1、二元回歸和相關(guān)分析，相關(guān)和回歸分析，相關(guān)分析和回歸分析的任務(wù)研究對象：統(tǒng)計關(guān)系相關(guān)分析的目的是反映變量之間的線性關(guān)系的程度，沒有方向和沒有考慮因果關(guān)系?；貧w分析側(cè)重于一個或幾個變量(自變量)的變化對另一個變量(因變量)的影響，并通過某些數(shù)學(xué)表達(dá)式描述這種關(guān)系。方向性，通常涉及因果關(guān)系。相關(guān)和回歸分析、散點(diǎn)圖、相關(guān)分析、單變量線性回歸、曲線估計和散點(diǎn)圖。目的是利用相關(guān)變量數(shù)據(jù)對(X，Y)作為二維平面的坐標(biāo)點(diǎn)，并建立直角坐標(biāo)圖，即散點(diǎn)圖，來探索兩個變量。方法以散點(diǎn)圖為例，用已知濃度X的免疫球蛋白A(IgA，g/ml)作為火箭免疫電泳，由于抗體-抗原反應(yīng)受擴(kuò)散濃度梯度的影響，形成的反應(yīng)帶呈火箭樣。測

2、量的火箭高度Y(毫米)如下表所示。嘗試分析抗體濃度和火箭高度之間的關(guān)系。首先，觀察散點(diǎn)圖，并用一個例子畫出散點(diǎn)圖。步驟1:圖表交互式散點(diǎn)圖，示例-繪制散點(diǎn)圖。第二步：確定輸出散點(diǎn)圖的水平和垂直坐標(biāo)，并進(jìn)行相關(guān)分析。相關(guān)系數(shù)(r)用于反映兩個變量之間的線性關(guān)系。r:-1，1；R=1:完全正相關(guān)；R=-1:完全負(fù)相關(guān)；R=0:無線相關(guān)。它表明：的相關(guān)系數(shù)只是兩個變量之間線性相關(guān)的一個很好的度量，不能描述非線性關(guān)系。數(shù)據(jù)中的極值對相關(guān)系數(shù)有很大影響。相關(guān)二元，相關(guān)分析，相關(guān)系數(shù)的計算：皮爾遜相關(guān)系數(shù)：適用于一般連續(xù)性和正態(tài)性數(shù)據(jù)。Spearman和Kendall相關(guān)系數(shù)：當(dāng)分類變量的數(shù)據(jù)或變量值的分

3、布明顯異?；蛭粗獣r，應(yīng)首先對離散數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，或?qū)潭ň嚯x的變量值進(jìn)行排序(計算)，進(jìn)行秩-秩相關(guān)。示例-相關(guān)分析(數(shù)據(jù)同上)，步驟1:分析相關(guān)雙變量步驟2:選擇要分析的變量，選擇相關(guān)系數(shù)的計算方法(默認(rèn)皮爾遜方法)，示例-相關(guān)分析(結(jié)果輸出)，相關(guān)分析關(guān)聯(lián)表，相關(guān)系數(shù)r=0.969到零假設(shè)(r=0)的檢驗結(jié)果表明：P=0.0000.01否定零假設(shè)，即X和Y極顯著相關(guān)。在分析兩個變量之間的線性關(guān)系時，偏相關(guān)：經(jīng)常會因為第三個變量而使相關(guān)系數(shù)不能真正反映兩個變量之間的線性程度。因此，有必要在其他變量的影響下計算兩個變量之間的相關(guān)性，這就是所謂的“偏相關(guān)”。步驟分析相關(guān)部分，示例-部分相關(guān)分析。某地區(qū)29名13歲男孩的身高(cm)、體重(kg)和肺活量(ml)數(shù)據(jù)如下表所示。試著對這三個變量進(jìn)行相關(guān)分析。一般來說，體重大的人肺活量也大。身高與肺活量直接相關(guān)嗎？因為體重和身高也是相關(guān)的，這三個變量相互影響，問題相對比較復(fù)雜。例-偏相關(guān)分析表明，如果身高、體重和肺活量成對相關(guān)，結(jié)果如下：身高和體