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1、相關(guān)性分析(correlation-analysis)精品文檔工相關(guān)性分析(correlationanalysis)?概述相關(guān)性分析可以用來驗(yàn)證兩個(gè)變量間的線性關(guān)系,從相關(guān)系數(shù)r我們可以知道兩個(gè)變量是否呈線性關(guān)系、線性關(guān)系的強(qiáng)弱,以及是正相關(guān)還是負(fù)相關(guān).?適用場(chǎng)合當(dāng)你有成對(duì)的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)時(shí);當(dāng)你畫了一張散點(diǎn)圖,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)有線性關(guān)系時(shí);當(dāng)你想要用統(tǒng)計(jì)的方法測(cè)量數(shù)據(jù)是否落在一條線上時(shí).?實(shí)施步驟盡管人工可以進(jìn)行相關(guān)性分析,然而計(jì)算機(jī)軟件可以使計(jì)算更簡(jiǎn)便.根據(jù)以下的介紹來使用你的軟件.分析計(jì)算出相關(guān)性系數(shù)r,它介于一l至ij1之間.如果接近0那么兩個(gè)變量沒有線性相關(guān)性;當(dāng)接近-l或者1時(shí),說明兩個(gè)變量線性
2、關(guān)系很強(qiáng);正的值代表當(dāng)y值很小時(shí)x值也很小,當(dāng)y值很大時(shí)r值也很大;負(fù)的值代表當(dāng)y值很大時(shí)x值很小,反之亦然.?例如圖表5.39到圖表5.42給出了兩個(gè)變量不同關(guān)系時(shí)的散點(diǎn)圖.圖表5.39給出了一個(gè)近似完美的線性關(guān)系,r=0.98;圖表5.40給出了一個(gè)弱的負(fù)線性相關(guān)關(guān)系,R=0.69,與圖表5.39比較,數(shù)據(jù)散布在更寬的范圍內(nèi); 在圖表5.41中,兩個(gè)變量不相關(guān),r=0.l5;在圖表5.42中,相關(guān)性分析計(jì)算出相同的r=0.15,但是,在這個(gè)情況下顯然兩個(gè)變量是相關(guān)的,盡管不是線性的收集于網(wǎng)絡(luò),如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系治理員刪除精品文檔?考前須知如果,r=0,那么變量不相關(guān),但是可能有彎曲的相關(guān)性,如圖表5.42那樣.為防止這種情況,首先畫出數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖來判斷它們的關(guān)系.相關(guān)性分析只對(duì)于存在線性關(guān)系的變量有意義.相關(guān)性分析可以證實(shí)兩個(gè)變量間關(guān)系的強(qiáng)弱,但不能計(jì)算出那條回歸線,如果想找到最符合的線,請(qǐng)參閱回歸分析.對(duì)于系數(shù)的決定,回歸分析中使用r2,它是相關(guān)系數(shù)r一的平方.END收集于網(wǎng)絡(luò),如有侵權(quán)請(qǐng)
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