语文版中职数学基础模块下册109一元线性回归2

语文版中职数学基础模块下册109一元线性回归2内容摘要：

计量单位会不会影响相关系数。 相关系数只反映变量间的 线性 相关程度，不 能说明非线性相关关系。 相关系数 不能确定变量的因果关系， 也不能 说明相关关系具体接近于哪条直线。 xy yxrr实例分析 X Y 1 1 2 3 3 3 4 5 10 10 试求相关系数。 为什么要检验。 检验什么。 怎么检验。 检验的依据： 如果 X和 Y都服从正态分布，在总体相关系 数 的假设下，与样本相关系数 r 有关的 t 统计量服从自由度为 n2的 t 分布： 0 22 ~ ( 2 )1rnt t nr相关系数的检验方法 检验两个变量之间是否存在线性相关关系 采用 t 检验 检验的步骤为 提出假设： H0：    ； H1：   0 计算检验的统计量： 确定显著性水平 ，并作出决策 • 若 tt，拒绝 H0 • 若 tt，不得拒绝 H0 22 ~ ( 2 )1rnt t nr一般检验  提出假设： H0：   ρ0 ； H1：   ρ0  02~ ( n 2 )12rttrn确定显著性水平 ，并作出决策 • 若 tt，拒绝 H0 • 若 tt，不得拒绝 H0 实例分析 某公司对所有新的销售代表进行能力倾向测验，管理层关心的是通过该测验预测销售代表的销售业绩。 Spearman 等级相关系数 适用于定序变量与定序变量之间的相关关系 若在定距变量分布不满足正态性的条件，可将定距变量降级为定序变量 如要研究考试中学生交卷的名次是否与成绩有关， 交卷名次与考试名次之间的关系 交卷名次 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 考试成绩 94 74 74 60 68 86 92 60 78 74 78 64 参阅 《 统计学在经济和管理中的应用 》 如何检验：当 n=530时，可查 Spearman相关系数检验临界值。 当 n大于 30时，检验统计量 1 ( 0 , 1 )sz r n N ● 回归的 古典意义 ：（高尔顿遗传学的回归概念） 相对一定身高的父母，子女的平均身高有朝向人类平均身高移动或回归的趋势。 (平均来说，非常矮小的父辈倾向于有偏高的子代，而非常高大的父辈倾向于有偏矮的子代） ● 回归的现代意义 用一定的数学表达式描述变量间的数量关系，根据一个或几个自变量的取值来 估计或预测 因变量的平均值。 回归模型的类型 线性回归 非线性回归一元回归线性回归 非线性回归多元回归回归模型 1. 涉及一个自变量的回归 2. 因 变量 y与自变量 x之间为线性关系 被预测或被解释的变量称为因变量 ， 用 y表示 用来预测或用来解释因变量的一个或多个变量称为自变量 ， 用 x表示 3. 因变量与自变量之间的。