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《相关性分析》PPT课件

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stata操作介绍之相关性分析(三)

stata操作介绍之相关性分析(三)

4
用pwcorr命令实现所有变量的Pearson相关系数分析，并在显著 性水平超过0.05的相关系数上打上星号，其命令为：
pwcorr , sig star(0.05)
5
2. Kendall T相关系数分析 Kendall T相关性分析是一个非参数度量变量间的相关性，其取值在 一1和1之间。 Kendall T相关性分析的命令格式：
7
3. Spearman秩相关系数分析 Spearman秩相关性分析也是一种不依赖于总体分布的非参数检验， 取值也在一1和1之间。 Spearman秩相关性分析的命令格式： spearman [varlist] [if] [in] [weight] [ ， spearman _ options ]
14
2.predict计算拟合值和残差 指定存储类 型的格式 变量名
指定需要拟合值 还是残差值，若 为resid，则是残差
predict命令的格式: predict [type] newvar [if] [in][，single_ options]
8
用spearman命令实现所有变量的Spearman秩相关系数分析，并 在显著性水平超过0.05的相关系数上打上星号，其命令为： spearman, star(0.05)
9
4.偏相关系数分析 双变量相关分析是研究两个变量之间的相关关系，有时在分析两个 变量之间相关关系时，往往会有其他变量的影响因素混合在里面， 此时计算出来的相关系数可能并不能真正反映两个变量之间的关系。 偏相关性分析的命令格式：
2
相关性分析
相关性分析主要目的是研究变量之间关系的密切程度。相关性 分析的方法主要有:Pearson相关系数分析、Kendall T相关系数 分析、Spearman秩相关系数分析以及偏相关系数分析。 1. Pearson相关系数分析

13相关分析与回归分析PPT课件

13相关分析与回归分析PPT课件

二、相关关系的种类
1.按照相关关系涉及的变量（或因素）的多少，可 以分为单相关、复相关和偏相关。 2.按照变量之间相互关系的表现形式的不同，可以 分为线性相关和非线性相关。 3.按照变量之间的相互关系的方向不同，可以分为 正相关和负相关。 4.按照变量之间的相关程度、可以分为完全相关、 不完全相关和不相关。
相关系数分类图
不完全负相关
-1
完全负相关
0
不相关
不完全正相关
1
完全正相关
高度 相关
显著相关
低度 相关
-1 -0.8 -0.5 -0.3
微弱相关
低度 相关
显著相关
高度 相关
0.3 0.5
0.8 1
例子：P192表8-7
年份
x
y
x2
y2
xy
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
10家航空公司航班正点率与顾客投诉次数数据
航空公司 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
航班正点率（％）x 投诉次数（次）y
81.8
21
76.6
56
76.6
85
75.7
68
73.8
74
72.2
93
71.2
72
70.8
122
91.4
18
68.5
125
相关分析
一、相关关系和函数关系
函数关系
2.00
4.006.0080010.00x
不相关
8.00 7.00 6.00 5.00 4.00 3.00 2.00 1.00
0.00
3.00
6.00
9.00

spssau_典型相关分析ppt课件

spssau_典型相关分析ppt课件
通俗上讲，即可理解为总共X组7项指标，与Y组5项指标之间，最终可由两个典型变量对进行浓缩提取表示，而且此 2个典型变量间的相关系数值均高于0.7，说明X组和Y组之间有着非常紧密的正向相关关系。
精选ppt课件2021
9
案例应用
spssau在线分析
4 输出结果
特别说明：
上表格显示共提取出5个典型变量，因而接下来共3个表格均会以5个为 准展示信息；但是仅2个典型变量呈现出显著性，因此，在具体分析时， 仅分析对应的2个典型变量即可，其余3个没有呈现出显著性的典型变量 不需要深入分析。
此表格展示出典型变量的提取情况，上表中共显示有5个典型变量被提取出来，在进行F检验时显示，其中仅2个典 型变量是呈现出0.01水平的显著性，因此，最终应该以两个典型变量为准进行后续研究。并且第一个典型变量的相关系 数值为0.763，第二个典型变量为0.706，相关系数值较高，说明典型变量之间有着紧密的正向相关关系。此步骤非常重 要，共提取出2个典型变量，并且直接得出典型变量对的相关关系情况（即X组和Y组之间的相关关系情况）。
典型冗余分析是指研究典型变量对于X组的信息提取量；也或者典型变量对于Y组的信息提取量情况。
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7
案例应用
spssau在线分析
3 操作
本案例中X共有7项；Y共有5项。以SPSSAU分析为例，对应放入如下图：
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8
案例应用
spssau在线分析
4 输出结果
SPSSAU共输出4个表格；表格1用于典型变量表述典型变量之间的相关关系情况；表格2和表格3用于 展示典型变量与研究变量间的数学表达式关系和相关有关系；表格4可用于典型冗余分析。
完成典型变量提取之后，接着需要分别分析典型变量与X,或者Y之间的数学表达式关系，以及典型 变量分别与X或者Y之间的关系情况；并且可结合具体情况对于典型变量进行命名。

