回归分析和相关分析的联系和区别

管理会计与成本会计、财务会计、财务管理及相关学科的联系和区别

管理会计和成本会计、财务会计、财务管理之间存在着密切的联系，同时它们之间的也有着区别。这里以国内的学者为主来阐述它们之间的关系。

一、 管理会计与成本会计

无论从我国还是从西方来看，理论界对于成本会计与管理会计的界限是模糊的，尤其在西方人的观念中，成本会计与管理会计同质。如美国著名的斯坦福商学院会计界权威教授查尔斯·T·亨格瑞认为：“现代成本会计也常被称为‘管理会计’。”西方也有些学者把“高级成本会计”等同于“管理会计”。在我国的大部分的成本会计和管理会计的教材中内容重合的部分有：变动成本法、标准成本法、作业成本法、成本预测、成本决策、日常业务预算、差异的计算、经济批量等。交叉非常严重，基本囊括了管理会计的主要内容。同时国内的也在研究二者之间的联系和区别。

盖保中在《财经贸易》发表的《论管理会计和成本会计的区别》（NO.9.1999）中提出成本会计是随着工业会计的兴盛，广泛而频繁的交换形成了社会必要劳动时间，迫使人们越来越重视生产成本，所得与所费的比较使成本核算

得到充分的发展，并随着经济活动的日趋复杂，逐渐形成了“成本会计系统”。成本会计强调客观，公允和准确，满足财务报告的需要。

用下面的数据做相关分析和一元线性回归分析：

选用普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量做相关分析和一元线性回归分析。

一、相关分析

1.作散点图

普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关图

从散点图可以看出：普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关性很大。

2.求普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关系数

把要求的两个相关变量移至变量中，因为都是定距数据，选择相关系数中的Pearson，点击确定，可以得到下面的结果：

Correlations

普通高等学校毕业生数(万人) 高等学校发表科技论文数量(篇)

普通高等学校毕业生数(万人) Pearson Correlation 1 .998**

Sig. (2-tailed) .000

N 14 14

高等学校发表科技论文数量(篇) Pearson Correlation .998** 1 Sig. (2-tailed) .000

N 14 14

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

两相关变量的Pearson相关系数=0.0998，表示呈高度正相关；相关系数检验对应的概率P 值=0.000

第十二章 相关与回归分析

第一节 变量之间的相关关系

相关程度与方向·因果关系与对称关系 第二节 定类变量的相关

双变量交互分类（列联表）·削减误差比例（PRE）·λ系数与τ系数 第三节 定序变量的相关分析

同序对、异序对和同分对·Gamma系数·肯德尔等级相关系数（τ谐系数

第四节 定距变量的相关分析

相关表和相关图·积差系数的导出和计算·积差系数的性质 第五节 回归分析

线性回归·积差系数的PRE性质·相关指数R

第六节 曲线相关与回归

可线性化的非线性函数·实例分析（二次曲线指数曲线）

a

系数、

τb与τc系数）·萨默斯系数（d系数）·斯皮尔曼等级相关（ρ相关）·肯德尔和

一、填空

1．对于表现为因果关系的相关关系来说，自变量一般都是确定性变量，因变量则一般是（ ）变量。

2．变量间的相关程度，可以用不知Y与X有关系时预测Y的全部误差E1，减去知道Y与X有关系时预测Y的联系误差E2，再将其化为比例来度量，这就是（ ）。

3．依据数理统计原理，在样本容量较大的情况下，可以作出以下两个假定：（1）实际观察值Y围绕每个估计值Yc是服从（ ）；（2）分布中围绕每个可能的Yc值的（ ）是相同的。

