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

直线回归分析 Analyze regression\\ Linear 问题:某地一年级12名女大学生的体重(kg)X与肺活量 (L)Y数据如下表 1、肺活量与体重之间是否有直线关系?如果有直线关系试用直线回归方程描述

第一节直线回归 第二节直线相关 第三节 Spearman等级相关

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

一、问题的提出 二、泊松回归模型 三、泊松回归模型的扩展

一、从博格斯“政治的终结”命题说起 二、走向政治复兴：政治真的终结了吗？ 三、政治的回归：一种竞争性的多元主义 四、寻找政治：祛除身边的政治缺席

实验一 Eviews 软件的基本操作.1 实验二 一元回归模型 .10 实验三 多元和非线性回归模型 .20 实验四 多重共线性 .29 实验五 异方差性 .38 实验六 自相关性 .49 实验七 滞后变量模型 .63 实验八 虚拟解释变量模型 .75 实验九 模型设定误差诊断与检验 .82 实验十 联立方程模型 .90 实验十一 平稳时间序列分析 .106 实验十二 非平稳时间序列分析（一） .118

第一节 曲线的类型与特点 第二节 曲线方程的配置 第三节 多项式回归

第一节 多元回归 第二节 多元相关和偏相关

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 需研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