[經(jīng)濟學]相關分析修改(編輯修改稿)
2025-01-31 19:09 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ? ?? ? ? ?? ? ? ?22 2222 2 2222222222222 xxx x x x x x x xnnx x xxxn n nyy y ynxyx x y y xynxyxynrxyxynn??????? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ?????????? ? ?? ? ? ? ????? ? ?????? ? ? ???????????????同 理 ：Q ? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?22222222 xyxynrxyxynnn xy x yn x x n y y????????????? ? ????? ? ? ?資料計算如下： ? ?? ?? ? ? ?111418592 0 2 6 4 0 022021 6 0 0 0 0864805 6 8 1 2 0 08220214802 0 3 5 3 0 08 222222??????????????????????yynxxnyxxynr序號 年份 X (萬元 ) Y (萬元 ) x2 y2 xy 1 1996 500 120 250000 14400 60000 2 1997 540 140 291600 19600 75000 3 1998 620 150 384400 22500 93000 4 1999 730 200 532900 40000 146000 5 2021 900 280 810000 78400 252021 6 2021 970 350 940900 122500 339500 7 2021 1050 450 1102500 202500 472500 8 2021 1170 510 1368900 260100 596700 合計 6480 2200 5681200 760000 2035300 （選學 ） 22( ) ( )( ) ( ) , x x y y frx x f y y fx f y fxyff??????????????積 差 法 ：其 中 ：? ? ? ?? ? ? ?2222f x y f x f y frf x f x f f y f y f?? ? ? ????? ? ? ? ? ?簡 捷 法 ：三、簡單線性相關分析的特點 通過對 r的計算方法的討論，可看出二個明顯特點： 2. 相 關關系中只能計算出一個相關系數(shù) r。 1. 相 關關系中，兩個變量不必定出哪個是自變量，哪個是因變量，因此，相關的兩個變量都是隨機變量； 第三節(jié) 回歸分析 在 回歸分析中，兩個變量之間的回歸稱為簡單回歸，兩個以上變量之間的回歸稱為復回歸。無論是簡單回歸還是復回歸，數(shù)學模型均有線性 (直線 )回歸和非線性 (曲線 )回歸之分。 回歸的 古典意義 高爾頓遺傳學的回歸概念 父母身高與子女身高的關系 : 無論高個子或低個子的子女 都有向人的平均身高回歸的 趨勢 回歸的現(xiàn)代意義 一個因變量對若干解釋變量依存關系的研究 回歸的 目的 （實質(zhì)） ： 由固定的自變量去估計因變量的平均值 樣本 總體 自變量固定值 相關分析與回歸分析的聯(lián)系 ● 共同的研究對象：都是對變量間相關關系的分析 ●只有當變量間存在相關關系時，用回歸分析去尋求相關的具體數(shù)學形式才有實際意義 ●相關分析只表明變量間相關關系的性質(zhì)和程度，要確定變量間相關的具體數(shù)學形式依賴于回歸分析 ● 相關分析中相關系數(shù)的確定建立在回歸分析的基礎上 一、直線回歸 (一 ) 簡單直線回歸分析 簡 單直線回歸方程的一般形式為： yc=a+bx yc —— 因變量的估計值； x —— 自變量； a —— 回歸直線在 y軸上的截距； b —— 回歸直線的斜率，稱回歸系數(shù) ,表明 x每增加 一個單位，因變量 yc的 平均變化值 b0， x與 y為正相關 b0， x與 y為負相關 a、 b的確定： 在 簡單直線回歸方程中， a、 b為待定系數(shù)，常用最小平方法來確定，即 ∑ (yyc)2=最小值。 2y na b xx y a x b x?
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