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1、Ch7 相关与回归分析,统计学原理,7.1 相关与回归的基本概念7.2 相关分析7.3 一元线性回归分析7.4 多元线性回归分析(new)7.5 回归诊断与残差分析(new),主要介绍： 相关分析，回归技术，回归诊断方法。,Ch7 主要内容,Ch7 相关与回归分析7.1 相关与回归的基本概念7.2 相关分析7.3 一元线性回归分析7.4 多元线性回归分析(new)7.5 回归诊断与残差分析(new),Ch7 学习目的,1，掌握相关与回归的基本概念2，掌握相关分析技术3，掌握一元线性回归方法4，掌握多元线性回归方法5，掌握回归诊断方法,Ch7 相关与回归分析7.1 相关与回归的基本概念7.2 相
2、关分析7.3 一元线性回归分析7.4 多元线性回归分析(new)7.5 回归诊断与残差分析(new),Ch7 相关与回归分析,统计学原理,7.1 相关与回归的基本概念7.2 相关分析7.3 一元线性回归分析7.4 多元线性回归分析(new)7.5 回归诊断与残差分析(new),7.1 相关与回归的基本概念,7.1.1 确定性关系与相关关系7.1.2 回归函数与经验方程7.1.3 相关与回归分析7.1.4 相关表与相关图7.1.5 相关关系的种类,Ch7 相关与回归分析7.1 相关与回归的基本概念7.2 相关分析7.3 一元线性回归分析7.4 多元线性回归分析(new)7.5 回归诊断与残差分析
3、(new),返回,7.1.1 确定性关系与相关关系,确定性关系也叫函数关系。 Y (X=X t)， (7.1.1)即只要给定一个X，就可以确定一个Y，Y值随X的值变化，则变量Y, X之间，就是一种确定性的函数关系。Y (X=X t)是这两个变量之间的函数表达式。这个函数表达式，对应着一个具体的因果数学定理。 相关关系也叫统计关系或者经验关系。相关关系的特征是，“2个以上变量的变化方向大致是规则的”，变量Y , X之间的某种近似规则关系，不是一种精确的确定性关系，只是一个经验关系 Y (X=X t) +； (7.1.2)是Y与 (X=X t) 的偏差，且总假定E ()= 0。这种经验关系就是统计
4、相关关系。统计相关关系，常常表现为一种统计定律。统计定律和相关关系，是相关回归分析的主要研究对象。,Ch7 相关与回归分析7.1 相关与回归的基本概念,返回,7.1.2 回归函数与经验方程,存在统计相关关系的变量Y , X之间，有Y (X=X t) +； (7.1.2)因为， E ()= 0 ，所以， E (Y |X= X t ) (X t) 是给定X=X t条件下Y的期望值， (X t) 就是Y关于X的期望函数。它实际反映的是Y,X之间存在的统计规律。因为统计规律，总是可以在日常的实践过程中，不断回归重现。于是，期望函数，也称为Y关于X的回归方程或回归函数，记为 (X=X t) E (Y |
5、X= X t ) (7.1.3)回归函数的具体表达式，通常也叫经验函数或者经验公式。,Ch7 相关与回归分析7.1 相关与回归的基本概念,返回,7.1.3 相关与回归分析,相关与回归分析：是研究相关关系的一种有力数学工具。它是建立在对客观事物进行大量试验和观察的基础上，在不确定的现象中，寻找隐藏的统计规律性的数理统计方法。具体步骤是：第一步，根据研究的目的，通过观察和实验取得资料。第二步，整理资料。分组编制相关表，以便进行分析。第三步，绘制相关图。把成对的相关资料，绘成散布图或曲线图，从图形中，初步判断变量之间是否存在相关关系，以及相关的基本形式。第四步，相关关系的解析。建立回归方程，计算估计
6、标准误差、相关系数等，以反映变量之间的关系、误差大小及密切程度，并运用数理统计方法，进行检验和评价。,Ch7 相关与回归分析7.1 相关与回归的基本概念,返回,7.1.4 相关表与相关图,相关表与相关图，是研究相关关系的直观工具。一般在进行详细的定量分析之前，可以先利用它们，对现象之间存在的相关方向、形式和密切程度，作大致的判断。相关表，是一种反映变量之间相关关系的统计表。将某一变量，按其取值的大小顺序排列，然后再将与其相关的另一变量的值，对应排列，便可得到简单的相关表。利用相关表，便可得到相关图。相关图又称散布图。它是以直角坐标系的横轴代表变量X，纵轴代表变量Y ，将两个变量的值，用坐标点
