第六单元 相关分析与回归分析（课件）- 《统计原理与实务》同步教学（高教版）

统计原理与实务 相关分析与回归分析 第 六 单元 相关分析与回归分析 统计原理与实务 相关分析与回归分析 [教学内容] 相关分析与回归分析 相关分析与回归分析 学习目标 知识目标 1.了解相关关系的类型 2.理解回归分析的含义 3.掌握相关关系的判断方法 能力目标 1.能根据客户需求和具体调查内容，有针对性地进行相关分析 2.能根据客户需求和具体调查内容，有针对性地进行回归分析 引导案例 年度 广告费 销售收入 2006 20 500 2007 21 510 2008 35 560 2009 48 600 2010 60 720 2011 60 750 2012 80 900 2013 90 950 表6-1 某公司销售收入与广告投入资料  试根据表6-1的资料分析广告费与销售收入的关系。 相关分析与回归分析 引例分析 客观世界中的事物或现象，彼此之间是相互影响、相互依存和相互制约的，每一现象的存在和发展，一方面影响周围一些事物的存在和发展，另一方面又受周围一些事物的影响和制约. 对现象之间数量依存关系的研究，统计上是从两个方面进行的：一方面是分析现象之间的数量变化的密切程度，这是相关分析；另一方面是找出现象之间数量变化的规律，这是回归分析。 6.1 相关关系 教学要点： 相关关系的含义 相关关系的种类 相关分析与回归分析 6.1.1 相关关系的含义 客观现象之间确实存在但关系数值不确定的依存关系称为相关关系。 相关关系的特点： 一是变量之间确实存在数量上的相互依存关系，即一个变量发生数量上的变化时，另一个变量也会相应发生数量上的变化。 二是变量之间依存关系的具体数值是不确定的 相关分析与回归分析 6.1.2 相关关系的种类 分类标准 相关关系 含 义 按相关程度 完全相关 一个变量的数量完成全由另一个变量的数量变化确定，即函数关系。如图6-1。 不完全相关 两个变量的关系介于完成相关和不相关之间 不相关 两个变量彼此互不影响。如图6-6。 按相关方向 正相关 一个变量的值增加（或减少）时，另一个变量也随之增加（或减少）。如图6-3。 负相关 一个变量的值增加（或减少）时，另一个变量反而减少（或增加）。如图6-4。 按相关形式 线性相关 两个变量的关系大致呈现为线性关系。 非线性相关 两种相关现象之间呈现某种曲线变化的关系。 相关分析与回归分析 6.1.2 相关关系的种类 相关分析与回归分析 6.2 相关分析 对相关关系密切程度的研究，称为相关分析. 教学要点： 相关表和相关图 相关系数 相关分析与回归分析 6.2.1 相关表和相关图 判断现象之间的相关关系一般是先做定性分析，然后做定量分析。其中相关表和相关图是进行定性分析的直观工具。在定量分析之前，可以利用它们对现象之间存在的相关关系的方向、形式和密切程度做大致的判断。 相关分析与回归分析 6.2.1 相关表和相关图 相关表是一种反映变量之间相关关系的统计表。 相关表 相关分析与回归分析 6.2.1 相关表和相关图 相关图又称散点图，是将具有相关关系的两个变量值描绘在坐标图上，以横轴表示自变量x，纵轴表示因变量y，按两变量的对应值标出坐标点分布状况的统计图。 相关图 相关分析与回归分析 6.2.2 相关系数 相关系数是通过构建数学模型来显示相关关系及密切程度，属于定量分析。 相关系数 相关系数分析 当 r>0时，表示现象之间为正相关关系；当r<0 时，现象之间为负相关关系。 |r|<0.3，表示不相关 0．3≤| r|<0.5，表示低度相关 0．5≤|r| <0.8，表示显著相关 |r| >0.8,表示高度相关 相关分析与回归分析 【例6-1】根据表6-3中的资料，已知居民家庭月收入与消费支出之间为直线相关，计算居民家庭月收入与消费支出的相关系数。 应用举例 分析: 1.根据相关系数计算公式，编制相关系数计算表： 6.2.2 相关系数 相关分析与回归分析 【例6-1】根据表6-3中的资料，已知居民家庭月收入与消费支出之间为直线相关，计算居民家庭月收入与消费支出的相关系数。 应用举例 分析: 2.计算相关系数 6.2.2 相关系数 相关分析与回归分析 【例6-1】根据表6-3中的资料，已知居民家庭月收入与消费支出之间为直线相关，计算居民家庭月收入与消费支出的相关系数。 应用举例 分析: 3.分析相关关系 6.2.2 相关系数 计算结果表明居民家庭月收入与消费支出呈高度相关。 相关分析与回归分析 6.3