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1、17.1 相關係數,判定係數：迴歸平方和除以總平方和,相關係數,正相關與負相關相關係數,解答：,x = 850, x2 = 65230, y = 927, y2 = 74883, xy = 69453,解答：,x = -86, x2 = 226, y = -1, y2 = 237, xy = 69,17.2 r 的詮釋,解答：,不可以！這是錯誤的說法！r0.8 時， 表示 y值的總變異中有64% 可以用 x 與 y 的關係來解釋；r0.4 時， 表示 y 值的變總異中有16% 可以用 x 與 y 的關係來解釋。 從解釋的觀點而言，0.80相關性的強度，應該是0.40相關性的強度的四倍。,必須先
2、將資料點的散佈型態繪製出來，才能判斷變數之間的線性關係。 r 值很大 (接近-1或+1）並不表示這兩個變數之間存在因果關係,17.3 相關分析,假設 x 與 y 為常態隨機變數 x 值不是固定值，而是變數的值。 相關性檢定 ( H0：0 )1. 費雪 Z 轉換 2. 轉換成標準單位,1. H0：0 HA： 0 2. 0.05 3. 若 z-1.96 或 z1.96 時，不接受虛無假設 。 4. 將 n5 與 z0.793 5. z1.12，介於 -1.96與1.96之間，無法不接受虛無假設此 r 值在統計上不顯著,解答：,1. H0：-0.8 HA： -0.8 2. 0.01 3. z-1.8
3、32 時，不接受虛無假設。 4. n12、z-2.20 5. -2.20 -2.33，所以無法不接受虛無假設。,解答：,的信賴區間,r0.62 ，Z0.725。 得到 查附表X中接近 Z0.348 與 Z1.102 的對應 r 值，可得的95% 信賴區間：,解答：,*17.4 複相關與淨相關,定義：複相關係數 =,而在圖17.5中，我們見到 R-sq，即為 R2，其值為 89.4%。,解答：,淨相關係數,淨相關係數：移除其他變數影響的相關係數 當x3 維持不變時，x1 與 x2 之間的淨相關係數,r12-0.30、r13-0.70、 r230.80 代入得到 r12.3 = 0.607 在移除氣溫所造成的影響之後，熱巧克力銷售量與遊客人數之間的確存在某種程度的正相關 。,解答：,