4．在数量上表

线性回归分析和方差分析报告

信计12 徐文豪 2110902039

本报告以教材第二章课后习题2.4和第三章课后习题3.6为主体，给出对应的解答、sas代码和结果分析。

2.4 某公司管理人员为了了解某化妆品在一个城市的月销售量Y（单位：箱）与该城市中适合使用该化妆品的人数X1（单位：前人）以及他们人均月收入X2（单位：元）之间的关系，在某个月中对15个城市做了调查，得上述各量的观测值如下表所示：

162 274 2450 120 180 3254 223 375 3802 131 205 2838 67 86 2347 169 265 3782 81 98 3008 192 330 2450 116 195 2137 55 53 2560 252 430 4020 232 372 4427 144 236 2660 103 157 2088 212 370 2605

假设Y与X1，X2之间满足线性回归关系

yi??0??1xi1??2xi2??i，i?1,2,,15 其中?i(i?1,2,15)独立通分布于N(0,?2)。

（1）求回归系数?0,?1,?2的最小二乘估计和误差方差?2的估计，写出回归方程

相关分析与回归分析

一、试验目标与要求

本试验项目的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析和回归分析，具体包括：

(1) 皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析

(2) 学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。 (3) 学会回归模型的散点图与样本方程图形。 (4) 学会对所计算结果进行统计分析说明。 (5) 要求试验前，了解回归分析的如下内容。 ? 参数α、β的估计

? 回归模型的检验方法：回归系数β的显著性检验（t－检验）；回归

方程显著性检验（F－检验）。

二、试验原理

1．相关分析的统计学原理

相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数。

2．回归分析的统计学原理

相关关系不等于因果关系，要明确因果关系必须借助于回归分析。回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是，在相关分析的基础上，对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定，确立一个合适的数据模型，以便从一个已知量推断另一个未知量。回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数，建立回归模型，对参数和模型进行检验和判断，并进行预测等。

线性回归数学模型

回归分析在Minitab和MSExcel中的实现

(2012-09-0919:10:50)

转载▼

在质量管理中分析两个变量之间的关系是经常要碰到的问题，而回归分析是一种分析两个变量之间关系的统计技术，通过回归分析可以以量化的方式阐明变量之间存在怎样的关系，再通过拟合曲线可以让人形象的感知，以数据为依据，有的放矢，事半而功倍。 现以实例说明如何进行回归分析。

例：有两组数据如下：

Minitab软件是进行回归分析的便捷工具，不多说，上图。

依次点击菜单“统计——回归－回归”。

弹出一对话框

在“响应”栏中选择C3列“Y10MPa”为因变量，再选择C2列“X（%）”为自变量，点击“确定”即可，在会话窗口显示结果：

回归分析:Y10MPa与X（%）

回归方程为

Y10MPa=28.5+131X（%）

系数标

自变量系数准误TP

常量28.4931.58018.040.000

X（%）130.8359.68313.510.000

S=1.31945R-Sq=94.8%R-Sq（调整）=94.3%

方差分析

来源自由度SSMSFP

回归1317.82317.82182.550.000

残差误差1017.411.74

合计11335.23

都全了，不错的线性关系。

再依次点击菜单“统计——回归－拟

实验七、相关与线性回归分析

一、实验性质 上机实验

二、实验目的与要求

使学生熟练掌握应用SPSS软件绘制散点图，并利用散点图和相关性检验对变量之间的关系进行分析，并能建立简单的线性回归模型。 三、实验内容 1．散点图的绘制

散点图是相关分析过程中极为常用且非常直观的分析方式。它将数据以点的形式画在直角平面上。通过散点图能够直观地发现变量间的统计关系以及它们的强弱程度和数据对的可能走向。

