统计学 人大 四版 第11章 一元线性回归
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统计学 人大 四版 第11章 一元线性回归
第11章 一元线性回归 章
统计学 人大 四版 第11章 一元线性回归
第11章 一元线性回归 章11.1 变量间关系的度量 11.2 一元线性回归 11.3 利用回归方程进行估计和预测
统计学 人大 四版 第11章 一元线性回归
学习目标1. 相关关系的分析方法 2. 一元线性回归的基本原理和参数的最小二 乘估计 3. 回归直线的拟合优度 4. 回归方程的显著性检验 5. 利用回归方程进行估计和预测 6. 用 Excel 进行回归
统计学 人大 四版 第11章 一元线性回归
11.1 变量间关系的度量11.1.1 变量间的关系 11.1.2 相关关系的描述与测度 11.1.3 相关系数的显著性检验
统计学 人大 四版 第11章 一元线性回归
变量间的关系
统计学 人大 四版 第11章 一元线性回归
函数关系1. 是一一对应的确定关系 2. 设有两个变量 x 和 y ,变量 y 一起变化, 随变量 x 一起变化,并完全 依赖于 x ,当变量 x 取某个 数值时, 数值时, y 依确定的关系取 相应的值, 相应的值,则称 y 是 x 的函 数,记为 y = f (x),其中 x 称 , 为自变量, 为自变量,y 称为因变量 3. 各观测点落在一条线上
y
x
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几个例子) 函数关系(几个例子 几个例子某种商品的销售额y与销售量 之间的关系 某种商品的销售额 与销售量x之间的关系 与销售量 为单价) 可表示为 y = px (p 为单价 圆的面积S与半径 之间的关系可表示为 圆的面积 与半径R之间的关系可表示为 与半径 S=πR2 企业的原材料消耗额y与产量 企业的原材料消耗额 与产量x1、 单位产量 与产量 消耗x 原材料价格x 消耗 2、原材料价格 3之间的关系可表示为 y = x1 x2 x3
统计学 人大 四版 第11章 一元线性回归
相关关系1. 变量间关系不能用函数关 系精确表达 2. 一个变量的取值不能由另 一个变量唯一确定 3. 当变量 x 取某个值时,变 取某个值时, 量 y 的取值可能有几个 4. 各观测点分布在直线周围x y
统计学 人大 四版 第11章 一元线性回归
几个例子) 相关关系(几个例子 几个例子父亲身高y与子女身高 之间的关系 父亲身高 与子女身高x之间的关系 与子女身高 收入水平y与受教育程度 之间的关系 收入水平 与受教育程度x之间的关系 与受教育程度 粮食单位面积产量y与施肥量 1 、降雨量 粮食单位面积产量 与施肥量x 与施肥量 x2 、温度 3之间的关系 温度x 商品的消费量y与居民收入 之间的关系 商品的消费量 与居民收入x之间的关系 与居民收入 商品销售额y与广告费支出 之间的关系 商品销售额 与广告费支出x之间的关系 与广告费支出
统计学 人大 四版 第11章 一元线性回归
类型) 相关关系 (类型 类型
相关关系线性相关正相关 负相关
非线性相关
完全相关正相关 负相关
不相关
统计学 人大 四版 第11章 一元线性回归
相关关系的描述与测度(散点图 散点图) 散点图
统计学 人大 四版 第11章 一元线性回归
相关分析及其假定1. 相关分析要解决的问题变量之间是否存在关系? 变量之间是否存在关系? 如果存在关系,它们之间是什么样的关系? 如果存在关系,它们之间是什么样的关系? 变量之间的关系强度如何? 变量之间的关系强度如何? 样本所反映的变量之间的
关系能否代表总体变量之 间的关系? 间的关系?
