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1、2019/6/26,宇传华 制作（http:/）,第十四章 双变量回归与相关 simple linear regression and correlation,2019/6/26,http:/,回归分析与相关分析,变量间关系问题：年龄身高、肺活量体重、药物剂量与动物死亡率等。,两个关系： 依存关系：应变量(dependent variable)Y随自变量(independent variable)X变化而变化。 回归分析 互依关系： 应变量Y与自变量 X间的彼此关系 相关分析,2019/6/26,http:/,本章内容,第一节 直线回归 第二节 直线相关 第三节 Spearman等级相关 （秩
2、相关） 第四节 秩回归 第五节 加权直线回归 第六节 两条回归直线的比较 第七节 曲线回归,2019/6/26,http:/,实 例,例14-1 某地方病研究所调查了 8名正常儿童的尿肌酐含量（mmol/24h）如表9-1。估计尿肌酐含量（Y）对其年龄（X）的回归方程。 表14-1 8名正常儿童的年龄 X(岁)与尿肌酐含量 Y(mmol/24h),2019/6/26,http:/,2019/6/26,http:/,第一节 直线回归,函数关系： 确定。例如 园周长与半径： y=2r,回归关系：不确定。例如血压和年龄的关系，称为直线回归(linear regression)。,目的： 建立直线回归
3、方程 ( linear regression equation),2019/6/26,http:/,“回归”名称的由来,英国统计学家FGalton（18221911 年）和他的学生、现代统计学的奠基者之一KPearson(18561936 年)在研究父母身高与其子女身高的遗传问题时，观察了1078 对夫妇，以每对夫妇中父亲的身高作为解释变量X，而取他们的一个成年儿子的身高作为被解释变量Y（应变量），将结果在平面直角坐标系上绘成散点图，发现趋势近乎一条直线。计算出的回归直线方程为 ：,2019/6/26,http:/,Galton数据散点图（英寸）,2019/6/26,http:/,其他类型的散
4、点图,2019/6/26,http:/,一、 直线回归方程,一般表达式： 或,a：截距(intercept)，直线与Y轴交点的纵坐标(X0)。,b：斜率(slope)，回归系数(regression coefficient)。 意义：X每改变一个单位，Y平均改变b个单位。 b0，Y随X的增大而增大（减少 而减少） 斜上； b0，Y随X的增大而减小（减少 而增加） 斜下； b=0，Y与X无直线关系 水平。 b越大，表示Y随X变化越快，直线越陡峭。,2019/6/26,http:/,Simple Linear Regression Model,Intercept总体截距,Slope总体斜率,201
5、9/6/26,http:/,标准差相等 EQUAL STANDARD DEVIATION 对于任何X值，随机变量Y的标准差 Y|X相等,独立 INDEPENDENCE 每一观察值之间彼此独立,y|X = + x,线性 LINEARITY 反应变量均数 与X间呈直线关系 Y|X= + X,直线回归模型的四个假定,正态 NORMALITY 对于任何给定的 X, Y 服从正态分布，均数为 Y|X，标准差为 Y|X,2019/6/26,http:/,二、回归方程参数的计算,最小二乘法原则 (least square method)：使各实际散点（Y）到直线（ ）的纵向距离的平方和最小。即使 最小。,因
6、为直线一定经过 “均数”点,2019/6/26,http:/,最小二乘 (Least squares)法图解,寻找使S(残差i)2 最小的直线,2019/6/26,http:/,3,3,Least Squares Method The “best” line is the one that minimizes the sum of squared vertical differences between the points and the line.,w,w,w,w,4,4,(1,2),2,2,(2,4),(3,1.5),Sum of squared differences =,(2 - 1
7、)2 +,(4 - 2)2 +,(1.5 - 3)2 +,(4,3.2),(3.2 - 4)2 = 6.89,2.5,Let us compare two lines,The second line is horizontal,The smaller the sum of squared differences the better the fit of the line to the data.,2019/6/26,http:/,回归参数估计值 a、b计算的实例,2019/6/26,http:/,回归参数a、b的解释,1. 斜率 (b) 当X每增加1个单位时， Y改变 b个单位 本例b =
8、0.1392，表明在所研究的年龄范围内，年龄每增加1岁，尿肌酐含量增加0.1392 mmol/24h 2. Y的截距 (a) X = 0时Y的平均值 本例a1.6617，表示年龄为0时，尿肌酐含量的期望值为1.6617mmol/24h（注意有时这种解释无实际意义，如本例）,2019/6/26,http:/,三、回归参数的假设检验,b0原因： 由于抽样误差引起，总体回归系数 =0 存在回归关系，总体回归系数 0,公式 ，n2,Sb为回归系数的标准误,SY|X为Y的剩余标准差扣除X的影响后Y的变异程度。,（一） t 检验； （二） 方差分析,2019/6/26,http:/,剩余（残差）标准差 S
9、Y|X,度量了实际散点远离回归直线的离散程度，反映了模型的可靠性。越小模型越好。 tb检验，区间的计算均需要使用这一值。,2019/6/26,http:/,2019/6/26,http:/,斜率b的假设检验,H0: = 0 H1: 0 .05 自由度 8 - 2 = 6 临界值:,检验统计量: Decision: Conclusion:, = .05水准拒绝 H0,回归系数 b 有统计学意义,-2.4469,+2.4469,2019/6/26,http:/,X,2019/6/26,http:/,Y的离均差平方和的分解,2019/6/26,http:/,几个平方和的意义,2019/6/26,ht
10、tp:/,再看公式：,2019/6/26,http:/,SS剩的另一种解法,2019/6/26,http:/,(二)方差分析,2019/6/26,http:/,四、直线回归方程的区间估计,2019/6/26,http:/,2019/6/26,http:/,(三) 的区间估计,2019/6/26,http:/,(四) 个体Y值的预测区间,2019/6/26,http:/,95 的置信区间与 个体 Y 的预测区间有关数据,2019/6/26,http:/,95 的可信区间与 个体 Y 的预测区间图,2019/6/26,http:/,第二节 直线相关,回归 - 变量间的依存关系,相关 - 变量间的互
11、依关系,直线相关(linear correlation)：简单相关(simple correlation)，用于双变量正态分布资料。,2019/6/26,http:/,图96 相关系数示意图,散点呈椭圆形分布， X、Y 同时增减-正相关（positive correlation)； X、Y 此增彼减-负相关(negative correlation) 。,散点在一条直线上， X、Y 变化趋势相同-完全正相关; 反向变化-完全负相关。,2019/6/26,http:/,图96 相关系数示意图,X、Y 变化互不影响或无直线相关关系-零相关(zero correlation),2019/6/26,h
12、ttp:/,一、 相关系数概念,相关系数(correlation coefficient)，又称积差相关系数（coefficient of product moment correlation），或 Pearson 相关系数（软件中常用此名称） 说明相关的密切程度和方向的指标。 r 样本相关系数,2019/6/26,http:/,r无单位，-1 r 1。r 值为正 正相关， 为负 负相关； （与回归系数b的符号相同） |r|=1 - 完全相关， |r|=0 - 零相关。,二、相关系数的意义,2019/6/26,http:/,三、 相关系数的计算 实例,2019/6/26,http:/,四、相关系数的假设检验,r0原因： 由于抽样误差引起，=0 存在相关关系， 0,公式,，n-2,Sr- 相关系数的标准误,2019/6/26,http:/,注意：对于同一资料， tbtr，检验完全等价,2019/6/26,http:/,五、总体相关系数的区间估计,2019/6/26,http:/,2019/6/26,http:/,Y,X,r2=0,SSE,
