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《相关性分析教程》PPT课件

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《相关性分析》幻灯片PPT

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文化 程度
男 Count
高中 中专或
高小以下 初中
中 技 大 专 以 上 Total
71
163
202
194
630
人%数within 性 别 11.3% 25.9% % within 文 化 程 度 39.2% 53.1%
32.1% 30.8% 100.0% 51.4% 52.4% 50.4%
% of Total 女 Count
“相关分析数据—课堂练习.sav〞中： 1〕以20000元为一档,对salary变量重新编码,生成新变量
sal_new； 2〕测量变量educ与salbegin；educ与jobtime；educ
与salary；年龄段与sal_new之间的相关性。(用 correlation模块〕
Total Count
181
307
393
370 1251
% within 性 别 14.5% 24.5%
31.4% 29.6% 100.0%
% within 文 化 程1度 00.0% 100.0%
条% 件o百f T分ota比l
14.5% 24.5%
100.0边% 缘10百0.0分%比100.0% 31.4% 29.6% 100.0%
皮尔森卡方 概率值
X2 自由度
序-序 概率值曼rs 距-距: r
Part Four 相关分析
三 两个变量间的相关性分析 analyze→correlate →bivariate
计算序-序、距-距相关系数，并T检验
距-距Pearson: r系数
序-序:τb ,rs
双尾检验
单尾检验
显示相应显 著度水平
计算每个变量的均值和 标准差

相关性分析及回归分析PPT课件

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较好
t统计量的P值小于显著水平（0.05），可 认为该自变量对因变量的影响是显著的。
17
• 已知一种新牌子化肥的不同施用量对庄稼产量的影响如下表。请你 确定当化肥施用量为5.5克时估计预期的产量。
化肥施 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 01. 用产量量x(( 02 13 24 34 04. 55 65 75 85 95 04 公克斤) ) 1 5 1 6 5 2 3 3 3 1 9
y = -0.0066x2 + 0.0897x + 0.2419 R2 = 0.9742
2
4
6
8
10
12
化肥(克)
• 假设庄稼以每公斤4元的价格出售，化肥要以每克0.2元的价格购买。 请确定能产生最大利润的化肥施用量。(运用规划求解)
• 总收益=价格×产量=4元×(-0.0066X2+0.0897x+0.2419) • 总成本=化肥成本×化肥施用量=0.2X
7
• 根据表中的数据计算不良贷款、贷款余额、累计应收贷款、贷款项 目个数、固定资产投资额之间的相关系数
• 法1：数据/数据分析/相关系数/做如下图所示设置 • 可见，不良贷款与各项贷款余额的相关性最高
8
10
• 回归基本上可视为一种拟合
过程，即用最恰当的数学方
程去拟合一组由一个因变量
和一个或多个自变量所组成 y
• 工具-数据分析-回归。
• 回归方程检验；
• R2判断回归方程的拟合优度； • t 统计量及相伴概率值，自变量与因变量之间的关系； • F统计量及相伴概率值，判断方程的回归效果显著性趋势线
• 根据数据建立散点图
• 自变量放在X轴，因变量放在Y轴

操作介绍之相关性分析三ppt课件

操作介绍之相关性分析三ppt课件
Pearson相关性分析是一个描述线性相关强度的量，取值于一1和1 之间。 Pearson相关性分析的命令格式：
correlate [varlist] [if] [in] [weight] [ ，correlate_ options
correlate尽可能使用两两变量中所有没有缺失的数据
pwcorr [varlist] [if] [in] [weight] [ ，correlate_ options ]
乘法回归。
1.regress实现因变量对自变量的回归
因变量
自变量
regress命令的格式: regress depvar indepvars[if] [in] [wei
ght] [options]
选项 noconstant hascons level(#) beta noheader
13
含义 不加常数项做线性回归 由用户指定常数项的值 设定置信水平(默认值为95% ) 报告标准化的beta系数 不报告输出表名
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：
三、线性回归分析
相关性分析 回归分析 多重共线性等相关检验和处理
1
线性回归分析的stata应用实例 本部分用到的实例是Big Andy’s Burger Barn的销 售模型。Big Andy的汉堡销售收入取决于单价和广告 支出水平 。因此，这个模型包含两个解释变量和一 个常数项。

