东财09春学期《统计学》第十一章回归分析与相关分析课堂笔记
第十一章回归分析与相关分析
一、学习目的与要求
重点：函数关系与相关关系的区别；相关关系的分类；相关分析与回归分析的联系与区别；用最小平方法
进行一元线性回归分析；离差平方和的分解；相关系数的计算及检验；估计标准误差与预测。
难点：回归系数的假设检验，以及回归估计。
二、课程内容
11.1 相关分析
相关和回归分析是研究事物的相互关系、测定他们联系的紧密程度、揭示其变化的具体形式和规律性的统计方法，是构造各种经济模型、进行结构分析、政策评价、预测和控制的重要工具。
1.相关关系的概念
现象之间的确定性依存关系称为函数关系，对于自变量的每一个给定值，因变量都有一个确定值与之相对
应，并且这种关系可以用一个数学表达式反映出来。相关关系反映的是现象之间的不确定性依存关系，当给定
自变量的一个值时，因变量有若干个随机值与之对应，表现出一定的波动性。
函数关系与相关关系之间并无严格分界限：有函数关系的变量间，由于有测量误差及各种随机因素的干扰，可变现为相关关系；对具有相关关系的变量有了深刻了解后，相关关系可能转化为或借助函数关系来描述。
2.相关关系的种类（重点）
(1)按变量的个数，可分为一元相关和多元相关。
(2)按变量之间相互关系的表现形式，可分为线性相关和非线性相关。
(3)根据变量之间相互关系的方向，可分为正相关和负相关。
3.相关关系的测定
(1)定性分析，是依据研究者的理论知识和实践经验，对客观现象之间是否存在相关关系，以及何种关系做出判断。
(2)定量分析，在定性分析的基础上，通过编制相关表、绘制相关图、计算相关系数与判定系数等方法，来判断现象之间相关的方向、形态及密切程度。
①相关表：将现象之间的相互关系用表格形式来反映，包括简单相关表和分组相关表。
简单相关表：适用于所观察的样本单位数较少，不需要分组的情况。
分组相关表：适用于所观察的样本单位数较多标志变异又较复杂，需要分组的情况。
②相关图，又称散点图，用直角坐标系的x轴代表自变量，y轴代表因变量，将两个变量间相对应的变量值用坐标点的形式描绘出来，用以表明相关点分布状况。
③相关系数，在直线相关的条件下，用以反映两变量间线性相关密切程度的统计指标，计算公式为：
r>0 为正相关，r < 0 为负相关；|r|=0 表示不存在线性关系；
|r|＝1 表示完全线性相关；0<|r|<1表示存在不同程度线性相关：
|r| < 0.4 为低度线性相关；0.4≤ |r| ＜0.7为显著性线性相关；
0.7≤|r| ＜1.0为高度显著性线性相关。
判定系数：是相关系数的平方，用r2表示，用来衡量回归方程对y的解释程度。
判定系数取值范围：
r2越接近于1，表明x与y之间的相关性越强；r2越接近于0，表明两个变量之间几乎没有直线相关关系。
11.2 一元线性回归分析
1. 回归分析概述
回归分析指根据相关关系的数量表达式(回归方程式)与给定的自变量x，揭示因变量y在数量上的平均变化和求得因变量的预测值的统计分析方法。
回归分析与相关分析既有联系又有区别。(重点)
联系：
(1)理论和方法具有一致性；
(2)无相关就无回归，相关程度越高，回归越好；
(3)相关系数和回归系数方向一致，可以互相推算。
区别：
(1)回归分析中必须区分自变量和因变量，而相关分析中两个变量是完全对等的；
(2)相关分析中x、y均为随机变量，回归分析中只有y为随机变量；
(3)相关分析测定相关程度和方向，回归分析用回归模型进行预测和控制。
注意：
我们不能把回归分析看作是在变量间建立一个因果关系的过程。回归分析只能表明，变量时如何或者是以怎样的程度彼此联系在一起的。有关因果关系的任何结论，必须建立在理论分析的基础之上。
2. 一元线性回归模型
对于经判断具有线性关系的两个变量y与x，构造一元线性回归模型为：
其中截距a表示在没有自变量x的影响时，其他各种因素对因变量y的平均影响；回归系数b表明自变量x每变动一个单位，因变量y平均变动b个单位。
参数a、b的确定：最小平方法
基本数学要求：
分别对函数中a、b求偏导，并令其为零，有：
得到a，b的值为：
（资料如前）
判定系数与相关系数的区别：
判定系数无方向性，相关系数则有方向，其方向与样本回归系数b相同；
判断系数说明变量值的总离差平方和中可以用回归线来解释的比例，相关系数只说明两变量间关联程度及方向；
相关系数有夸大变量间相关程度的倾向，因而判定系数是更好的度量值。
3.回归估计标准差
(1)回归估计标准差是因变量各实际值与其估计值之间的平均差异程度，表明其估计值对各实际值代表性的强弱；其值越小，回归方程的代表性越强，用回归方程估计或预测的结果越准确。
大样本条件下，可用如下公式计算：
（资料如前）
(2)离差平方和的分解
称为总离差平方和(SST) ，反映因变量Y的离散程度；称为回归离差平方和(SSR) ，反映由于Y和X的线性依存关系所引起Y的变动部分；称为剩余平方和(Q) ，反
映其他因素对Y的影响部分。
(3) 判定系数
称为判定系数，用来衡量回归线对Y的总离差说明程度。判定系数的平方根即为相关系数。
判定系数与估计标准差的关系：
估计标准差越小，则变量间相关程度越高，回归线对Y的解释程度越高。
4.线性相关的显著性检验
目的：检验总体两变量间线性相关性是否显著。
样本相关系数r的显著性检验(t检验) 的目的是检验总体两变量间线性相关性是否显著。其步骤为：
(1)提出假设：
(2)构造检验统计量：
(3)根据给定的显著性水平，确定临界值
(4)确定原假设的拒绝规则：
若则接受，表示总体两变量间线性相关性不显著；
若，则拒绝，表示总体两变量间线性相关性显著。
(5) 计算检验统计量并做出决策。
（资料如前）
5.回归估计与预测
估计的前提：回归方程经过检验，证明X 和Y 的关系在统计上是显著相关的。
(1) 点估计：对于给定的X值，求出Y平均值的一个估计值或Y的一个个别值的预测值。
(2)区间估计：对于给定的X值，求出Y平均值的置信区间或Y的一个个别值的预测区间。
SPSS输出结果（不要求掌握）
