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内容举例: 五、变量间相关关系的判断 1. 利用散点图判断两个变量的相关性 (1)如果变量x和y正相关,那么散点图表现为点散布的位置是从左下到右上的区域;如果变量x和y负相关,那么散点图表现为点散布的位置是从左上到右下的区域. (2)如果散点落在一条直线附近,则认为这两个变量线性相关. 2. 利用相关系数判断两个变量相关性强弱 相关系数r是从数值上来判断变量间的线性相关程度的量,是定量分析. |r|刻画了样本点集中于某条直线的程度. |r|越接近1,散点图中的样本点分布越接近一条直线,两个变量的线性相关程度越强. 六、求线性回归方程 1. 利用公式b┴^=(∑_(i=1)^n▒ (x_i-ˉx)(y_i-ˉy))/(∑_(i=1)^n▒ (x_i-ˉx )^2 )=(∑_(i=1)^n▒ x_i y_i-nˉx ˉy)/(∑_(i=1)^n▒ x_i^2-nˉx ^2 ), a┴^=ˉy-b┴^ ˉx求线性回归方程的一般步骤 (1)列出xi,yi,xiyi; (2)计算ˉx, ˉy, ∑_(i=1)^n▒ x_i^2, ∑_(i=1)^n▒ x_i y_i; (3)代入公式计算b┴^, a┴^的值; (4)写出线性回归方程. 七、非线性回归分析 1. 研究两个变量的关系时,依据样本数据画出散点图,从整体上看,如果样本点没 有分布在一条直线附近,就称这两个变量之间不具有线性相关关系. 当两个变量不具有线性相关关系时,依据样本点的分布选择合适的曲线方程来拟合数据,可通过变量代换,利用线性回归模型建立两个变量间的非线性回归方程. 常见的非线性回归方程的转换方式如下: 曲线方程 曲线(曲线的一部分) 变换公式 变换后的线性函数 y=axb c=ln a, v=ln x, u=ln y u=c+bv y=aebx c=ln a, u=ln y u=c+bx y=ae^(b/x) c=ln a, v=1/x, u=ln y u=c+bv y=a+bln x v=ln x y=a+bv 2. 建立非线性回归模型的基本步骤 (1)确定研究对象,明确涉及的变量; (2)画出确定好的变量间的散点图,观察它们之间的关系(是否存在非线性关系); (3)由经验确定非线性回归方程的类型(如我们观察到数据呈非线性关系,一般选用反比例函数模型、指数函数模型、对数函数模型等); (4)通过换元,将非线性回归方程模型转化为线性回归方程模型; (5)按照公式计算线性回归方程中的参数,得到线性回归方程; (6)消去新元,得到非线性回归方程. 9. 2 独立性检验 一、2×2列联表 假设两个分类变量X和Y,它们的可能取值分别为{x1,x2}和{y1,y2},其2×2列联表为 Y y1 y2 合计 X x1 a b a+b x2 c d c+d 合计 a+c b+d a+b+c+d 2×2列联表给出了成对分类变量数据的交叉分类频数. 二、与独立性检验相关的概念 1. χ2公式 一般地,对于两个分类变量Ⅰ和Ⅱ,Ⅰ有两类取值,即类A和类B(如吸烟与不吸烟);Ⅱ也有两类取值,即类1和类2(如患呼吸道疾病和未患呼吸道疾病). 我们得到2×2列联表所示的抽样数据:
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