神秘顾客(MSI)和满意度指数(SSI)相关关系分析-汽车行业实证研究ppt课件

神秘顾客(MSI)和满意度指数(SSI)相关关系分析-汽车行业实证研究ppt课件
销售服务 神秘顾客指数(MSI)(SSI)相关关系分析
技术说明-相关性分析
▪ 指标说明
▪ Mean-所有纳入样本的平均水平，用以表示数据的集中趋势和程度。均值越高说明总体 服务水平越高；
▪ Standard Deviation-所有纳入样本的标准差，用以表示数据的离散趋势和程度。标准 差越大说明经销商(样本)之间的服务水平的差异性越大。
900
1000
MSI Score
Chevy MSI: Mean=739, Standard Deviation=102 Chevy SSI: Mean=915, Standard Deviation=52 MSI和SSI的集中趋势以及离散程度均存在较大差异
结论
统计表明，神秘客MSI与满意度SSI之 间存在一定程度的相关关系。虽然二 者之间没有明显的线性相关关系，但 仍然能够看出一定的线性趋势。
精品课件
▪ Skewness-偏度是某总体取值分布的对称性。偏度为0表示其数据分布形态与正态分布的 偏斜程度相同；偏度大于0表示其数据右端有较多的极端值；偏度小于0表示数据左端有 较多的极端值。
▪ Kurtosis-峰度是描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量。峰度的绝对值数值 越大表示其分布形态的陡缓程度与正态分布的差异程度越大。
10
MSI与SSI差值的分布情况-凯迪拉克
神秘客指数MSI与SSI差异的正态分布图
0%
μ-2σ=-67.8
98%
2%
μ+2σ=458.2
差异均值 Mean=195.2 标准差 SD=131.5 峰度 Skewness = 0.018 偏度 Kurtosis = -0.925
结论
通过图表发现差值近似服务正态分布。凯迪拉克经销商MSI与SSI成绩平均相差195.2分。其中

[课件]第八章SPSS的相关分析和线性相关分析PPT

[课件]第八章SPSS的相关分析和线性相关分析PPT

n (n1 )
大样本下
9n(n 1) Z 2(2n 5)
计算相关系数的基本操作（以高校 SPSS 科研研究.sav为例）
SPSS
SPSS
SPSS
SPSS
第三节偏相关分析
• 偏相关分析和偏相关系数 • 偏相关分析的基本操作及应用
SPSS
偏相关分析和偏相关系数
定义
• 也称净相关分析，在控制其他变量的线性影响的 条件下分析两变量间的线性相关，所采用的工具 是偏相关系数（净相关系数） 种类
SPSS
第八章SPSS 的相关分析 和线性相关 分析
SPSS
第一节相关分析和 线性回归分析概述
函数关系
事物之间关系 统计关系
SPSS
• 函数关系指的是两事物之间的一种一一对 应关系。即当一个变量x取一定值时，另一 变量y可以依确定的函数取唯一确定的值。 • 统计关系指两事物之间的一种非一一对应 关系，即当一个变量x取一定值时，另一变 量y无法依确定的函数取唯一确定的值。
种类 Pearson简单相关系数、Spearman相关系数、 Kendall 相关系数
SPSS
Pearson简单相关系数
• 主要用来度量两定距型（数值型）变量间的线性 相关性。
r
(x x)( y y)
i 1 i i 2 2 ( x x ) ( y y ) i i i 1 i 1 n n