企业管理 对居民消费率影响因素的探究 ---以湖北省为例改革开放以来,我国经济始终保持着高速增长的趋势,三十多年间综合国力得到显著增强,但我国居民消费率一直偏低,甚至一直有下降的趋势。居民消费率的偏低必然会导致我国内需的不足,进而会影响我国经济的长期健康发展。 本模型以湖北省1995年-2010年数据为例，探究各因素对居民消费率的影响及多元关系。（注：计算我国居民的消费率,用居民的人均消费除以人均GDP,得到居民的消费率）。通常来说，影响居民消费率的因素是多方面的，如:居民总收入，人均GDP，人口结构状况1（儿童抚养系数，老年抚养系数），居民消费价格指数增长率等因素。 总消费(C:亿元) 总GDP（亿元）消费率(%) 1995 1095.97 2109.38 51.96 1997 1438.12 2856.47 50.35 2000 1594.08 3545.39 44.96 2001 1767.38 3880.53 45.54 2002 1951.54 4212.82 46.32 2003 2188.05 4757.45 45.99 2004 2452.62 5633.24 43.54 2005 2785.42 6590.19 42.27 2006 3124.37 7617.47 41.02 2007 3709.69 9333.4 39.75 2008 4225.38 11328.92 37.30 1.人口年龄结构一种比较精准的描述是：儿童抚养系数(0-14岁人口与 15-64岁人口的比值)、老年抚养系数(65岁及以上人口与15-64岁人口的比值〉或总抚养系数(儿童和老年抚养系数之和)。0-14岁人口比例与65岁及以上人口比例可由《湖北省统计年鉴》查得。
问：请详细说明相关分析与回归分析的相同与不同之处 相关分析与回归分析都是研究变量相互关系的分析方法，相关分析是回归分析的基础，而回归分析则是认识变量之间相关程度的具体形式。 下面分为三个部分详细描述两种分析方法的异同： 第一部分：相关分析 一、相关的含义与种类 （一）相关的含义 相关是指自然与社会现象等客观现象数量关系的一种表现。 相关关系是指现象之间确实存在的一定的联系，但数量关系表现为不严格相互依存关系。即对一个变量或几个变量定一定值时，另一变量值表现为在一定范围内随机波动，具有非确定性。如：产品销售收入与广告费用之间的关系。 （二）相关的种类 1. 根据自变量的多少划分，可分为单相关和复相关 2. 根据相关关系的方向划分，可分为正相关和负相关 3. 根据变量间相互关系的表现形式划分，线性相关和非线性相关 4.根据相关关系的程度划分，可分为不相关、完全相关和不完全相关 二、相关分析的意义与内容 (一)相关分析的意义 相关分析是研究变量之间关系的紧密程度，并用相关系数或指数来表示。其目的是揭示现象之间是否存在相关关系，确定相关关系的表现形式以及确定现象变量间相关关系的密切程度和方向。 (二)相关分析的内容 1. 明确客观事物之间是否存在相关关系 2. 确定相关关系的性质、方向与密切程度 三、直线相关的测定 （一）相关表与相关图 1. 相关表 在定性判断的基础上，把具有相关关系的两个量的具体数值按照一定顺序平行排列在一张表上，以观察它们之间的相互关系，这种表就称为相关表。 2. 相关图
把相关表上一一对应的具体数值在直角坐标系中用点标出来而形成的散点图则称为相关图。利用相关图和相关表，可以更直观、更形象地表现变量之间的相互关系。 （二）相关系数 1. 相关系数的含义与计算 相关系数是直线相关条件下说明两个变量之间相关关系密切程度的统计分析指标。相关系数的理论公式为： y x xy r δδδ2= （1）xy 2δ 协方差 x δ x 的标准差 y δ y 的标准差 （2）xy 2δ 协方差对相关系数r 的影响，决定：???<>数值的大小正、负）或r r r (00 简化式 ()()2222∑∑∑∑∑∑∑-?--= y y n x x n y x xy n r 变形：分子分母同时除以2 n 得 r =???????????? ??-???????????? ??-?-∑∑∑∑∑∑∑2222n y n y n x n x n y n x n xy =()[]()[]2222y y x x y x xy -*-?-=y x y x xy δδ-?- n x x x ∑-=2)(δ=()[]n x x x x ∑+?-222=()222x n x x n x +??-∑∑ = () 22x x - 2. 相关系数的性质
北京语言大学网络教育学院 《统计学》模拟试卷一 注意： 1.试卷保密，考生不得将试卷带出考场或撕页，否则成绩作废。请监考老师负责监督。 2.请各位考生注意考试纪律，考试作弊全部成绩以零分计算。 3.本试卷满分100分，答题时间为90分钟。 4.本试卷分为试题卷和答题卷，所有答案必须答在答题卷上，答在试题卷上不给分。 一、【单项选择题】(本大题共10小题，每小题2分，共20分)在每小题列出的四个选项中只有一个选项是符合题目要求的，请将正确选项前的字母填在答题卷相应题号处。 1.若正态总体，方差2σ已知，则总体均值μ的区间估计所采用的统计量为（ ）。 2.利用最小二乘法配合趋势线方 程的条件是：（ ）。 3.有10位学生， 其中8位男生，2位女生。从中一次 随机抽选4人，则恰巧其中有2位女生的概率为（ ）。 4.假设检验中的显着性水平越高， 对同一问题（ ）。 [A] 临界点就越小 [B] 所需样本量就越大 [C] 就越有可能接受H [D] 就越小 5.各实际观测值i y 与回归值?i y 的离差平方和称为（ ）。 [A] 回归平方和 [B] 剩余平方和 x x x x [A] ?()0i i y y -=∑ [B] 2 ?()i i y y -∑最 小 [C] 0t =∑ [D] A 且B [A] 4221028()()10 10 C [B] 2228()()10 10 [C] 224 8210/C C C [D]