7、(Xt, Y t) 的形式描绘出来，用来反映两变量之间相关关系的图形。,Ch7 相关与回归分析7.1 相关与回归的基本概念,7.1.4 相关表与相关图,【例7-1】利用某国1951-1970年的消费Y 和可支配收入X数据，可整理得相关表与相关图。,Ch7 相关与回归分析7.1 相关与回归的基本概念,返回,7.1.5 相关关系的种类,按相关的程度可分为完全相关、不完全相关、不相关 按相关的方向可分为正相关、负相关 按相关的形式可分为线性相关和非线性相关 按所研究的变量的多少可分为单相关、复相关和偏相关,Ch7 相关与回归分析7.1 相关与回归的基本概念,返回,7.2 相关分析,7.2.1 相关系
8、数7.2.2 相关系数与相关程度7.2.3 相关系数的检验7.2.4 等级相关系数及其检验,Ch7 相关与回归分析7.1 相关与回归的基本概念7.2 相关分析7.3 一元线性回归分析7.4 多元线性回归分析(new)7.5 回归诊断与残差分析(new),返回,7.2.1 相关系数,相关系数也叫单相关系数。它是在线性相关的条件下，用来测定变量Y , X之间相关程度的一个重要指标。通常以表示总体的相关系数，以表示样本的相关系数。存在线性相关的变量总体(Y , X)， 定义为 (7.2.1)式中：Cov(X,Y)是变量X和Y的协方差，Var(X)和Var(Y)分别是X和Y的方差。对来自总体(Y ,
9、X)的n组样本观察值(Y t, X t)，t=1,2,3,n-1,n，记为 (7.2.2)其中SX,Y=Cov(Xt,Yt)是样本(Y t, Xt)的协方差，SX和SY分别是X和Y 的样本标准差。样本相关系数，是根据样本观察值计算的。,Ch7 相关与回归分析7.2 相关分析,7.2.1 相关系数,总体值为常数，在很多情况下，是无法直接按定义计算的，只能通过样本相关系数，去估计值。容易证明，样本相关系数，是总体相关系数的一致估计量。可以证明，存在线性相关的变量之间，不论是总体相关系数，还是样本相关系数，均有0|1，0|1。为便于计算，引进如下符号： (7.2.3),Ch7 相关与回归分析7.2
10、相关分析,7.2.1 相关系数,【例7-2】利用某国1951-1970年的消费Y和可支配收入X数据，计算它们之间的相关系数。解：根据相关系数的公式，有 于是,Ch7 相关与回归分析7.2 相关分析,返回,7.2.2 相关系数与相关程度,如果|=1，表明(Y , X )之间是完全线性相关，完全线性相关，是一种精确的线性函数关系；如果|=0，表明(Y , X )之间没有关系或者线性无关；如果0|1，(Y , X )是一种线性统计关系，线性统计关系，是最常见的相关关系；01是正的线性相关；-10是负的线性相关。|值越大，则线性关比较系密切，反之，则线性关系不密切。同理，|=1，表示样本(Y t ,X
11、 t)为完全线性相关；=1，表示(Y t, X t)为完全正线性相关，样本的所有点(Y t, X t)都在一条直线上；=-1，表示(Y t, X t)为完全负线性相关，样本的所有点(Y t ,X t)也都在一条直线上；=0，表示样本点(Y t ,X t)在散点图上的分布是杂乱无章的，(Y t,X t)之间无相关关系；0|t/2，拒绝H0，表示Y, X之间相关显著。,Ch7 相关与回归分析7.2 相关分析,7.2.3 相关系数的检验,F统计量检验作统计假设零假设H0：=0，备择假设H1：0。计算样本相关系数的F值，选择显著性水平，取=1%或者=5%。根据和自由度1,n-2，求F分布的两个临界值F
12、1-/2(1,n-2),F/2(1,n-2)，且F1-/2(1,n-2) F/2(1,n-2)或F F1- /2(1,n-2)，拒绝H0，表示Y, X之间相关显著。说明: F检验是双侧检验，有两个临界值F1-/2(1,n-2),F/2(1,n-2)，且F1-/2(1,n-2)F/2(1,n-2)，即接受零假设H0的临界区域为F1-/2(1,n-2)FF/2(1,n-2) FF/2(1,n-2)、1/F1/F1-/2(1,n-2)；由于有FF(1,n-2)和1/FF (n-2,1)，于是可以证明，在H0成立的条件下，F双侧检验等价于两个统计量F、1/F的单侧检验，两个统计量中只要有一个满足检验的要求即可，即F F/2(1,n-2)或者1/FF1-/2(1, n-2) =1/ F/2(n-2, 1)就接受H0。通常的做法是检验FF/2(1,n-2)，且统一记FF/2。,
