資源描述：
《應用統(tǒng)計學相關分析與回歸分析ppt課件.ppt》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、裙邊理論裙邊理論是美國賓夕法尼亞大學經(jīng)濟學家喬治·泰勒于1920年提出的一種形象描述市場走勢的理論。當婦女普遍選擇短裙，裙邊向上收時，股市也隨之上揚，如20世紀的20年代和60年代；相反，當婦女穿著長裙，裙邊向下降時，市場也逐漸走低，如20世紀的30年代和40年代。1子女平均身高英國統(tǒng)計學家高爾頓(FrancisGalton，1822—1911)和他的學生皮爾遜(KarlPearson，1856—1936)研究表明：父親平均身高每增減1個單位時，其成年兒子的身高僅平均增減0.516個單位。這種遺傳身高趨于一般的現(xiàn)象，高爾頓首次提出“回歸”一詞加以概括。2本章學習
2、目標1.掌握相關關系的概念與計算。2.理解回歸分析的特點，熟練掌握一元線性回歸方程的建立及檢驗方法。3相關分析相關分析是分析變量之間關系的方向和程度大小的統(tǒng)計方法4相關關系的種類的關系圖涉及的變量或因素的個數(shù)5兩變量間的關系圖1變量間的線性關系圖2變量間的非線性關系6兩變量間的關系圖3正向線性關系圖4負向線性關系圖5無關系7廣告支出與銷售收入假設大發(fā)汽車公司營業(yè)部的經(jīng)理相信汽車銷售額的多寡與廣告支出數(shù)額有關。但此兩者間的具體關系為何并不清楚。現(xiàn)蒐集8各分公司去年的廣告支出與銷售額的資料如下頁表。8廣告支出與銷售收入單位：萬元相關表是將具有相關關系的原始數(shù)據(jù),按某
3、一順序平行排列在一張表上,以觀察它們之間的相互關系。分公司名稱廣告支出X年銷售額Y大通3009,500大德40010,300大信50011,000大道50012,000大方80012,400大立1,00013,400大興1,00014,500大展1,30015,3009廣告支出與銷售收入的散點圖相關圖也稱為分布圖或散點圖10簡單線性相關分析11相關系數(shù)相關系數(shù)是指在直線相關條件下，說明兩個現(xiàn)象之間相關關系密切程度的統(tǒng)計分析指標。總體相關系數(shù)12樣本相關系數(shù)的計算其中，13廣告支出與銷售收入大發(fā)汽車的汽車銷售額與廣告支出間有很高的線性關系合計14相關系數(shù)若，表示變
4、量x與變量y為線性正相關關系；若，表示變量x與變量y為線性負相關關系。若，表示兩變量完全線性相關，即變量x與變量y之間存在確定的函數(shù)關系。15相關系數(shù)當時，表示兩變量存在不同程度的線性相關。的數(shù)值越接近于1，表示兩變量之間線性相關程度越高16相關系數(shù)微弱相關；低度相關；顯著相關；高度相關通常認為：17相關系數(shù)若，表示兩變量不存在線性相關。18相關系數(shù)的顯著性檢驗檢定兩變量有無線性關關系利用t檢定如果，就否定原假設，認為r在統(tǒng)計上是顯著的，即總體相關系數(shù)不為零，總體變量間存在線性相關關系。19廣告支出與銷售收入檢定廣告支出與銷售額間的相關系數(shù)是否為0:t檢定統(tǒng)計量
5、設顯著性水平,臨界值?拒絕,亦即廣告支出與銷售額有關系20廣告支出與銷售收入單位：萬元分公司名稱廣告支出X年銷售額Y大通3009,500大德40010,300大信50011,000大道50012,000大方80012,400大立1,00013,400大興1,00014,500大展1,30015,300假設大發(fā)汽車公司營業(yè)部的經(jīng)理相信汽車銷售額的多寡與廣告支出數(shù)額有關。但此兩者間的具體關系為何并不清楚。21廣告支出與銷售額1.散點圖2.樣本相關系數(shù)大發(fā)汽車的汽車銷售額與廣告支出間有很高的線性關系3.檢定廣告支出與銷售額間的相關系數(shù)?=0?t檢定:廣告支出與銷售額有
6、關系22簡單線性回歸分析23廣告支出與銷售額廣告支出與銷售收入的散布圖廣告支出與銷售收入的關系汽車銷售收入的多寡會受到廣告支出影響24回歸分析方法的步驟建立簡單線性回歸模型隨機誤差項25廣告支出與銷售收入的直線關系26回歸分析方法的步驟建立簡單線性回歸模型利用搜集的數(shù)據(jù)來估計回歸模型27估計回歸模型觀察值與估計值之差的平方和使最小最小二乘估計(OLS)28估計回歸模型整理得估計式29廣告支出與銷售收入合計30廣告支出與銷售收入31回歸分析方法的步驟建立簡單線性回歸模型利用搜集的數(shù)據(jù)來估計回歸模型評判回歸模型32評判回歸模型擬合優(yōu)度檢驗模型的顯著性檢驗變量的顯著性
7、檢驗33模型的擬合優(yōu)度檢驗擬合優(yōu)度檢驗：對樣本回歸直線與樣本觀測值之間擬合程度的檢驗。度量擬合優(yōu)度的指標：判定系數(shù)（可決系數(shù)）R234如果即實際觀測值落在樣本回歸“線”上，則擬合最好。可認為,“離差”全部來自回歸線，而與“殘差”無關。:可認為是由回歸直線解釋的部分:是回歸直線不能解釋的部分35判定系數(shù)誤差SST,總體平方和SSR,回歸平方和SSE,殘差平方和36TSS=SSR+SSEY的觀測值圍繞其均值的總離差(totalvariation)可分解為兩部分：一部分來自回歸線(SSR)，另一部分則來自隨機勢力(SSE)。在給定樣本中，SST不變，如果實際觀測點離樣
8、本回歸線越近，則SSR在