[C] 总离差平方和 [D] 估计标准误差 6.在对一个4×4列联表进行2χ检验时，2χ 分布的自由度是（ ）。 7.我国目前的零售价格指数的特 点是( )。 [A] 对所选商品使用的价格是该商品的市价 [B] 对所选商品使用的价格是该商品的议价 [C] 是根据全部零售商品计算而得 [D] 是采用加权算术平均形式计算的 8.在回归分析中，F 检验主要是用来进行( )检验。 [A] 回归方程的显着性 [B] 相关系数的显着性 [C] 回归系数的显着性 [D] 估计标准误差的显着性 9.样本方差和总体方差在计算上的区别是( )。 [A] 只有样本方差才使用了全部数据 [B] 样本方差是用数据个数去除离差平方和 [C] 只有总体方差才使用了全部数据 [D] 总体方差是用数据个数去除离差平方和 10.2~(,12)X N μ，则(||36)P x μ-≤=( )。 二、【多项选择题】(本大题共 10小题，每小题3分，共30分)在每小题列出的四个选项中至少有两个选项是符合题目要求的，请将正确选项前的字母填在答题卷相应题号处。多选、少选、错选均无分。 11.研究促销方式对销售量的影响，促销方式共有三个水平，则这种方差分析是（ ）。 [A] 单因素方差分析 [B] 双因素方差分析 [A] 16 [B] 12 [C] 9 [D] 2 [A] [B] [C] [D]
电视广告费用和报纸广告费用对公司营业收入 的回归模型分析 SPSS录入数据： 本研究关注的是电视广告费用和报纸广告费用对公司收入的影响。 公司收入样本总数为8，M=93.75，SD=1.909；电视广告费用（X1）M=3.19，SD=0.961；报纸广告费用（x2）M=2.48，SD=0.911。 通过皮尔逊相关性分析得出因变量与自变量x1和x2的相关系数分别为（r=0.8，p=0.008）和（r=-0.02，p=0.48），说明公司收入与电视广告费用呈显著性正相关，而公司收入与报纸广告费用相关不显著。 以电视广告费用和报纸广告费用分别作为自变量，以公司收入作为因变量，进行线性回归。具体结果见表1。结果发现，电视广告费用对公司收入存在显著的正向影响（β=0.808，B=1.604，t=3.357，p<0.05,R2=0.653），即电视广告费用的增长会提升公司收入，且该模型能够解释结果的65.3%；报纸广告费用对公司收入不存在显著的正向影响（β=-0.021,t=-0.05,p=0.96）。 表1：广告费用对公司收入的回归结果表 注: 表格中呈现了预测变量的非标准化系数, 括号内是标准误。
以电视广告费用和报纸广告费用同时作为自变量，以公司收入作为因变量，则两个费用对公司收入存在显著的正向影响（β电视=1.153，B电视=2.29，t=7.532，p<0.05；β报纸=0.621，B报纸=1.301，t=4.057，p<0.052, R2=0.919），即电视广告和报纸广告费用的同时增长会提升公司收入，且该模型能够解释结果的91.9%。共线性分析：VIF电视广告=1.448，VIF报纸广告=1.448，均小于5，说明电视广告和报纸广告之间共线性可能性较低。 思路及步骤： 1、公司收入样本总数为8，M=93.75，SD=1.909；电视广告费用M=3.19，SD=0.961； 报纸广告费用M=2.48，SD=0.911。 步骤：回归-线性，之后选择如下：【均值、标准差】
你应该要掌握的7种回归分析方法 标签：机器学习回归分析 2015-08-24 11:29 4749人阅读评论(0) 收藏举报 分类： 机器学习（5） 目录(?)[+]转载：原文链接：7 Types of Regression Techniques you should know!（译者/刘帝伟审校/刘翔宇、朱正贵责编/周建丁） 什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 我们为什么使用回归分析？ 如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面，让我们举一个简单的例子来理解它： 比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。具体如下： 1.它表明自变量和因变量之间的显著关系；
2.它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。 回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。 我们有多少种回归技术？ 有各种各样的回归技术用于预测。这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。我们将在下面的部分详细讨论它们。 对于那些有创意的人，如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合，你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。但在你开始之前，先了解如下最常用的回归方法： 1. Linear Regression线性回归 它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。 用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。
注意：正式考试的计算题除与下述题目一样外，还包括指数分析中的双因素分析，认真看课本的例题 四、计算题（共3题，共40分） 1、（10分）甲、乙两单位人数及月工资资料如下： 根据上表资料： （1）比较甲乙两单位两个单位哪个单位工资水平高； （2） 说明哪个单位平均工资更具代表性 甲、乙两单位人数及月工资资料如下： 根据上表资料： （1）比较甲乙两单位两个单位哪个单位工资水平高； （2） 说明哪个单位平均工资更具代表性 解： （1）人） 元甲 /(1710== ∑∑f Mf x
