第九章 直线回归和相关
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第九章直线回归和相关知识目标:●了解相关与回归的概念,两者联系与区别;●了解相关与回归的种类、意义以及研究中应注意的问题;●了解决定系数与相关系数的关系,决定系数的特点及应用;●掌握简单直线相关与回归分析的方法与步骤。
能力目标:●学会简单直线回归分析的方法;●学会简单直线相关分析的方法。
我们都知道作物的产量与施肥量的关系,在施肥量适宜的情况下作物产量较高,施肥量不足则作物的产量较低。
但在农业生产实践中,两块同样面积土地上即使施肥量完全相同,其产量也不会相等,也就是说作物的产量与施肥量这两个变数之间存在一定的关系,但又不存在完全确定的函数关系。
这样的两个变数之间的关系怎样进行统计分析将是本章要介绍的内容。
第一节直线回归一、直线回归和相关的概念(一)直线回归和相关的概念为了研究这些有一定关系的两个或两个以上的变数间的关系,必须将它们放在一起,研究其关系,找出关系的性质和密切程度,这种研究方法,在统计上称为回归与相关的研究。
在研究过程中,由于不同的划分标准,回归与相关可分为不同的类型。
按照所研究的变数数目的多少,可分为简单相关和简单回归与复相关和复回归两种类型。
前者如研究玉米的叶面积指数与亩产量、小麦的亩产量与每平方米的有效穗数、果穗长与果穗粗的关系等等,即仅仅是研究两个变数之间的相互关系,而不涉及两个变数之外的任何事物的统计方法;后者如研究钾肥、氮肥、磷肥的施用量与作物产量或者灌水、施肥、温度、光照与作物产量的关系等等,即研究的是两个或两个以上的变数与一个变数之间的关系的统计方法。
按照所研究的变数在图形上表现出来的特点,将回归与相关分为直线回归和直线相关与曲线回归和曲线相关两种类型:如两个变数之间的关系大体表现为直线关系的为直线回归和直线相关;两个变数之间的关系可用曲线来描述的是曲线回归和曲线相关。
本章将讨论有一定联系的两个变数的直线回归与直线相关的有关问题。
对于具有一定联系的两个变数,可分别用变数符号Y和X表示。
第9章相关与回归分析【教学内容】相关分析与回归分析是两种既有区别又有联系的统计分析方法。
本章阐述了相关关系的概念与特点;相关关系与函数关系的区别与联系;相关关系的种类;相关关系的测定方法(直线相关系数的含义、计算方法与运用);回归分析的概念与特点;回归直线方程的求解及其精确度的评价;估计标准误差的计算。
【教学目标】1、了解相关与回归分析的概念、特点和相关分析与回归分析的区别与联系;2、掌握相关分析的定性和定量分析方法;3、掌握回归模型的拟合方法、对回归方程拟合精度的测定和评价的方法。
【教学重、难点】1、相关分析与回归分析的概念、特点、区别与联系;2、相关与回归分析的有关计算公式和应用条件。
第一节相关分析的一般问题一、相关关系的概念与特点(一)相关关系的概念在自然界与人类社会中,许多现象之间是相互联系、相互制约的,表现在数量上也存在着一定的联系。
这种数量上的联系和关系究其实质,可以概括为两种不同类型,即函数关系与相关关系。
相关关系:是指现象之间客观存在的,在数量变化上受随机因素的影响,非确定性的相互依存关系。
例如,商品销售额与流通费用率之间的关系就是一种相关关系。
(二)相关关系的特点1、相关关系表现为数量相互依存关系。
2、相关关系在数量上表现为非确定性的相互依存关系。
二、相关关系的种类1、相关关系按变量的多少,可分为单相关和复相关2、相关关系从表现形态上划分,可分为直线相关和曲线相关3、相关关系从变动方向上划分,可分为正相关和负相关4、按相关的密切程度分,可分为完全相关、不完全相关和不相关三、相关分析的内容相关分析是对客观社会经济现象间存在的相关关系进行分析研究的一种统计方法。
其目的在于对现象间所存在的依存关系及其所表现出的规律性进行数量上的推断和认识,以便为回归分析提供依据。
相关分析的内容和程序是:(1)判别现象间有无相关关系(2)判定相关关系的表现形态和密切程度第二节相关关系的判断与分析一、相关关系的一般判断(一)定性分析对现象进行定性分析,就是根据现象之间的本质联系和质的规定性,运用理论知识、专业知识、实际经验来进行判断和分析。
第九章相关与回归一.判断题部分题目1:负相关指的是因素标志与结果标志的数量变动方向是下降的。
()答案:×题目2:相关系数为+1时,说明两变量完全相关;相关系数为-1时,说明两个变量不相关。
()答案:√题目3:只有当相关系数接近+1时,才能说明两变量之间存在高度相关关系。
()答案:×题目4:若变量x的值增加时,变量y的值也增加,说明x与y之间存在正相关关系;若变量x的值减少时,y变量的值也减少,说明x与y之间存在负相关关系。
()答案:×题目5:回归系数和相关系数都可以用来判断现象之间相关的密切程度。
()答案:×题目6:根据建立的直线回归方程,不能判断出两个变量之间相关的密切程度。
()答案:√题目7:回归系数既可以用来判断两个变量相关的方向,也可以用来说明两个变量相关的密切程度。
()答案:×题目8:在任何相关条件下,都可以用相关系数说明变量之间相关的密切程度。
()答案:×题目9:产品产量随生产用固定资产价值的减少而减少,说明两个变量之间存在正相关关系。
()答案:√题目10:计算相关系数的两个变量,要求一个是随机变量,另一个是可控制的量。
()答案:×题目11:完全相关即是函数关系,其相关系数为±1。