2
1 x x ˆ e t (n 2) 1 0 其中 ( x0 ) 1 n Lxx 2
特别，当 n 很大且 x0 在 x 附近取值时, y 的置信水平为 1 的预测区间近似为
92
93
93
95

stata操作介绍之相关性分析(三)

stata操作介绍之相关性分析(三)
pcorr varnamel varlist [if] [in] [weight]
10
用pcorr命令实现偏相关分析，其命令为： pcorr, sales price advert
11
回归分析
回归分析时常用的Stata 命令有：regress , predict, test命令。regress, predict, test 是一组命令，它们完成各种简单和多元的普通最小二 乘法回归。
1.1stata中多重共线性检验的命令格式为：
15
3.test进行指定的检验
test命令主要用来检验系数是否符合一定的关系.test命令的格式如下:
test varl var2…var3k
检验多个变量的系数是否同时为零
test var=C

检验变量的系数是否为C
test varl=var2
检验两个变量的系数是否相等
test varl=(var2+var3)/C 检验多个变量之间存在的一些关系
8
用spearman命令实现所有变量的Spearman秩相关系数分析，并 在显著性水平超过0.05的相关系数上打上星号，其命令为： spearman, star(0.05)
9
4.偏相关系数分析 双变量相关分析是研究两个变量之间的相关关系，有时在分析两个 变量之间相关关系时，往往会有其他变量的影响因素混合在里面， 此时计算出来的相关系数可能并不能真正反映两个变量之间的关系。 偏相关性分析的命令格式：
pwcorr , sig star(0.05)
5
2. Kendall T相关系数分析 Kendall T相关性分析是一个非参数度量变量间的相关性，其取值在 一1和1之间。 Kendall T相关性分析的命令格式： ktau [varlist] [if] [in] [weight] [ ， ktau _ options ]

相关与回归分析PPT课件

相关与回归分析PPT课件

不完全相关
变量之间存在着不严格的依存关系，即因 变量的变动除了受自变量变动的影响外， 还受其他因素的影响。它是相关关系的主 要表现形式。
不相关
自变量与因变量彼此独立，互不影响，其 数量变化毫无联系。。
相关分析的主要内容包括：
（1）确定现象之间有无相关关系，以及 相关关系的表现形态。
（2）确定相关关系的密切程度。 （3）确定相关关系的数字模型，并进行
• 学习目的：
（1）掌握相关分析与相关系数的概念、相关系 数的计算方法
（2）掌握一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘 估计方法
（3）掌握回归方程的显著性检验
（4）利用回归方程进行预测
• 重点：（1）相关系数； （2）一元线性回归的基本原理。
• 难点：（1）相关系数的计算方法； （2）回归方程的显著性检验。
相关关系的测定
相关图
将变量之间的伴随变动绘于坐标图上 所形成的统计图。又称散点图。
简单相关图
根据未分组资料的原始数据直接 绘制的相关图。
分组相关图 根据分组资料绘制的相关图。
180
Y
170
身高
160
150
30
40
பைடு நூலகம்
50
60
70
80
90
体重
X
三、相关系数
（一）相关系数的含义和公式
在直线相关的条件下，用以反映两变量间
30
40
50
60
70
80
90
体重
100
线性负相关
80
60
40
非线性相关
20
0
200
300
400
500

典型相关实证分析ppt课件

典型相关实证分析ppt课件

x2 -.151 -.113 -2.215
x3 -.694 1.067 1.212
x4 -.189 .051 .027 来自身体形态指标的第一典型变量 为：
V 1 0 . 2 5 6 X 1 0 . 1 5 1 X 2 0 . 6 9 4 X 3 0 . 1 8 9 X 4
身体形态：年龄 x1、体重x2、胸围x3、日抽烟量x4
1
.957
2
.582
3
.180
3. Test that remaining correlations are zero（典型相关的显 著性检验）
从左至右分别为Wilks的统计量、卡方统计量、自由度和伴随 概率。在0.05的显著性水平下，三对典型变量中只有第一对典 型相关是显著的。
Test that remaining correlations are zero:
身体形态：年龄 x1、体重x2、胸围x3、日抽烟量x4； 健康状况：脉搏y1、收缩压y2、舒张压y3
2. Canonical Correlations（典型相关系数）
从表中可以看出第一典型相关系数达到0.957，第二典型相关 系数为0.582，第三典型相关系数为0.180。
Canonical Correlations
y3 -.021 .227 .189
5.Standardized Canonical Coefficients（两组典型变量的标准化 系数）
本例中的数据单位并不统一
Standardized Canonical Coefficients for Set-1
1
2
3
x1 -.256 -1.130 1.060
表1.1 两组身体素质的典型变量