人） 元乙 /(1832== ∑∑f Mf x 以上计算可知，乙单位工资水平高； (2) %1.10%100=?=x S V 甲σ %2.10%100=?= x S V s 乙 以上计算可知甲单位平均工资的标准差系数小于乙单位，说明甲单位平均工资更具有代表性。 2、（15分）某高校进行一次英语测验，为了解考试情况，随机抽样抽选1%的学生进行调查，所得资料如下： 试以95．45%的可靠性估计（相应的概率度请在教材上查阅）： （1）该校学生英语考试的平均成绩的范围； （2）成绩在80分以上的学生所占的比重的范围。 解：（1）,100=n )(761 1 分== ∑ ∑==k i i k i i i f f x x ，)(119)(21 1 22分=-= ∑∑==k i i k i i i f f x x s ，用22σ代替s 有： )(09.1)1(2 分=- = N n n x σμ，)(18.2分==?x x t μ，区间范围：18.276±=?±x x 。 （2）%441 == n n p ，用样本比重代替总体比重，%94.4)1()1(=--=N n n P P p μ。 %88.9==?p p t μ，区间范围：%88.9%44±=?±p p 。 3、（15分）4.某企业生产的袋装食品采用自动打包机包装，每袋标准重量为100克。现从某天生产的一批产品中按重复抽样随机抽取50包进行检查，测得每包重量(克)如下： ) /(186.881 )M (2i 人元乙=--= ∑n f x S i )/(173.071 )M (2i 人元甲=--=∑n f x S i
SPSS回归分析过程详解 一、相关分析 在医学中经常要遇到分析两个或多个变量间关系的的密切程度，需要用相关分析实现。SPSS的相关分析功能被集中在Statistics菜单的Correlate子菜单中，包括以下三个过程： Bivariate过程此过程用于进行两个/多个变量间的参数/非参数相关分析，如果是多个变量，则给出两两相关的分析结果。这是Correlate子菜单中最为常用的一个过程，实际上我们对他的使用可能占到相关分析的95%以上。下面的讲述也以该过程为主。 Partial过程如果需要进行相关分析的两个变量其取值均受到其他变量的影响，就可以利用偏相关分析对其他变量进行控制，输出控制其他变量影响后的相关系数，这种分析思想和协方差分析非常类似。Partial过程就是专门进行偏相关分析的。Distances过程调用此过程可对同一变量内部各观察单位间的数值或各个不同变量间进行距离相关分析，前者可用于检测观测值的接近程度，后者则常用于考察预测值对实际值的拟合优度。该过程在实际应用中用的非常少。 Bivariate过程 一、界面说明 【Variables框】 用于选入需要进行相关分析的变量，至少需要选入两个。 【Correlation Coefficients复选框组】
用于选择需要计算的相关分析指标，有： Pearson复选框选择进行积距相关分析，即最常用的参数相关分析 Kendall's tau-b复选框计算Kendall's等级相关系数 Spearman复选框计算Spearman相关系数，即最常用的非参数相关分析（秩相关）【Test of Significance单选框组】 用于确定是进行相关系数的单侧（One-tailed）或双侧（Two-tailed）检验，一般选双侧检验。 【Flag significant correlations】 用于确定是否在结果中用星号标记有统计学意义的相关系数，一般选中。此时P<0.05的系数值旁会标记一个星号，P<0.01的则标记两个星号。 【Options钮】 弹出Options对话框，选择需要计算的描述统计量和统计分析： Statistics复选框组可选的描述统计量。它们是： Means and standard deviations每个变量的均数和标准差 Cross-product deviations and covariances各对变量的交叉积和以及协方差阵Missing Values单选框组定义分析中对缺失值的处理方法，可以是具体分析用到的两个变量有缺失值才去除该记录（Exclude cases pairwise），或只要该记录中进行相关分析的变量有缺失值（无论具体分析的两个变量是否缺失），则在所有分析中均将该记录去除(Excludes cases listwise)。默认为前者，以充分利用数据。 线性回归分析 线性回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。回归分
统计学模拟试卷(一) 一、填空题（每空1分，共10分） 1、古典统计学时期有两大学派，它们分别是和。 2、统计指标反映的是的数量特征，数量标志反映的是的数量特征。 3、统计数据收集过程中，可能存在两种误差：和。 4、统计分组按分组标志的多少分为分组和分组。 5、各个变量值与其算术平均数的等于零，并且为最小值。 6、直接用平均差或标准差比较两个变量数列平均数的代表性的前提条件是两个变量数列的相等。 7、优良估计的三个标准是、和。 8、在相关分析中，要求两个变量都是_______；在回归分析中，要求自变量是_______，因变量是_______。 9、编制动态数列最基本的原则是。 10、综合反映不能直接相加的多种事物综合变动的相对数就是。 二、判断题（每题1分，共10分，请填入“√”或“ ”） 1、可变标志是总体同质性特征的条件，而不变标志是总体差异性特征的条件。（） 2、通常情况下，数量指标的表现形式是绝对数，质量指标的表现形式是相对数和平均数。（） 3、在异距分组数列中，计算频数密度主要是为了消除组距因素对次数分布的影响。（） 4、能够对统计总体进行分组，是由统计总体中的各个单位所具有的“同质性”特点决定的。（） 5、位置平均数不受极端值的影响。（） 6、登记性误差和系统性误差是可以避免的，而偶然性误差是不可避免的。（）
