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第7章 相关分析 7.1 相关分析 7.2 相关系数 7.3 线性相关分析
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实例:全球吃死的人比饿死的人多? 据世界卫生组织统计，全球肥胖症患者达3亿人，其中儿童占2200万人，11亿人体重过重。肥胖症和体重超常早已不是发达国家的“专利”，已遍及五大洲。目前，全球因”吃”致病乃至死亡的人数已高于因饥饿死亡的人数。 问题: 肥胖症和体重超常与死亡人数真有显著的数量关系吗? 这些类型的问题可以运用相关分析与回归分析的方法去解决。
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7.1 相关的基本概念 一、变量间的相互关系 二、相关关系的类型
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一、变量间的相互关系 1、函数关系 Y=f (X) X与Y之间呈确定的数量变化关系 2、相关关系 Y= f（X）+ε (ε为随机变量)
例如：身高与体重、广告投入与销售量 3、没有关系 变量间关系的图形描述，坐标图(散点图)
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二、相关关系的类型 1、 从涉及的变量数量看 简单相关：两个变量 2、从变量相关关系的表现形式看 线性相关——散布图接近一条直线(左图)
多重相关：三个或者三个以上变量 2、从变量相关关系的表现形式看 线性相关——散布图接近一条直线(左图) 非线性相关——散布图接近一条曲线(右图)
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B C A 3、从变量相关关系变化的方向看 4、 从变量相关的程度看 完全相关 (B) 正相关——变量同方向变化，同增同减 (A)
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7.2 相关系数 一、定义：反映现象之间线性相关程度的统计指标。 二、计算
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三、相关系数性质 相关系数的取值在－１与＋１之间 当Ｒ＝０时，表明Ｘ与Ｙ没有线性相关关系。 当｜Ｒ｜＝１时，表明Ｘ与Ｙ完全线性相关．
当Ｒ＝１，表示正相关；Ｒ＝－１，表示负相关
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当0＜|r|＜1时，表示x与y存在一定的线性关系。|r|的数值越接近1，x与y的线性相关程度越高；
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7.3 线性相关分析 一、相关表 年份 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 产品产量 （万件）
7.3 线性相关分析 一、相关表 年份 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 产品产量 （万件） 单位成本 （元/件） 2 73 3 72 4 71 69 5 68 6 66 7 65
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7.3 线性相关分析 二、相关图
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