ssas 实习十 两量联性分析与 简草回归分析
实习十 两变量关联性分析与 简单回归分析
ssas 目的氨求 1.掌握两个定量变量之间相关分析与 回归分析的意义、用途与假设检验。 2.掌握分类计数资料的两变量间关联 性的定量分析方法。 3.掌握直线相关与回归分析的区别与 联系
一、目的要求 1.掌握两个定量变量之间相关分析与 回归分析的意义、用途与假设检验。 2.掌握分类计数资料的两变量间关联 性的定量分析方法。 3.掌握直线相关与回归分析的区别与 联系
ssas 、讨论内容 1.已知样本相关系数r=0.9,能否说明两 变量存在高度密切的相关关系? 2.简述直线相关与直线回归(LINE)的 应用条件
二、讨论内容 1. 已知样本相关系数r=0.9，能否说明两 变量存在高度密切的相关关系？ 2. 简述直线相关与直线回归（LINE）的 应用条件
ssas 3.对某样本的相关系数r和0的差别进行显著性 检验,结果为t< r0.05(V) 因此 A.两变量的差别无显著性 B如果样本来自p=0的总体,得出该r值的概率 大于5% C.两变量存在直线相关的可能性小于5% D.r≠0是抽样误差所致 E总体相关系数一定p=0
3. 对某样本的相关系数r和0的差别进行显著性 检验，结果为t r t 0.05()，因此 A. 两变量的差别无显著性 B. 如果样本来自=0的总体，得出该r值的概率 大于5% C. 两变量存在直线相关的可能性小于5% D. r0是抽样误差所致 E. 总体相关系数一定=0
ssas 4.案例111对某省不同地区水质的碘含量及 其甲状腺肿的患病率作了调查后得到下表的 数据,计算出 Pearson相关系数,得r=-0.712, 经检验P<0.002,据此认为甲状腺肿的患病率 与水质的碘含量之间有负相关关系,且关系 较密切。该结论是否正确?为什么?
4.案例11-1 对某省不同地区水质的碘含量及 其甲状腺肿的患病率作了调查后得到下表的 数据，计算出Pearson相关系数，得r=-0.712， 经检验P <0.002,据此认为甲状腺肿的患病率 与水质的碘含量之间有负相关关系，且关系 较密切。该结论是否正确？为什么？
ssas 某省不同地区水质碘含量(pg/L)与甲状腺肿患病率(%) 地区碘含量患病率地区碘含量患病率 40.510 77 6.3 2.0 377 8.0 7.1 123456789 2.5 390 12 8.0 9.0 3.5 20.0 13 8.3 4.0 3.5 22.0 14 8.5 4.0 4.0 374 15 8.5 5.4 4.4 315 16 8.8 4.7 4.5 15.6 17245 0.0 4.6 21.0
某省不同地区水质碘含量（μg/L）与甲状腺肿患病率（% ） 地区 碘含量 患病率 地区 碘含量 患病率 1 1.0 40.5 10 7.7 6.3 2 2.0 37.7 11 8.0 7.1 3 2.5 39.0 12 8.0 9.0 4 3.5 20.0 13 8.3 4.0 5 3.5 22.0 14 8.5 4.0 6 4.0 37.4 15 8.5 5.4 7 4.4 31.5 16 8.8 4.7 8 4.5 15.6 17 24.5 0.0 9 4.6 21.0
ssas 20 碘含量
碘含量 0 10 20 30 患病率 50 40 30 20 10 0 -10
ssas 刀>天 10 10 20 RANK of碘含量
RANK of 碘含量 0 10 20 RANK of 患病率 20 10 0
ssas 5.下列各命题是否成立,为什么? (1)X和Y的计算单位改变时,线性回归方程不变。 (2)“最小二乘”是指观察值和回归方程计算值之 差的总和最小。 (3)对同一样本,当b=0时,必有r=0;同样,b=1 时必有r=1 (4)线性回归方程要求X与Y都服从正态分布
5. 下列各命题是否成立, 为什么? (1) X和Y的计算单位改变时, 线性回归方程不变。 (2) “最小二乘”是指观察值和回归方程计算值之 差的总和最小。 (3) 对同一样本，当b=0时,必有r=0；同样，b=1 时必有r=1。 (4) 线性回归方程要求X与Y都服从正态分布
ssas 65)若在总体中两条回归直线重合,则相应的总体相 关系数一定也相等。 (6)决定系数越大,回归效果就越好,相关系数也 越大。 (7)设中学生身高Y米)与年龄X(岁)的回归方程为 =0.5+006,则初生婴儿的平均身高为0.5.。 (8)回归系数的假设检验结果P值越小,则总体中β 与0相差越大
(5) 若在总体中两条回归直线重合, 则相应的总体相 关系数一定也相等。 (6) 决定系数越大，回归效果就越好，相关系数也 越大。 (7) 设中学生身高Y(米)与年龄X(岁)的回归方程为 ＝0.5+0.06X, 则初生婴儿的平均身高为0.5米。 (8) 回归系数的假设检验结果P值越小，则总体中β 与0相差越大。 Y ˆ