绘制直方图的具体步骤如下： ? 1、选择Graphs ==> Scatter; ? 2、选择散点图的类型；

? 3、根据所选择的散点图类型，单击Define按钮对散点图作具体定义；

不同类型的散点图具体的定义选项略有差别。

简单散点图是表示一对变量间统计关系的散点图。

? 指定某个变量为散点图的纵轴变量，选入Y Axis框中; ? 指定某个变量为散点图的横轴变量，选入X Axis框中；

? 可把作为分组的变量指定到Set Markers by框中，表示按该变量的不同取值将样本数据

分成若干组，并在一张图上分别以不同颜色绘制散点图。（该项可省略）；

? 把标记变量指定到Lable Cases by框中，表示将标记变量的各变量值标记在散点图相应

点的

excel做回归分析

Excel做线性回归分析基本原理及实例

一、原理

1、回归分析原理

由一个或一组非随机变量来估计或预测某一个随机变量的观测值时，所建立的数学模型及所进行的统计分析，称为回归分析。按变量个数的多少，回归分析有一元回归分析与多元回归分析之分，多元回归分析的原理与一元回归分析的原理类似。按变量之间关系的形式，回归分析可以分为线性回归分析和非线性回归分析。

2 、回归分析的主要内容

回归分析的内容包括如何确定因变量与自变量之间的回归模型；如何根据样本观测数据，估计并检验回归模型及未知参数；在众多的自变量中，判断哪些变量对因变量的影响是显著的，哪些变量的影响是不显著的；根据自变量的已知值或给定值来估计和预测因变量的值。

3、利用图表进行分析

例23-1：某种合成纤维的强度与其拉伸倍数之间存在一定关系，图23-1所示（“线性回归分析”工作表）是实测12个纤维样品的强度y与相应的拉伸倍数x的数据记录。试求出它们之间的关系。

excel做回归分析

（1）打开“线性回归分析”工作表。

（2）利用“图表向导”绘制 “XY散点图”。

（3）在“XY散点图”中绘制趋势回归直线，如图23-2所示。

excel做回归分析

二、 Excel中的回归分析工作表函数

（1）截距函数

40、某企业上半年产品产量与单位成本资料如下：

月份 产量（千单位成本 件）X 1 2 3 4 5 6 合计 2 3 4 3 4 5 （元）Y 73 72 71 73 69 68 79 30268 1481 X2 Y2 XY 要求：（1）计算相关系数，判断其相关方向与程度；（2）建立直线回归方程；（3）指出产量每增加1000件时，单位成本平均变动多少？

41、某商业企业最近五年内商品销售额（X）的年平均数为421万元，标准差为30.07万元；商业利润（Y）的年平均数为113万元，标准差为15.41万元；五年内销售额与商业利润的乘积和为240170万元，各年销售额的平方和为890725万元，各年商业利润的平方和为65033万元。试据此：（1）计算商业销售额与商业利润的样本相关系数并解析其含义。（2）建立商业销售额与商业利润之间的回归方程。（3）其他条件不变时，估计当商品销售额为600万元时，商业利润可能为多少万元？

42、对某地区随机抽取100户家庭，调查他们的月收入（X）和消费支出（Y），经过计算得到如下结果：户均月收入2100元，标准差是30元；消费支出是1200元，方差是2500元。这两个变量的相关系数是0.9。要求解答：（1）

第六章 相关与回归分析习题

一、填空题

1．现象之间的相关关系按相关的程度分为 、 和 ；按相关的形式分为 和 ；按影响因素的多少分为 和 。

2．两个相关现象之间，当一个现象的数量由小变大，另一个现象的数量 ，这种相关称为正相关；当一个现象的数 量由小变大，另一个现象的数量 ，这种相关称为负相关。

3．相关系数的取值范围是 。

4．完全相关即是 关系，其相关系数为 。

5．相关系数，用于反映 条件下，两变量相关关系的密切程度和方向的统计指标。 6．直线相关系数等于零，说明两变量之间 ；直线相关系数等1，说明两变量之间 ；直线相关系数等于—1，说明两变量之间 。

7．对现象之间变量的研究，统计是从两个方面进行的，一方面是研究变量之间关系的 ，这种研究称为相关关系；另一方面是研究关于自变量和因变量之间的变动关系，用数学方程式表达，称为