《相关性分析教程》幻灯片PPT

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用Excel进展回归分析
根本形式
y cebx
两边取对数
对截距反对 数
lny)(ln c) (bx
对因变量取 对数
用Excel进展回归分析
用Excel进展回归分析
用Excel进展回归分析
根本形式
yablnx)(
对自变量取 对数
用Excel进展回归分析
用Excel进展回归分析
产量与需水量之间的关系：抛物线
用函数运算有两种方法：一是手工输入函数名称及 参数。这种输入形式比较简单、快捷。但需要非常 熟悉函数名称及其参数的输入形式。所以，只有比 较简单的函数才用这种方法输入；二是函数导入法。 这是一种最为常用的方法，它适合于所有函数的使 用，而且在导入过程中有向导提示，因而非常方便。 函数的一般导入过程为：点菜单“插入〞；找“函 数〞，此时出现一个“插入函数〞对话框；在对话 框的“选择类别〞中确定函数的类别〔如常用函数 或统计〕；在“选择函数〞内确定欲选的函数名称， 如SUM、MODE等；点“确定〞后即可出现该函数 运算的对话框向导，再按向导的提示往下运行即可。
单击任一空白单元格，输入 “=TRIMMEAN〔B2:B11，1/10〕〞， 回车后得截尾平均数为14.1
7．全距
单击任一空白单元格， 输入“=MAX〔B2:B11〕-MIN〔B2:B11〕〞， 回车后得全距为5。
8．标准差(估计样本〕
单击任一空白单元格， 输入“=STDEV〔B2:B11〕〞， 回车后得标准差为1.524。
第二步：在输入区域中输入$B$1:$B$11，在 输出区域中选择$F$1，其他复选框可根据需 要选定，选择汇总统计，可给出一系列描述统 计量；选择平均数置信度，会给出用样本平均 数估计总体平均数的置信区间；第K大值和第K 小值会给出样本中第K个大值和第K个小值。

相关性ppt课件

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§7 相关性
1
1． 通过收集现实问题中两个变量的数据作出散点图， 利用散点图直观认识变量间的相关关系． 2． 经历用不同的估算方法来描述两个变量线性相关的 过程．
2
1、函数是研究两个变量之间的依存关系的一种数量形 式.对于两个变量，如果当一个变量的取值一定时，另 一个变量的取值被唯一确定，则这两个变量之间的关系 就是一个函数关系. 正方形的面积y与正方形的边长x之间的关系y = x2 是确定性关系
5
探究1：变量之间的相关关系 思考1：考查下列问题中两个变量之间的关系： （1）商品销售收入与广告支出经费； （2）粮食产量与施肥量； （3）人体内的脂肪含量与年龄.
这些问题中两个变量之间的关系是函数关系吗？
6
思考2：“名师出高徒”可以解释为教师的水平越高， 学生的水平就越高，那么学生的学业成绩与教师的教学 水平之间的关系是函数关系吗？你能举出类似的描述生 活中两个变量之间的这种关系的成语吗？ 不是函数关系. 生活中还有很多类似的描述这种相关关系的成语， 如：“虎父无犬子”，“瑞雪兆丰年”等.
3
2、在中学校园里，有这样一种说法：“如果你的数学成 绩好，那么你学习物理就不会有什么大问题.”按照这种 说法，似乎学生的物理成绩与数学成绩之间存在着某种关 系，我们把数学成绩和物理成绩看成是两个变量，那么这 两个变量之间的关系是函数关系吗？
4
3、我们不能通过一个人的数学成绩是多少就准确地断定其 物理成绩能达到多少，学习兴趣、学习时间、教学水平等， 也是影响物理成绩的一些因素，但这两个变量是有一定关 系的，它们之间是一种不确定性的关系.类似于这样的两个 变量之间的关系，有必要从理论上作些探讨，如果能通过 数学成绩对物理成绩进行合理估计，将有着非常重要的现 实意义.