7、变量y 与平均数y 的离差平方和，即2 )(∑-y y 称为y 的总变差。（ ） 8、间隔相等的时期数列计算平均发展水平时，应用首尾折半的方法。（ ） 9、若时间数列各期的环比增长量Δ相等(Δ＞0)，则各期的环比增长速度是逐年(期)增加的。( ) 10、价格是价格指数的研究对象，习惯上把它称为指数化指标，而销售量则是销售量指数中的指数化指标。( ) 三、单项选择题（每题1分，共10分） 1、社会经济统计的研究对象是（ ）。 A 、抽象的数量关系 B 、社会经济现象的规律性 C 、社会经济现象的数量方面 D 、社会经济统计认识过程的规律和方法 2、几位学生的某门课成绩分别是67分、78分、88分、89分、96分，则“成绩”是（ ）。 A 、品质标志 B 、数量标志 C 、标志值 D 、数量指标 3、对一批商品进行质量检验，最适宜采用的调查方法是（ ）。 A 、全面调查 B 、抽样调查 C 、典型调查 D 、重点调查 4、如果所有标志值的频数都减少为原来的1/5，而标志值仍然不变，那么算术平均数（ ） A 、不变 B 、扩大到5倍 C 、减少为原来的1/5 D 、不能预测其变化 5、在抽样调查时，若有意选择较好或较差的单位，则会产生（ ） A 、登记性误差 B 、调查误差 C 、偶然性误差 D 、系统性误差 6、在简单回归直线bx a y c +=中，b 表示（ ） A 、当x 增加一个单位时，y 增加a 的数量 B 、当y 增加一个单位时，x 增加b 的数量 C 、当x 增加一个单位时，y 的平均增加值
多元回归分析 在大多数的实际问题中，影响因变量的因素不是一个而是多个，我们称这类回问题为多元回归分析。可以建立因变量y与各自变量x j(j=1,2,3,…,n)之间的多元线性回归模型： 其中：b0是回归常数；b k(k=1,2,3,…,n)是回归参数；e是随机误差。 多元回归在病虫预报中的应用实例: 某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子；x1为最多连续10天诱蛾量(头)；x2为4月上、中旬百束小谷草把累计落卵量(块)；x3为4月中旬降水量(毫米)，x4为4月中旬雨日(天)；预报一代粘虫幼虫发生量y（头/m2）。分级别数值列成表2-1。 预报量y：每平方米幼虫0~10头为1级，11~20头为2级，21~40头为3级，40头以上为4级。 预报因子：x1诱蛾量0~300头为l级，301~600头为2级，601~1000头为3级，1000头以上为4级；x2卵量0~150块为1级，15l~300块为2级，301~550块为3级，550块以上为4级；x3降水量0~10.0毫米为1级，10.1~13.2毫米为2级，13.3~17.0毫米为3级，17.0毫米以上为4级；x4雨日0~2天为1级，3~4天为2级，5天为3级，6天或6天以上为4级。 表2-1 x1 x2 x3 x4 y 年蛾量级别卵量级别降水量级别雨日级别幼虫密 度 级别 1960 1022 4 112 1 4.3 1 2 1 10 1 1961 300 1 440 3 0.1 1 1 1 4 1 1962 699 3 67 1 7.5 1 1 1 9 1 1963 1876 4 675 4 17.1 4 7 4 55 4 1965 43 1 80 1 1.9 1 2 1 1 1 1966 422 2 20 1 0 1 0 1 3 1 1967 806 3 510 3 11.8 2 3 2 28 3
常见非线性回归模型 1.简非线性模型简介 非线性回归模型在经济学研究中有着广泛的应用。有一些非线性回归模型可以通 过直接代换或间接代换转化为线性回归模型,但也有一些非线性回归模型却无 法通过代换转化为线性回归模型。 柯布—道格拉斯生产函数模型 y AKL 其中L和K分别是劳力投入和资金投入, y是产出。由于误差项是可加的, 从而也不能通过代换转化为线性回归模型。 对于联立方程模型,只要其中有一个方程是不能通过代换转化为线性,那么这个联立方程模型就是非线性的。 单方程非线性回归模型的一般形式为 y f(x1,x2, ,xk; 1, 2, , p) 2.可化为线性回归的曲线回归 在实际问题当中，有许多回归模型的被解释变量y与解释变量x之间的关系都不是线性的，其中一些回归模型通过对自变量或因变量的函数变换可以转化为
线性关系，利用线性回归求解未知参数，并作回归诊断。如下列模型。 （1）y 0 1e x （2）y 0 1x2x2p x p （3）y ae bx (4)y=alnx+b 对于（1）式，只需令x e x即可化为y对x是线性的形式y01x，需要指出的是，新引进的自变量只能依赖于原始变量，而不能与未知参数有关。 对于（2）式，可以令x1=x,x2=x2,?,x p=x p,于是得到y关于x1,x2,?, x p 的线性表达式y 0 1x12x2 pxp 对与（3）式，对等式两边同时去自然数对数，得lnylnabx ,令 y lny, 0 lna, 1 b，于是得到y关于x的一元线性回归模型： y 0 1x。 乘性误差项模型和加性误差项模型所得的结果有一定差异，其中乘性误差项模型认为yt本身是异方差的，而lnyt是等方差的。加性误差项模型认为yt是等 方差的。从统计性质看两者的差异，前者淡化了y t值大的项（近期数据）的作用， 强化了y t值小的项（早期数据）的作用，对早起数据拟合得效果较好，而后者则 对近期数据拟合得效果较好。 影响模型拟合效果的统计性质主要是异方差、自相关和共线性这三个方面。 异方差可以同构选择乘性误差项模型和加性误差项模型解决，必要时还可以使用 加权最小二乘。
第九章spss的回归分析 1、利用习题二第4题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。 选择fore和phy两门成绩做散点图 步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将phy导入X轴、将fore导入Y 轴，将sex导入设置标记→确定 图标剪辑器内点击元素菜单→选择总计拟合线→选择线性→确定→再次选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→确定 分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y与fore有一定的线性相关关系。 2、线性回归分析与相关性回归分析的关系是怎样的？ 线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或者减少。
