此定点也可以是(m,0),(0,n)或(0,0)等,尤以 (0,0)为最常见。 计算公式和实例见第116页。第六节 直线相关与回归的SAS程序SAS的CORR过程可用于求变量之间的线性相关系数及偏相关系数。；SAS的REG过程可用于各种线性
讲相关分析与回归分析内容概要概述 相关分析 偏相关分析 回归分析 曲线估计概述相关分析和回归分析都是分析客观事物之间相关性的数量 分析方法。相互关系：函数关系与统计关系 统计关系：不完全确定的随机关系，当一个或几个相互联系的变量取一定值时，
二、相关关系的种类1.按照相关关系涉及的变量（或因素）的多少，可 以分为单相关、复相关和偏相关。 2.按照变量之间相互关系的表现形式的不同，可以 分为线性相关和非线性相关。 3.按照变量之间的相互关系的方向不同，可以分为 正相关和负相关。
将1999年时间序列号9带入配合的趋势方程，可得到1999年末某省人 口数的趋势值（预测值）y a b x 87 .80 2 73 .6 7 8 9 94 .9(0 万 42 ) 人既，1999年末该省人口数将达到9402.94万人。例子
第九相关与回归分 析第九章 相关与回归分析一、教学目的：通过对本章的学习，使学生掌握 相关关系的概念和种类，相关表、相关图、相关 系数的概念和作用，回归分析的概念和方法，估 计标准误差的概念和计算。二、重点和难点：相关关系的概念和种类，相关
相关分析和回归分析学习目标掌握相关分析及回归分析的相关概念和 思想；会计算相关系数； 能解决一元回归分析的参数估计问题。重难点重点：➢相关分析及回归分析的相关概念和思想 ➢一元线性回归分析 ➢最小二乘法难点：➢ 回归系数的参数估计引入利用相
精选课件6• 回归分析，随着自变量的增加，计算会变得相当复杂， 所以在计算机出现以前，它的应用受到了一定的限制。 随着计算机的不断发展，速度成倍增加，回归分析的复 杂的计算问题已经基本解决。目前世界上有许多能进行 回归分析的统计软件：如SA
2020/4/419相关表与相关图 （概念要点）统计学STATISTICS1、相关表和相关图是研究相关关系的直观工具。一般在进 行详细的定量分析之前，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。2、相关表是一种
第一节 相关与回归分析的基本概念 第二节 相关分析第三节 一元线性回归分析第四节 多元线性回归分析第五节 非线性回归分析11.10.20202第八章 相关与回归分析第一节 相关与回归分析的基本概念一、相关关系与函数关系（一）函数关系函数关系
11 13092 637 202r 0 . 9459 2 2 ( 11 41487 637 ) ( 11 4182 202 )可见，广告费与销售收入间存在高度的相关关系。第一节 相关分析4. 样本相关系数(Pearson
因果.3年份 人均国内生产总值 人均消费金额yearxy19954854223619965576264119976054283419986308297219996551313820
相关分析中两变量是对等的，都是随机变量，不区分 自变量和因变量.第七章相关与回归分析▪ 2 两者的任务和目的不同。 ▪ 回归分析是根据现象之间关系的特点，运用一定的办法，建立最适合
30515.640515.050614.880514.22、双变量分组相关表：对自变量与因变量均进行分组。注：自变量X轴；因变量Y轴。30 家同类企业的有关资料单位成本 y产量 x
• 学习目的：（1）掌握相关分析与相关系数的概念、相关系 数的计算方法（2）掌握一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘 估计方法（3）掌握回归方程的显著性检验（4）利用回归方程进行
应用目的、意义不同：相关关系；数量关系。 回归系数b表示X每增减一个单位时，Y平均改变b个单位；相关系数r说明具有线性关联的的两个变量间关系的密切程度与相关方 向。 计算方法不同
26175 37887（三）相关系数的计算【例】计算工业总产值与能源消耗量之间的相关系数资料解结：论已：知工n 业16总, 产x值与91能6, 源y消耗62量5, 之间存 在高xy
以x为自变量，y为因变量建立直线回归方程，并说明回归系数的经 济意义。第三节 回归分析与一元线性回归bn xy x y n x2 ( x)210 23638 333502 1017
8相关系数r的计算 ▪ (1) 列出各对变量值xi和yi（i=1，2，…，n），并分别计算出nxii1nyii1nx2 ii1ny2 ii1nxiyii1▪ (2) 计算离均差平方
