在客观世界中普遍存在着变量之间的关系.变 量之间的关系一般来说可分为确定性的与非 确定性的两种.确定性关系是指变量之间的关 系可以用函数关系来表达的.另一种非确定性 的关系即所谓相关关系.例如人的身高与体重 之间存在着关系,一般来说,人高一些,体重要 重一些,但同样高度的人,体重往往不相同.人 的血压与年龄之间也存在着关系

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

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

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

◼ 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

7.1三变量模型:符号与假设 一、三变量PRF的随机表达式:

一、滞后变量模型 二、分布滞后模型的参数估计 三、自回归模型的参数估计 四、格兰杰因果关系检验

§5.1 虚拟变量 §5.3 滞后变量 §5.3 模型的设定偏误* （§3.6 受约束的回归） §5.4 从传统到约化建模

设有两个变量X和Y,其中X是可以精确测量或控 制的非随机变量,而Y是随机变量,Y随X的变化而变 化,但它们之间的变化关系是不确定的.给定X的取 值,Y服从一定的概率分布,则称随机变量与变量X 之间存在着相关关系 设进行n次独立试验,测得试验数据如下:

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