3、为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？ 线性回归方程能够较好地反映被解释变量和解释变量之间的统计关系的前提是被解释变量和解释变量之间确实存在显著的线性关系。 回归方程的显著性检验正是要检验被解释变量和解释变量之间的线性关系是否显著，用线性模型来描述他们之间的关系是否恰当。一般包括回归系数的检验，残差分析等。 4、SPSS多元线性回归分析中提供了哪几种解释变量筛选策略？ 包括向前筛选策略、向后筛选策略和逐步筛选策略。 5、先收集到若干年粮食总产量以及播种面积、使用化肥量、农业劳动人数等数据，请利用建立多元线性回归方程，分析影响粮食总产量的主要因素。数据文件名为“粮食总产量.sav”。 步骤：分析→回归→线性→粮食总产量导入因变量、其余变量导入自变量→确定 结果如图： Variables Entered/Removed b Model Variables Entered Variables Removed Method 1 农业劳动者人数(百万人), 总播种面积(万公顷), 风灾 面积比例(%), 粮食播种面 积(万公顷), 施用化肥量 (kg/公顷), 年份a . Enter a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: 粮食总产量(y万吨) ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 2.025E9 6 3.375E8 414.944 .000a Residual 2.278E7 28 813478.405 Total 2.048E9 34 a. Predictors: (Constant), 农业劳动者人数(百万人), 总播种面积(万公顷), 风灾面积比例(%), 粮食播种面积(万公顷), 施用化肥量(kg/公顷), 年份 b. Dependent Variable: 粮食总产量(y万吨) Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta
《统计学》试题库 知识点一：统计基本理论和基本概念 一、填空题 1、统计是、和的统一体， 是统计工作的成果，是统计工作的经验总结和理论概括。 2、统计研究的具体方法主要有、、和。 3、统计工作可划分为、、和四个阶段。 4、随着的改变，总体和是可以相互转化的。 5、标志是说明，指标是说明。 6、可变的数量标志和所有的统计指标称为，变量的具体数值称为。 7、变量按分，可分为连续变量和离散变量， 职工人数、企业数属于变量；变量按分，可分为确定性变量和随机变量。 8、社会经济统计具有、、、等特点。 9、一个完整的统计指标应包括和两个基本部分。 10、统计标志按是否可用数值表示分为 和；按在各个单位上的具体表现是否相同分为和。 11、说明特征的名称叫标志，说明特征的名称叫指标。 12、数量指标用表示，质量指标用或平均数表示。 13、在统计中，把可变的和统称为变量。 14、由于统计研究目的和任务的变更，原来的 变成，那么原来的指标就相应地变成标志，两者变动方向相同。 二、是非题 1、统计学和统计工作的研究对象是完全一致的。 2、运用大量观察法，必须对研究对象的所有单位进行观察调查。 3、统计学是对统计实践活动的经验总结和理论概括。 4、一般而言，指标总是依附在总体上，而总体单位则是标志的直接承担者。 5、数量指标是由数量标志汇总来的，质量指标是由品质标志汇总来的。 6、某同学计算机考试成绩80分，这是统计指标值。 7、统计资料就是统计调查中获得的各种数据。 8、指标都是用数值表示的，而标志则不能用数值表示。 9、质量指标是反映工作质量等内容的，所以一般不能用数值来表示。 10、总体和总体单位可能随着研究目的的变化而相互转化。 11、女性是品质标志。 12、以绝对数形式表示的指标都是数量指标，以相对数 或平均数表示的指标都是质量指标。 13、构成统计总体的条件是各单位的差异性。 14、变异是指各种标志或各种指标之间的名称的差异。 三、单项选择题 1、统计认识过程是（） A、从质到量 B、从量到质 C、从质到量，再到质和量的结合 D、从总体到个体 2、某班5名同学的某门课的成绩分别为60、70、75、 80、85，这5个数是（） A、指标 B、标志 C、变量 D、变量值 3、调查某市职工家庭的生活状况时，统计总体是（） A、该市全部职工家庭 B、该市每个职工家庭 C、该市全部职工 D、该市职工家庭户数 4、调查某班50名学生的学习情况，则总体单位是（） A、该班50名学生 B、该班每一名学生 C、该班50名学生的学习情况 D、该班每一名学生的学习情况 5、构成统计总体的基础和前提是（） A、综合性 B、同质性 C、大量性 D、变异性 6、统计学研究对象的最基本特征是（） A、总体性 B、数量性 C、具体性 D、社会性 7、某企业职工张三的月工资额为500元，则“工资”是（） A、品质标志 B、数量标志 C、数量指标 D、质量指标 8、象“性别”、“年龄”这样的概念，可能用来（） A、表示总体特征 B、表示个体特征 C、作为标志使用 D、作为指标使用 9、调查某校学生的学习、生活情况，学生“一天中用于学习的时间”是（） A、标志 B、指标 C、变异 D、变量 10、一个统计总体（） A、只能有一个标志 B、只能有一个指标 C、可以有多个标志 D、可以有多个指标 11、统计对总体数量的认识是（） A、从总体到单位 B、从单位到总体 C、从定量到定性 D、以上都对 12、变量是可变的（） A、品质标志 B、数量标志 C、数量标志和指标 D、质量指标 13、研究某企业职工文化程度时，职工总人数是（） A、数量标志 B、数量指标 C、变量 D、质量指标 14、某银行的某年末的储蓄存款余额（） A、一定是统计指标 B、一定是数量标志 C、可能是统计指标，也可能是数量标志 D、既不是统计指标，也不是数量标志 15、年龄是（） A、变量值 B、离散型变量