《相关性分析》PPT课件

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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)

[课件]相关性分析PPT

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SPSS的运行方式
SPSS主要有3种运行方式。 1．批处理方式 2．完全窗口菜单运行方式 3．程序运行方式
SPSS的数据编辑窗口
SPSS主界面主要有两个，一个是SPSS数据 编辑窗口，另一个是SPSS输出窗口。 数据编辑窗口由标题栏、菜单栏、工具栏、 编辑栏、变量名栏、内容区、窗口切换标 签页和状态栏组成，如图1-2所示。
实现步骤
6.2.3 结果和讨论
outline
• 线性相关（linear Correlation)
• 秩相关（rank correlation) • 分类变量的关联性分析
秩相关
也称等级相关,最常用的Spearman秩相关。
资料类型 不服从正态分布的资料 总体分布未知的资料 等级资料
该窗口下方有两个标签：“Data View”（数据视图 ）和“Variable View”（变量视图）。 如果使用过电子表格，如Microsoft Excel等，那么 数据编辑窗口中“Data View”所对应表格许多功 能应该已经熟悉。但是它和一般的电子表格处理 软件还有以下区别。
（1） 一个列对应一个变量，即每一列代表一个变 量（Variable）或一个被观测量的特征。例如问 卷上的每一项就是一个变量。 （2） 行是观测，即每一行代表一个个体、一个观 测、一个样品，在SPSS中称为事件（Case）。 例如，问卷上的每一个人就是一个观测。
χ² 检验
χ² 检验 秩和检验
Logistic回归分析
测量级别 类-类 (类-序)
相关 系数 λ
取值范 围 [0.1]
PRE意义 λ
检验方 法 χ2
SPSS程序 crosstabs Crosstabs/ correlation crosstabs/ Oneway/ means crosstabs/ correlation /linear
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利用EXCEL计算相关系数
1．利用函数计算相关系数 2．用相关系数宏计算相关系数
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1．利用函数计算相关系数
在Excel中，提供了两个计算两个变量之间相关系 数的方法，CORREL函数和PERSON函数，这两个 函数是等价的，这里我们介绍用CORREL函数计算 相关系数。
用EXCEL进行
相关与回归分析
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用Excel进行相关与回归分析
用Excel计算描述统计量 用Excel进行相关分析 用Excel进行回归分析
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用Excel计算描述统计量
用函数计算描述统计量 描述统计菜单项的使用
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一、用函数计算描述统计量
常用的描述统计量有众数、中位数、 算术平均数、调和平均数、几何平 均数、极差、四分位差、标准差、 方差、标准差系数等。下面介绍如 何用函数来计算描述统计量。
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用函数运算有两种方法：一是手工输入函数名称及 参数。这种输入形式比较简单、快捷。但需要非常 熟悉函数名称及其参数的输入形式。所以，只有比 较简单的函数才用这种方法输入；二是函数导入法。 这是一种最为常用的办法，它适合于所有函数的使 用，而且在导入过程中有向导提示，因而非常方便。 函数的一般导入过程为：点菜单“插入”；找“函 数”，此时出现一个“插入函数”对话框；在对话 框的“选择类别”中确定函数的类别（如常用函数 或统计）；在“选择函数”内确定欲选的函数名称， 如SUM、MODE等；点“确定”后即可出现该函数 运算的对话框向导，再按向导的提示往下运行即可。
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7．全距
单击任一空白单元格， 输入“=MAX（B2:B11）-MIN（B2:B11）”， 回车后得全距为5。
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8．标准差(估计样本）
单击任一空白单元格， 输入“=STDEV（B2:B11）”， 回车后得标准差为1.524。
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9．标准差系数
单击任一空白单元格， 输入“=STDEV（B2:B11）/AVERAGE
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点“确定”后即可出现该函数运算的对话框向导，在Number1 处输入B2：B11或选择Excel中的B2：B11区域。按“确定”， 在Excel中即得到众数14。
