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第九章 直线回归和相关
第一节 回归和相关的概念
第二节 直线回归
第三节 直线相关
第四节 直线回归与相关的内在关系
和应用要点
第五节 协方差分析
引言
这一章研究的对象:
由一个变数 两个或多个变数,因为在实
际生产实践和科学实验中所要研究的变数往往不
止一个,例如:
研究温度高低和作物发育进度快慢的关系,就有
温度和发育进度两个变数;
研究每亩穗数、每穗粒数和每亩产量的关系,就
有穗数、粒数和产量三个变数。
第一节 回归和相关的概念
1. 函数关系与统计关系
2. 自变数与依变数
3. 回归分析和相关分析
4. 两个变数资料的散点图
函数关系 有精确的数学表达式
(确定性的关系) 直线回归分析
一元回归分析
变量间的关系
因果关系 曲线回归分析
(回归分析)
多元回归分析 多元线性回归分析
统计关系 多元非线性回归分析
(非确定性的关系)
简单相关分析—— 直线相关分析
相关关系 复相关分析
(相关分析) 多元相关分析
偏相关分析
函数关系是一种确定性的关系,例如圆面积
与半径的关系为 S R 2。其不包含误差的
干扰。
统计关系是一种非确定性的关系。例如,作
物的产量与施肥量的关系,两类变数受误差
的干扰表现为统计关系。
因果关系:两个变数间的关系若具有原因
和反应(结果)的性质。
相关关系:呈现一种共同变化的特点,则
称这两个变数间存在。
回归分析:计算回归方程为基础的统计分
析方法。
ˆ 为Y 依X 的回归方程(regression
y f (x )
equation of Y on X )。
相关分析:计算相关系数为基础的统计分析方法。
计算表示Y 和X 相关密切程度的统计数,并测验其
显著性。
这个统计数在两个变数为直线相关时称为相关系数
(correlation coefficient),记为r;在多元相关
时称为复相关系数(multiple correlation),记作
Ry·12…m ;在两个变数曲线相关时称为相关指数
(correlation index),记作R。
一般规则:
当两个变数中Y 含有试验误差而X 不含试验误差
时着重进行回归分析;而当Y 和X 均含有试验误
差时则着重去进行相关分析。
4. 两个变数资料的散点图
对具有统计关系的两个变数的资料进行初步考察
的简便而有效的方法,是将这两个变数的n对观察
值(x ,y )、(x ,y )、…、(x ,y )分别以坐标
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