统计学第7章相关与回归分析PPT课件

统计学第7章相关与回归分析PPT课件
预测GDP增长
利用回归分析，基于历史GDP数据和其他经济指标，预测未来GDP 的增长趋势。
预测通货膨胀率
通过分析通货膨胀率与货币供应量、利率等经济指标的关系，利用回 归分析预测未来通货膨胀率的变化。
市场研究
消费者行为研究
通过回归分析研究消费者购买决策的影响因素， 如价格、品牌、广告等。
市场细分
利用回归分析对市场进行细分，识别不同消费者 群体的特征和需求。
线性回归模型假设因变量和自变量之间 存在一种线性关系，即当一个自变量增 加时，因变量也以一种可预测的方式增
加或减少。
参数估计
参数估计是用样本数据来估计线性回 归模型的参数β0, β1, ..., βp。
最小二乘法的结果是通过解线性方程 组得到的，该方程组包含n个方程（n 是样本数量）和p+1个未知数（p是 自变量的数量，加上截距项）。
回归模型的评估
残差分析
分析残差与自变量之间的关系， 判断模型的拟合程度和是否存在
异常值。
R方值
用于衡量模型解释因变量变异的 比例，值越接近于1表示模型拟
合越好。
F检验和t检验
用于检验回归系数是否显著，判 断自变量对因变量的影响是否显
著。
05 回归分析的应用
经济预测
预测股票市场走势
通过分析历史股票数据，利用回归分析建立模型，预测未来股票价 格的走势。
回归模型的评估是通过各种统计 量来检验模型的拟合优度和预测 能力。
诊断检验（如Durbin Watson检 验）可用于检查残差是否存在自 相关或其他异常值。
03 非线性回归分析
非线性回归模型
线性回归模型的局限性
线性回归模型假设因变量和自变量之间的关系是线性的，但在实 际应用中，这种关系可能并非总是成立。

《序列相关性》课件

《序列相关性》课件
《序列相关性》PPT课件
本PPT课件将介绍序列相关性的概念、应用和分析方法，帮助您深入理解序 列数据的特征和变化规律。
什么是序列及其应用
序列是一组有序的数据点，具有时间或者空间上的关联性。它在许多领域中有着广泛的应用，包括金融、气象、 生物学等。
序列相关性的介绍
序列相关性指的是序列中数据点之间的关联程度。了解序列相关性有助于我 们预测未来的趋势和进行有效的数据分析。
Ljung-Box检验的样本数据需要经过预处理，包括提取序列数据、计算自相关 系数以及计算统计量。
Ljung-Box检验的Python实现
使用Python中的statsmodels库可以方便地进行Ljung-Box检验，帮助我们分 析序列相关性。
Ljung-Box检验的R语言实现
R语言中的stats包提供了Ljung-Box检验的函数，可以用于检验序列数据的相关性和模型拟合程度。
3. Brockwell, P. J., & Davis, R. A. (2002). Introduction to time series and forecasting (2nd ed.). New York: Springer.
总结与答疑
通过本次课件的学习，希望您能够深入理解序列相关性的概念和应用，掌握 相关分析的方法和技巧，并能在实际问题中灵活运用。