精选课件=MEDIAN（B2:B11）”， 回车后得中位数为14。
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6．截尾平均数
将数据按由小到大顺序排列后，因数据两端 值不够稳定，按一定比例去掉头尾两端一定 数量的观察值，然后再求平均，这样得到的 平均数就是截尾平均数。如果按2/10，即 从30个数据中去掉最大的一个值和最小的一 个值，再求平均数。
单击任一空白单元格，输入 “=TRIMMEAN（B2:B11，1/10）”， 回车后得截尾平均数为14.1
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2．用相关系数宏计算相关系数 第一步：单击“工具”菜单，选择“数据分析” 项，在“数据分析”项中选择“相关系数”，弹
出 “相关系数”对话框。
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第二步：在“输入区域”输入$B$2:$C$10，“分 组方式”选择逐列，选择“标志位于第一行”，在 “输出区域”中输入$I$3，单击“确定” 。
3．算术平均数
单击任一空白单元格， 输入“=AVERAGE（B2:B11）”， 回车后得算术平均数为14.1。
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4．几何平均数
单击任一空白单元格， 输入“=GEOMEAN（B2:B11）”， 回车后得几何平均数为14.02。
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5．调和平均数
单击任一空白单元格， 输入“=HARMEAN（B2:B11）”， 回车后得调和平均数为1.422。
常用的统计量函数
由于公式执行后显示的是计算结果．按Ctrl+、键(位于键 盘左上角)．可使公式在显示公式内容与显示公式结果之 间切换．
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二、描述统计菜单项的使用
仍使用上面的例子 我们已经把数据输入到B2:B11单元格， 然后按以下步骤操作：
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第一步：在工具菜单中选择数据分析选项，从其对话框中 选择描述统计，按确定后打开描述统计对话框。
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上面的结果中，平均指样本均值；标准误差 指样本平均数的标准差；中值即中位数；模 式指众数；标准偏差指样本标准差，自由度 为n-1；峰值即峰度系数；偏斜度即偏度系 数；区域实际上是极差，或全距；可以看出 与我们前面用函数计算的结果完全相同。最 大值为16，最小值为11，第三个最大值为 15，第三个最小值为13。
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第二步：在输入区域中输入$B$1:$B$11，在 输出区域中选择$F$1，其他复选框可根据需要 选定，选择汇总统计，可给出一系列描述统计 量；选择平均数置信度，会给出用样本平均数 估计总体平均数的置信区间；第K大值和第K小 值会给出样本中第K个大值和第K个小值。
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第三步：单击确定，可得输出结果。
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1．众数
例：为了分析小麦的分蘖情况，进行了10株 小麦的调查，如下图所示：
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（1）手工输入函数名称及参数 单击任一单元格，输入“=MODE（B2：B11）”， 回车后即可得众数为14。
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（2）函数导入法 点菜单“插入”；找“函数”，此时出现一个 “插入函数”对话框；在对话框的“选择类别” 中确定函数的类别“统计”；在“选择函数”内 确定欲选的函数名称“MODE”，
（B2:B11）”， 回车后得标准差系数为0．1080
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10．偏度系数
单击任一空白单元格， 输入“=SKEW（B2:B11）”， 回车后得偏度系数为-0.678。
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11．峰度系数
单击任一空白单元格， 输入“=KURT（B2:B11）”， 回车后得峰度系数为0.6249。
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第一步：单击任一个空白单元格，单击“插入”菜 单，选择“函数”，打开“插入函数”对话框，在 “选择类别”中选择“统计”；在“选择函数”中 选择“CORREL”，单击确定后，出现CORREL对 话框。
第二步：在array1中输入B3：B10，在array2中 输入C3：C10，即可在对话框下方显示出计算结果 为0.77723。