2. 为解决这些问题 , 在进行相关分析时 , 对总体有 为解决这些问题,在进行相关分析时, 以下两个主要假定两个变量之间是线性关系 两个变量都是随机变量
统计学 人大 四版 第11章 一元线性回归
散点图
完全正线性相关
完全负线性相关
非线性相关
正线性相关
负线性相关
不相关
统计学 人大 四版 第11章 一元线性回归
例题分析) 散点图 (例题分析 例题分析【例】一家大型商业银行在多个地区设有分行, 一家大型商业银行在多个地区设有分行, 其业务主要是进行基础设施建设、 其业务主要是进行基础设施建设、国家重点项目 建设、固定资产投资等项目的贷款。近年来, 建设、固定资产投资等项目的贷款。近年来,该 银行的贷款额平稳增长,但不良贷款额也有较大 银行的贷款额平稳增长, 比例的增长, 比例的增长,这给银行业务的发展带来较大压 为弄清楚不良贷款形成的原因, 力。为弄清楚不良贷款形成的原因,管理者希望 利用银行业务的有关数据做些定量分析, 利用银行业务的有关数据做些定量分析,以便找 出控制不良贷款的办法。下面是该银行所属的25 出控制不良贷款的办法。下面是该银行所属的 家分行2002年的有关业务数据 家分行 年的有关业务数据
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例题分析) 散点图 (例题分析 例题分析
统计学 人大 四版 第11章 一元线性回归
不良贷款对其他变量的散点图) 散点图(不良贷款对其他变量的散点图 不良贷款对其他变量的散点图14 12 不 贷 良 款不 贷 良 款 14 12 10 8 6 4 2 0 0 10 20 30
10 8 6 4 2 0 0 100 200 300 400 贷款余额 不良贷款与贷款余额的散点图14 12
累计应收贷款 不良贷款与累计应收贷款的散点图
14 12 不 贷 良 款 10 8 6 4 2 0
不 贷 良 款
10 8 6 4 2 0 0 10 20 30 40 贷款项目个数
0
50
100
150 200 固定资产投资额
不良贷款与贷款项目个数的散点图
不良贷款与固定资产投资额的散点图
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相关关系的描述与测度(相关系数 相关系数) 相关系数
统计学 人大 四版 第11章 一元线性回归
相关系数1. 度量变量之间关系强度的一个统计量 2. 对两个变量之间线性相关强度的度量称为 简单相关系数 3. 若相关系数是根据总体全部数据计算的 , 若相关系数是根据总体全部数据计算的, 称为总体相关系数, 称为总体相关系数,记为ρ 4. 若是根据样本数据计算的 , 则称为样本相 若是根据样本数据计算的, 关系数,简称为相关系数, 关系数,简称为相关系数,记为 r也称为线性相关系数 或称为Pearson相关系数 或称为 相关系数
统计学 人大 四版 第11章 一元线性回归
计算公式) 相关系数 (计算公式 计算公式样本相关系数的计算公式
r=
∑(x x)( y y) ∑(x x) ∑( y y)2
2
或化简为 r =
n∑xy ∑x∑y n∑x (∑x) n∑y (∑y)2 2 2 2
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相关系数的性质性质1: 性质 :r
的取值范围是 [-1,1]|r|=1,为完全相关 ,r =1,为完全正相关 , r =-1,为完全负正相关 ,
r = 0,不存在线性相关关系 , -1≤r<0,为负相关 ≤ , 0<r≤1,为正相关 ≤ , |r|越趋于 表示关系越强 ; |r|越趋于 表示关 越趋于1表示关系越强 越趋于0表示关 越趋于 表示关系越强; 越趋于 系越弱
统计学 人大 四版 第11章 一元线性回归
相关系数的性质性质2: 具有对称性 具有对称性。 与 之间的相关系数和 之间的相关系数和y与 之间 性质 :r具有对称性。即x与y之间的相关系数和 与x之间 的相关系数相等, 的相关系数相等,即rxy= ryx 性质3: 数值大小与 数值大小与x和 原点及尺度无关 即改变x和 的 原点及尺度无关, 性质 :r数值大小与 和y原点及尺度无关,即改变 和y的 数据原点及计量尺度,并不改变r数值大小 数据原点及计量尺度,并不改变 数值大小 性质4:仅仅是x与 之间线性关系的一个度量 之间线性关系的一个度量, 性质 :仅仅是 与y之间线性关系的一个度量,它不能用 于描述非线性关系。这意为着, r=0只表示两变 于描述非线性关系。这意为着, 只表示两变 量之间不存在线性相关关系, 量之间不存在线性相关关系,并不说明变量之没 有任何关系 性质5: 虽然是两个变量之间线性关系的一个度量 虽然是两个变量之间线性关系的一个度量, 性质 :r虽然是两个变量之间线性关系的一个度量,却不 一定意味着x与 一定有因果关系 一定意味着 与y一定有因果关系
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