ◼ 从散点图中可以看出，不良贷款与贷款余额、累计应收贷款、 贷款项目个数、固定资产投资额都有一定的线性关系； ◼ 但不良贷款与贷款余额的线性关系比较密切，而与固定资产投 资额之间的线性关系最不密切。 ◼ 另外，通过散点图可以判断两个变量之间有无相关关系，并对 变量之间的关系形态做出大致描述，但不能准确地反映出变量 之间的关系强度。 ◼ 因此，为准确度量两个变量之间的关系强度，需要计算相关系 数r。 16
2.相关关系的描述与测度相关系数) 相关系数( correlation coefficient ①度量变量之间关系强度的一个统计量。 ②对两个变量之间线性相关强度的度量称为简单相关系数。 ⑧若相关系数是根据总体全部数据计算的,称为总体相关 系数,记为p ④若是根据样本数据计算的,则称为样本相关系数,简称 为相关系数,记为r 口也称为线性相关系数( linear correlation coefficient) 口或称为 Pearson相关系数( Pearson’ s correlation coefficient)
2. 相关关系的描述与测度(相关系数) ◼ 相关系数(correlation coefficient) ① 度量变量之间关系强度的一个统计量。 ② 对两个变量之间线性相关强度的度量称为简单相关系数。 ③ 若相关系数是根据总体全部数据计算的，称为总体相关 系数，记为。 ④ 若是根据样本数据计算的，则称为样本相关系数，简称 为相关系数，记为 r。 也称为线性相关系数(linear correlation coefficient) 或称为 Pearson 相 关 系 数 (Pearson’s correlation coefficient) 17
相关系数(计算公式) 样本相关系数的计算公式 ∑(x-x)( ∑(x-x)·∑(y=y 或化简为: n)xy ∑ x)y
相关系数(计算公式) ◼ 样本相关系数的计算公式 − − − − = 2 2 ( ) ( ) ( ) ( ) x x y y x x y y r 或化简为： ( ) ( ) 2 2 2 2 − − − = n x x n y y n x y x y r 18
相关系数(例题分析) 二用EXce计算相关系数 不良款备项款额累计应收货款货款听日个数国定资产投资额 2不浪款 4累计应款03596372 56309681 6E568079074 19
相关系数(例题分析) ◼ 用Excel计算相关系数 19
相关系数的性质 性质1:r的取值范围是[-1,1] 口1,为完全相关 ●r=1,为完全正相关 ●r=-1,为完全负相关 口r=0,不存在线性相关关系 口-1≤r<0,为负相关 口0<y≤1,为正相关 口v趋于1表示关系越强;楲趋于0表示关系越弱 20
相关系数的性质 ◼ 性质1：r 的取值范围是 [-1,1] |r|=1，为完全相关 ⚫ r =1，为完全正相关 ⚫ r =-1，为完全负相关 r = 0，不存在线性相关关系 -1r<0，为负相关 0<r1，为正相关 |r|越趋于1表示关系越强；|r|越趋于0表示关系越弱 20