相关分析和回归分析ppt课件.ppt

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1、第五章回归分析与相关分析第一节回归和相关的概念回归分析内容相关分析5.1下表为青海一月平均气温与海拔高度及纬度的数据，试分析一月平均气温与海拔高度，一月平均气温与纬度是否存在线性关系（计算一月气温分别与海拔高度和纬度的简单相关系数）。测站一月气温海拔高度纬度昂欠-6.936432.2清水河-1744233.8玛多-16.942235共和-11.328436.3铁卜加-14.232037.1茫崖-12.331438.4托勒-18.233638.9伍道梁-17.346535.3察尔汗-10.426836.8吉迈-13.339733.8尖扎-6.420835.9西宁-8.622636

2、.6从上表可知，一月气温与海拔高度和纬度的相关系数分别为-0.728和-0.186，说明一月气温与海拔高度和纬度均呈负相关关系；进一步对照其所对应的显著性分别为0.007<0.05和0.563>0.05，表明一月气温与海拔高度的相关性显著，而一月气温与纬度的相关性不显著。5.1下表为青海一月平均气温与海拔高度及纬度的数据，试分析一月平均气温与海拔高度和纬度的偏相关系数（因为第三个变量纬度(海拔)的存在所起的作用,可能会影响纬度(海拔)与一月平均温度之间的真实关系）。测站一月气温海拔高度纬度昂欠-6.936432.2清水河-1744233.8玛多-16.942235共和-11.3

3、28436.3铁卜加-14.232037.1茫崖-12.331438.4托勒-18.233638.9伍道梁-17.346535.3察尔汗-10.426836.8吉迈-13.339733.8尖扎-6.420835.9西宁-8.622636.6将-0.728与-0.941对照；同时再与前面讲的例子对照看有什么不同从表中可知-0.728是一月温度和海拔高度的简单相关系数；而-0.941是一月气温与海拔高度的偏相关系数将-0.186与-0.875对照；同时再与前面讲的例子对照看有什么不同5.2一条河流流经某地区，其降水量X（mm）和径流量Y（mm）多年观测数据如表所示。试建立Y与X的线

4、性回归方程，并根据降水量预测径流量。Y2581363370542044144175X1101841451221651437812962130168回归分析（一元线性回归）从表中可知F>F0.01（p<0.01），说明方程通过了显著性检验，说明径流量与降水量之间存在着极显著的直线回归关系方程检验表从表中可知t>t0.01（p<0.01），说明方程中的回归系数通过了显著性检验，说明径流量与降水量之间有真实的直线回归关系。系数检验表5.3随机抽测某渔场16次放养记录，结果如表（投饵量，放养量，鱼产量）。试求鱼产量对投饵量、放养量的多元回归方程。（要求进行方程和系数的显著性检验）X19

5、.589.59.89.713.59.512.59.411.47.78.312.586.512.9X21.922.62.722.42.32.23.32.33.62.12.52.43.21.9Y7.16.410.410.97107.99.312.87.510.36.69.57.779.5回归分析（多元线性回归）方程检验表从表中可知F>F0.01（p<0.01），说明方程通过了显著性检验，说明鱼产量依投饵量、放养量的二元线性回归达到显著水平系数检验表从表中可知X1和X2对应的t均大于t0.01（p<0.01），说明投饵量和放养量对鱼产量的偏回归系数达极显著水平，偏回归系数通过显著性检

6、验，即鱼产量与投饵量、放养量之间存在真实的多元线性关系。因此，所建方程为Y=-4.349+0.584X1+2.964X27.3一个地区的地理要素Y的变化可能受到地理因素X1，X2，X3，X4，X5，X6的综合影响，请根据样本观测数据，分析Y与X之间是否存在线性关系，并建立其逐步回归方程（最优回归方程）。yx1x2x3x4x5x65.775391.13.916.6515.51.240.756394.382631.75.238.6236.22.542.482112.272771.64.865.661.14.555.131873.646377.88.210.569.51.144.67

7、4653.1183378.425.2222.72.642.44361.898017.98.936.2132.63.650.607033.420196.16.742.9641.71.249.323471.534567.27.969.8968.41.565.033081.031038.39.861.159.81.363.942360.092467.27.898.4895.33.272.62808逐步回归分析（最优回归）方程检验表从表中可知，方程最多引入变量X6、X2、X5时其对应的F值大于F0.