第13章基本回归模型----概述了 EViews中的普通最小二乘估计(OLS) 基础。 第14章其他回归方法--讨论加权最小二乘估计(WLS),二阶段最小二乘 估计(TSLS),和非线性最小二乘估计(NLS)技术

元线性回归分析估计两个变量的关 系 其中一个变量作为响应变量或输出变量 (y)o 另一个变量作为预测变量或解释变量 有时两个变量中哪一个是响应变量(例 如高度和重量)是不好区分的。在这种 情况下,可能会使用相关分析

◼ 第一节 相关关系及种类 ◼ 第二节 定类变量的相关分析 ◼ 第三节 定序变量的相关分析 ◼ 第四节 定距变量的相关分析 ◼ 第五节 回归分析

社会上，许多现象之间也都有相互联系，例如：身高与体重、教育程度和收入、学业成就和家庭环境、智商与父母智力等。在这些有关系的现象中，它们之间联系的程度和性质也各不相同。本书第十章提出了两总体的检验及估计的问题，这意味着我们开始与双变量统计方法打交道了。双变量统计与单变量统计最大的不同之处是，客观事物间的关联性开始披露出来。这一章我们将把相关关系的讨论深入下去，不仅要对相关关系的存在给出判断，更要对相关关系的强度给出测量，同时要披露两变量间的因果联系，其内容分为相关分析和回归分析这两个大的方面

在园艺植物的生产或试验中,普遍存在着变数之间 相互影响的关系,例如温度、湿度与萌芽率的关系,果 树产量与施肥量的关系,某种病、虫害的发生与某气候 因素的关系等等,所以在园艺植物的生产和科研中,所 需究的变数往往不只是一种,而是两种或两种以上, 为此必须介绍相关与回归的统计分析方法。 在科学研究中,变数(x)和变数(y)的相互关系存在 着两种类型,一种叫函数关系,另一种称之为相关关系

一、前言 回归分析的目的 设法找出变量间的依存(数量)关系,用函数关系 式表达出来

一、前言 1 应变量为分类指标的资料 2 线性回归分析: 3 应变量为连续计量资料

二元线性回归分析是指预测值受两个变量的影响。因此, 每个数据点均由三个坐标确定其空间位置。它们散点图中所 有的数据点并不构成一个平面。为此,可建立一个与散点图 拟合最好的平面,用来代表事物变化的规律,并作为预测的 依据

协方差分析是把方差分析与回归分析结合起来的一种统计分析方法。它用于比较一个 变量Y在一个或几个因素不同水平上的差异,但Y在受这些因素影响的同时,还受到另 个变量X的影响,而且X变量的取值难以人为控制,不能作为方差分析中的一个因素处 理。此时如果X与Y之间可以建立回归关系,则可用协方差分析的方法排除X对Y的影 响,然后用方差分析的方法对各因素水平的影响作出统计推断

前几章的方法都只涉及一种变量,主要是比较它的各组值之间的差异。但生物学所涉及 的问题是多种多样的,对许多问题的研究需要考虑不只一个变量,例如生物的生长发育速度 就与温度,营养,湿度……等许多因素有关,我们常常需要研究类似的多个变量之间的关系 这种关系可分为两大类,即相关关系与回归关系