自相关与偏相关在时间序列分 析中的应用
自相关和偏相关函数在时间序列分析中有着重要的应用，可以帮助我们识别 序列数据中的趋势、周期性和季节性。
序列相关性的局限性及其应对 方法
序列相关性分析存在一定的局限性，如不能区分因果关系等。为了克服这些 问题，我们可以结合其他方法进行综合分析。
序列相关性的应用场景和未来 发展
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例2:Minitab的对话窗口
Correlations: Oxygen purity %, Hydrocarbon %
Pearson correlation of Oxygen purity % and Hydrocarbo n % = 0.937 P-Value = 0.000
结论是什么？
H0:p=0(无相关性) Ha:p≠0(有相关性）
例1 10-6
相关系数:R
相关系数(R)有时又称为皮尔森成果，用来测定两个变量之间的关 度。 属性 ◆R值取范围从-1.0到+1.0，即-1 ≤ R ≤ 1 。 ◆R<0意味着一个负线性相关，即是Y随着X的增加而减少。 ◆R>0意味和一个正线性相关，即是Y随着X的增加而增加。 ◆R=-1意味着一个完全负线性关系。 ◆R=1意味着一个完全正线性关系。 ◆R=0意味着无线性关系。
错误III：因果归属 相关并不意味着因果，仅仅是两个变量间存在的关系。
错误IV:曲解数据 掩饰真实的相关或者创造虚假的相关
数据实际上是来自不同的数据来源。 10-12
错误V:过多的集中于R 过多的集中于相关系数
上图有相关系数R≈0.7
错误V(续)
通常，人们过于把R（或R2）值作为一个“好”的相关的依据。前面 形说明了将数据图表化是多么重要。 但是当图表（和接下来的诊断）展示一个合法的线性关系或数学模 ，我们可以做出如下结论： ◆R2>0.4:相关性明确存在(n>25时) ◆R2>0.7:我们可以使用该关系，但必须慎重(n>9时) ◆R2>0.9:可使用的关系存在 ◆R2>0.95：关系良好
例1
某黑带想了解一化学蒸馏过程中氧气的纯度(Y)与冷凝器中的炭氢 合物的%之间的关系。 ◆数据在Oxygen purity. mtw ◆请做出散点图Oxygen purity (Y) v s Hydrocarbon %(x)
10-5
例1 Minitab:图形→散点图(oxygen purity.mtw)
相关分析的常见错误 ◆收集数据范围过窄 ◆外推法 ◆因果归属 ◆掩饰真正的相关或创造虚假的相关 ◆过多的集中在相关系数上
10-10
错误1：数据覆盖范围过窄 收集的数据覆盖范围过窄
X的范围越宽就会产生更佳的估算回归线。
错误II：外推法 在数据范围以外对相关性进行外推
数据范围内的关系在其他区域内不一定适用。 10-11
六西格玛绿带培训教材
相关性分析
10-1
学习目的
结束对本章节的学习后，学员将可以： ◆解释什么是相关分析 ◆进行相关分析
●散点图 ●相关系数 ●常见错误
回归分析 定义：回归是确定一个响应变量(或输出)与一个或多个因变量(或 之间的统计关系的方法。
Y=f(x1,x2,…xn) 其中：Y是响应变量 X1到xn是因变量
10-7
R=0
◆R=0意味着无线性关系。 ◆R=0并不意味着无关系。
相关系数
按照惯例 p表示总体的相关系数。 r表示样本的相关系数。
◆在Minitab中，两个或多个变量间的相关系数(R)及其统计显著 ◆可以通过下列方法得到：
统计>基本统计量>相关
10-8
例2
◆从文件Oxygen purity. mtv中，测定出Oxygen purity Hydroc (X)的相关系数。
相关分析 量化两个变量之间的线性关 系的程度，即等式的适合性
如何？
10-3
散点图 以图形方式展示每个样本的两个特性，每个坐标轴表示一个特性值
X轴-因变量
Y轴-响应变量
散点图的目的是直观地说明两个变量之间的关系 与关联程度。
散点图-图形展示关系 10-4
用Minitab做散点图பைடு நூலகம்
在Minitab中，可通过下列方式做散点图： a)图形>散点图 b)统计>回归>拟合线图
注意：这些“规则”是基 于经验的主观判断。
10-13
10-2
相关
定义：决定两个来自不同变量源的响应（或输出）之间线性关系 法。 也代表了两个变量间的线性关联程度。由一个相关系数(R)来衡量 变量间的联系强度，在这里-1 ≤ R ≤ 1。 按照惯例，R表示真实的系^数，R表示我们的最佳估算。
回归与相关
回归分析 回归分析建立关于因变量与 响应变量之间关系的估计方VS 程式（公式）。