()答案:√题目12:估计标准误是说明回归方程代表性大小的统计分析指标,指标数值越大,说明回归方程的代表性越高。
()答案×二.单项选择题部分题目1:当自变量的数值确定后,因变量的数值也随之完全确定,这种关系属于()。
A.相关关系B.函数关系C.回归关系D.随机关系答案:B题目2:现象之间的相互关系可以归纳为两种类型,即()。
A.相关关系和函数关系B.相关关系和因果关系第 3 页共27页C.相关关系和随机关系D.函数关系和因果关系答案:A题目3:在相关分析中,要求相关的两变量()。
A.都是随机的B.都不是随机变量C.因变量是随机变量D.自变量是随机变量答案:A题目4:测定变量之间相关密切程度的指标是()。
第九章相关与回归一.判断题部分题目1:负相关指的是因素标志与结果标志的数量变动方向是下降的。
()答案:×题目2:相关系数为+1时,说明两变量完全相关;相关系数为-1时,说明两个变量不相关。
()答案:√题目3:只有当相关系数接近+1时,才能说明两变量之间存在高度相关关系。
()答案:×题目4:若变量x的值增加时,变量y的值也增加,说明x与y之间存在正相关关系;若变量x的值减少时,y变量的值也减少,说明x与y之间存在负相关关系。
()答案:×题目5:回归系数和相关系数都可以用来判断现象之间相关的密切程度。
()答案:×题目6:根据建立的直线回归方程,不能判断出两个变量之间相关的密切程度。
()答案:√题目7:回归系数既可以用来判断两个变量相关的方向,也可以用来说明两个变量相关的密切程度。
()答案:×题目8:在任何相关条件下,都可以用相关系数说明变量之间相关的密切程度。
()答案:×题目9:产品产量随生产用固定资产价值的减少而减少,说明两个变量之间存在正相关关系。
()答案:√题目10:计算相关系数的两个变量,要求一个是随机变量,另一个是可控制的量。
()答案:×题目11:完全相关即是函数关系,其相关系数为±1。
()答案:√题目12:估计标准误是说明回归方程代表性大小的统计分析指标,指标数值越大,说明回归方程的代表性越高。
()答案×二.单项选择题部分题目1:当自变量的数值确定后,因变量的数值也随之完全确定,这种关系属于()。
A.相关关系B.函数关系C.回归关系D.随机关系答案:B题目2:现象之间的相互关系可以归纳为两种类型,即()。
A.相关关系和函数关系B.相关关系和因果关系C.相关关系和随机关系D.函数关系和因果关系答案:A题目3:在相关分析中,要求相关的两变量()。
A.都是随机的B.都不是随机变量C.因变量是随机变量D.自变量是随机变量答案:A题目4:测定变量之间相关密切程度的指标是()。
第九章:直线回归依变量y 的实际观测值总是带有随机误差,因而依变量y 的实际观测值yi 可用自变量x 的实际观测值xi 表示为:i i i x y εβα++= (i=1,2, …, n)x 为可以观测的一般变量(也可以是可以观测的随机变量); y 为可以观测的随机变量;i 为相互独立,且都服从N (0,σ2)的随机变量。
在x 、y 直角坐标平面上可以作出无数 条直线,我们把所有直线中最接近散点图中全部散点的直线用来表示x 与y 的直线关系,这条直线称为回归直线。
设回归直线的方程为: bx a y +=ˆ ( 其中,a 是α的估计值,b 是β的估计值。
)xxy SS SPx x y y x x n x x n y x xy b =---=--=∑∑∑∑∑∑∑222)())((/)(/))((x b y a -=式中的分子是自变量x 的离均差与依变量y 的离均差的乘积和))((∑--y y x x ,简称乘积和,记作xySP ,分母是自变量x 的离均差平方和∑-2)(x x ,记作SS X,a 叫做样本回归截距,是回归直线与y 轴交点的纵坐标,当x=0时,y ˆ=a ;b 叫做样本回归系数,表示x 改变一个单位,y 平均改变的数量;b 的符号反映了x 影响y 的性质,b 的绝对值大小反映了x 影响y 的程度; yˆ叫做回归估计值,是当x 在在其研究范围内取某一个值时,y 值平均数x βα+的估计值。
例题:在四川白鹅的生产性能研究中,得到如下一组关于雏鹅重(g )与70日龄重(g)的数据,试建立70日龄重(y)与雏鹅重(x)的直线回归方程。
表8-1 四川白鹅雏鹅重与70日龄重测定结果 (单位:g )1、作散点图 以雏鹅重(x )为横坐标,70日龄重(y )为纵坐标作散点图,见图8-3。
2、计算回归截距a ,回归系数b ,建立直线回归方程,首先根据实际观测值计算出下列数据:5.9812/1182/===∑n x x 8333.272012/32650/===∑n y y()()00.168512/1182118112/222=-=∑-=∑n x x SS x00.36585123265011823252610))((=⨯-=-=∑∑∑ny x xy SP xy()()67.83149112/3265089666700/222=-=∑-=∑n y y SS y 进而计算出b 、a : 7122.2100.168536585===xxy SS SP b1816.5825.987122.218333.2720=⨯-=-=x b y a得到四川白鹅的70日龄重y 对雏鹅重x 的直线回归方程为:x y7122.211816.582ˆ+= 二、直线回归的偏离度估计偏差平方和2)ˆ(∑-yy 的大小表示了实测点与回归直线偏离的程度,因而偏差平方和又称为离回归平方和。