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1、相關(guān)分析相關(guān)分析線性回歸分析線性回歸分析回歸模型的檢驗(yàn)回歸模型的檢驗(yàn)回歸模型的適用性回歸模型的適用性非線性回歸分析非線性回歸分析niniiiniiYYXXYYXXr112211)()()(niiiniiVUD1212)()1(6122nnDRi) 1(2nnVUT212rnrt1nRZ)52(2) 1(3nnnTZPearson相關(guān)系數(shù)Spearman系數(shù),大樣本 下,近似正態(tài)分布kendall系數(shù),大樣本 下,近似正態(tài)分布)1)(1 (2122212212 . 1rrrrrryyyy(一)偏相關(guān)系數(shù)(2)計(jì)算方法：(2)思緒:由于: 因變量取值的變化受兩個(gè)要素的影響自變量不同取值的影響其他要

2、素的影響如:兒子身高(y)的變化受:父親身高(x)的影響、其他條件于是: 因變量總變差=自變量引起的+其他要素引起的即: 因變量總變差=回歸方程可解釋的+不可解釋的可證明:因變量總離差平方和=回歸平方和+剩余平方和niiniiniiniiyyyyyyyyR121212122)() (1)()(iiiSt22)(iiyixxSS) 1/()(/)(22knyykyyFiii) 1/()1 (/22knRkRF 隨機(jī)、等方差、獨(dú)立隨機(jī)、等方差、獨(dú)立隨機(jī)、異方差、獨(dú)立隨機(jī)、異方差、獨(dú)立非獨(dú)立非獨(dú)立(四)殘差序列獨(dú)立性檢驗(yàn):殘差序列能否存在后期值與前期值相關(guān)的景象,利用D.W(Durbin-Watson)檢驗(yàn)d-w=0:殘差序列存在完全正自相關(guān);d-w=4:殘差序列存在完全負(fù)自相關(guān);0d-w2:殘差序列存在某種程度的正自相關(guān);2d-w4:殘差序列存在某種程度的負(fù)自相關(guān);d-w=2:殘差序列不存在自相關(guān).殘差序列不存在自相關(guān),可以以為回歸方程根本概括了因變量的變化;否那么,以為能夠一些與因變量相關(guān)的要素沒有引入回歸方程或回歸模型不適宜或滯后性周期性的影響. niiyxxxxnSnty12202011)2(SSTSSEknnR1112) 1/()(/)(22knyykyyFiiiiiiSt22)

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