1. 一项调查表明，在所抽取的1000个消费者中，他们每月在网上购物的平均花费是200元，他们选 择在网上购物的主要原因是价格便宜”。这里的参数是（） A. 1000个消费者 B.所有在网上购物的消费者 C.所有在网上购物的消费者的平均花费额 D. 1000个消费者的平均花费金额 2. 为了调查某校学生的购书费用支出，从男生中抽取60名学生调查，从女生中抽取40名学生调查， 这种抽样方法属于（） A.简单随机抽样 B.整群抽样 C.系统抽样 D.分层抽样 3. 某班学生的平均成绩是80分，标准差是10分。如果已知该班学生的考试分数为对称分布，可以 判断考试分数在70到90分之间的学生大约占（） A. 95% B. 89 % C. 68% D. 99 % 4. 已知总体的均值为50，标准差为8，从该总体中随机抽取容量为64的样本，则样本均值的数学期 望和抽样分布的标准误差分别为（） A. 50, 8 B. 50, 1 C. 50, 4 D. 8, 8 5. 根据某班学生考试成绩的一个样本，用95%的置信水平构造的该班学生平均考试分数的置信区间 为75分?85分。全班学生的平均分数（） A ?肯定在这一区间内 B ?有95%的可能性在这一区间内 C.有5%的可能性在这一区间内 D ?要么在这一区间内，要么不在这一区间内 6. 一项研究发现，2000年新购买小汽车的人中有40%是女性，在2005年所作的一项调查中，随机 抽取120个新车主中有57人为女性，在〉=0.05的显着性水平下，检验2005年新车主中女性的比例是否有显着增加，建立的原假设和备择假设为（） A ? H 0- 40% , H 1- 40% B ? H 0 : 一_ 40% , H 1:: 40% C. H 0 虫40% , H 1 :二40% D ? H °:二：：40% ,比：二-40% 7.在回归分析中，因变量的预测区间估计是指（） A.对于自变量x的一个给定值X0 , 求出因变量 y的平均值的区间 B.对于自变量x的一个给定值X0 , 求出因变量y的个别值的区间 C.对于因变量y的一个给定值y。, 求出自变量X的平均值的区间 D.对于因变量y的一个给定值y。, 求出自变量X的平均值的区间 & 在多元线性回归分析中，如果F检验表明线性关系显着，则意味着（） A. 在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性相关系着 B. 所有的自变量与因变量之间的线性关系都显着 C. 在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系不显着 D. 所有的自变量与因变量之间的线性关系都不显着 9. 如果时间序列的逐期观察值按一定的增长率增长或衰减，则适合的预测模型是（） A.移动平均模型 B.指数平滑模型 C.线性模型 D.指数模型 10. 设p为商品价格，q销售量，则指数吗的实际意义是综合反映（） j p°q0 A.商品销售额的变动程度 B.商品价格变动对销售额影响程度 C.商品销售量变动对销售额影响程度 D.商品价格和销售量变动对销售额影响程度 二.简要回答下列问题（每小题5分，共15分） 1. 简述直方图和茎叶图的区别。
回归分析与相关分析联系、区别?? 简单线性回归分析是对两个具有线性关系的变量，研究其相关性，配合线性回归方程，并根据自变量的变动来推算和预测因变量平均发展趋势的方法。 回归分析（Regression analysis）通过一个变量或一些变量的变化解释另一变量的变化。 主要内容和步骤：首先依据经济学理论并且通过对问题的分析判断，将变量分为自变量和因变量，一般情况下，自变量表示原因，因变量表示结果；其次，设法找出合适的数学方程式（即回归模型）描述变量间的关系；接着要估计模型的参数，得出样本回归方程；由于涉及到的变量具有不确定性，接着还要对回归模型进行统计检验，计量经济学检验、预测检验；当所有检验通过后，就可以应用回归模型了。 回归的种类 回归按照自变量的个数划分为一元回归和多元回归。只有一个自变量的回归叫一元回归，有两个或两个以上自变量的回归叫多元回归。 按照回归曲线的形态划分，有线性（直线）回归和非线性（曲线）回归。 相关分析与回归分析的关系 （一）相关分析与回归分析的联系 相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。 （二）相关分析与回归分析的区别 1．相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题，变量之间的关系是对等的；而在回归分析中，则必须根据研究对象的性质和研究分析的目的，对变量进行自变量和因变量的划分。因此，在回归分析中，变量之间的关系是不对等的。 2．在相关分析中所有的变量都必须是随机变量；而在回归分析中，自变量是确定的，因变量才是随机的，即将自变量的给定值代入回归方程后，所得到的因变量的估计值不是唯一确定的，而会表现出一定的随机波动性。 3．相关分析主要是通过一个指标即相关系数来反映变量之间相关程度的大小，由于变量之间是对等的，因此相关系数是唯一确定的。而在回归分析中，对于互为因果的两个变量(如人的身高与体重，商品的价格与需求量)，则有可能存在多个回归方程。 需要指出的是，变量之间是否存在“真实相关”，是由变量之间的内在联系所决定的。相关分析和回归分析只是定量分析的手段，通过相关分析和回归分析，虽然可以从数量上反映变量之间的联系形式及其密切程度，但是无法准确判断变量之间内在联系的存在与否，也无法判断变量之间的因果关系。因此，在具体应用过程中，一定要注意把定性分析和定量分析结合起来，在定性分析的基础上展开定量分析。
