《线性相关和回归的实践》由会员分享，可在线阅读，更多相关《线性相关和回归的实践（11页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、线性相关与回归的实践,目的要求,1.掌握直线相关与回归分析的意义、用途与假设检验。 2.掌握直线相关与回归分析的区别与联系，以及应用时应注意的问题。 3.掌握等级相关适用条件和基本方法。,讨论内容,1. 对某省不同地区水质的碘含量及其甲状腺肿的患病率作了调查后得到下表的数据，计算出Pearson相关系数，得r=-0.712，经检验P 0.002，据此认为甲状腺肿的患病率与水质的碘含量之间有负相关关系，且关系较密切。这是否正确？为什么？,表1 某省不同地区水质碘含量与甲状腺肿患病率,Spearman相关系数： rs=-0.939 P0.001,2. 为研究糖尿病人血糖水平(mmol/L)与胰岛素
2、水平(mU/L)之间关系，某研究者在太原市某医院收集了20名糖尿病人的有关数据，得到rs=-0.523（双侧0.01P0.02）；同时又在广州市几家医院收集60例同类型糖尿病人数据，得到rs=-0.456（双侧P0.001）。根据P值的大小，该研究者认为广州市病人总体的相关更密切。试对此结论发表你的看法。,3. 下列各命题是否成立, 为什么?,（1）X和Y的计算单位改变时, 线性回归方程不变。（2） “最小二乘”是指观察值和回归方程计算值之差的总和最小。 （3）对同一样本，当b=0时，必有r=0；同样，b=1时，必有r=1。 （4）线性回归方程要求X与Y都服从正态分布。,（5）若在总体中两条回归直线重合, 则相应的总体相关系数一定也相等。 （6）确定系数越大，回归效果就越好，相关系数也越大。（7）设中学生身高Y(米)与年龄X(岁)的回归方程为 ，则年龄为30岁者的平均身高为2.3米。,（8）回归系数的假设检验结果P值越小，则总体中与0相差越大。（9）若能据X的数值推算Y，则X和Y之间必有因果联系。 （10）因为n足够大时回归方程的统计检验易于得到P,所以只要我们增多研究对象，总能发现某一变量会受到另一变量强烈的影响。,
