統計學第六章相關回歸(完整版)
【正文】 零相關 低度相關 中度相關 顯著相關 高度相關 完全相關 2021/6/16 統計學講義 游士兵 6 回歸分析 (regression analysis) （ 1） “回歸”的詞源 （ 2）相關分析與回歸分析的區(qū)別和聯系 區(qū)別： A、相關關系所研究的變量是對等關系，而回歸分析所研究的變量不是對等關系，分為自變量和因變量； B、相關分析對資料的要求是兩個變量都必須是隨機變量，而回歸分析中自變量是可以控制的變量（給定的變量），因變量是隨機變量。其一般形式為： Yc=a+bx 式中： X是自變量， Yc是因變量 Y的估計值，又稱理論值。 ? 統計學上通常采用變量代換法將曲線形式轉換成線性形式來處理，使線性回歸分析的方法也能適用于非線性回歸問題的研究。 ? 回歸分析的主要目的是建立回歸模型，借以給定 X值來估計 Y值。 種類：簡單相關系數 偏相關系數 復相關系數 本章著重介紹簡單相關系數，如果不作說明，相關系數往往指簡單相關系數。 古人和現代人都這么說 ?真的?，公爵夫人說：?火烈鳥和芥末都很刺鼻。 C、相關分析的目的是研究變量之間的相關方向、程度以及相關的表現形式是什么；而回歸分析的目的是擬合變量之間的表現形式，（回歸方程），并據此進行回歸預測。 2021/6/16 統計學講義 游士兵 14 幾點說明： ? a和 b通常稱為回歸模型的參數。 ? 現僅舉一、二例加以說明，其他則可類似操作。 ? 回歸直線表明的是兩個變量之間的平均變動關系。 （通過回歸分析的繼續(xù)，最終達到對相關變量之間有關預測，并為管理決策服務） 2021/6/16 統
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