《统计学》试题 一. 单项选择题（每小题1分，共15分） 1. 下列属于品质标志的有（） ①工龄②健康状况③工资级别④劳动生产率 2. 了解某企业期末的原材料库存量，调查人员亲自盘点库存，这种搜集资料的方法是（） ①大量观察法②直接观察法 ③采访法④报告法 3. 某灯炮厂为了掌握该厂的产品质量,拟进行一次全厂的质量大检查,这种检查应当采用( ) ①统计报表②重点调查③全面调查④抽样调查 4. 次数分布中的次数是指（） ①划分各组数量标志②分组的组数 ③分布在各组的单位数④标志变异个数 5. 某公司职工月奖金额最高为426元，最低为270元，据此资料分为6组，形成闭口组等距数列，则各组组距应为（） ①71 ②26 ③348 ④156 6. 计算计划完成程度相对指标时，分子与分母的数值（） ①只能是绝对数②只能是相对数 ③只能是平均数 ④既可以是绝对数，也可以是相对数或平均数 7. 在下列几个成数数值中，方差最大的成数是（） ①0.9 ②0.8 ③0.7 ④0.6 8. 加权算术平均数（） ①只受各组变量值大小的影响 ②只受各组次数多少的影响 ③同时受以上两因素的影响 ④无法判断 9. 某企业职工的工资水平比上年提高了5％，职工人数增加了2％，则该企业工资总额增加（） ①10％②7.1％③7％④11％ 10. 定基发展速度等于相应的各环比发展速度（） ①之和②之差③之积④之商 11. 标准差系数抽象了（） ①总体指标数值多少的影响 ②总体单位数多少的影响 ③标志变异度的影响 ④平均水平高低的影响 12. 说明现象在较长时期内发展的总速度指标是（） ①环比发展速度②平均发展速度③定基发展速度④定基增长速度 13. 一个统计总体（） ①只能有一个标志②只能有一个指标 ③可以有多个标志④可以有多个指标 14. 拉氏指数是德国拉斯贝尔首先提出的，他主张（）
相关分析与回归分析 一、试验目标与要求 本试验项目的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析与回归分析，具体包括： (1)皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析 (2)学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。 (3)学会回归模型的散点图与样本方程图形。 (4)学会对所计算结果进行统计分析说明。 (5)要求试验前，了解回归分析的如下内容。 参数α、β的估计 回归模型的检验方法：回归系数β的显著性检验（t－检验）；回归 方程显著性检验（F－检验）。 二、试验原理 1．相关分析的统计学原理 相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数。 2．回归分析的统计学原理 相关关系不等于因果关系，要明确因果关系必须借助于回归分析。回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是，在相关分析的基础上，对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定，确立一个合适的数据模型，以便从一个已知量推断另一个未知量。回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数，建立回归模型，对参数与模型进行检验与判断，并进行预测等。 线性回归数学模型如下： y i 01x i12x i2k x i k i 在模型中，回归系数是未知的，可以在已有样本的基础上，使用最小二乘法对回归系数进行估计，得到如下的样本回归函数： ???? y i 0 1x i12x i2k x i k e i 回归模型中的参数估计出来之后，还必须对其进行检验。如果通过检验发现模型有缺陷，则必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段，重新选择被解释
. 种回归分析方法7你应该要掌握的标签：机器学习回归分析 2015-08-24 11:29 4749人阅读评论(0) 收藏举报 分类： （5）机器学习 目录(?)[+] ：原文：7 Types of Regression Techniques you should know!（译者/帝伟审校/翔宇、周建丁）责编/朱正贵 什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 我们为什么使用回归分析？ 如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面，让我们举一个简单的例子来理解它： 文档Word . 比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。现在，你有公司最新的数
据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。具体如下： 1.它表明自变量和因变量之间的显著关系； 它表明多个自变量对一个因变量的影响强度2.。 回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。 我们有多少种回归技术？ 有各种各样的回归技术用于预测。这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。我们将在下面的部分详细讨论它们。 对于那些有创意的人，如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合，你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。但在你开始之前，先了解如下最常用的回归方法： 1. Linear Regression线性回归 它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。文档Word . 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。 用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。