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:

《统计学》课程教学资源（PPT课件）项目十 相关与回归分析——相关关系的测定及回归模型的建立

§1.相关关系相 §2.简单线性回归 §3.相关系数

中国科学技术大学：《数理统计》课程教学资源（课件讲义）第十四讲 回归分析（线性回归模型）

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

1、了解相关关系的概念及种类；2、掌握相关系数的计算方法和相关系数的取值含义；3、掌握一元线性回归直线方程的建立方法、回归方程的显著性检验和回归预测的方法；4、了解多元线性回归直线方程的建立方法

3.1 多元线性回归模型 3.2 回归参数的估计 3.3 参数估计量的性质 3.4 回归方程的显著性检验 3.5 中心化和标准化 3.6 相关阵与偏相关系数

1.1回归 回归是计量经济学的主要工具 回归是研究一个因变量对一个或多个自变量的依赖关系的过程,其用意在于通过后者的设定去估计或预测前者的均值(总体 均值)。 “回归”最早是由英国统计学家Galton( 1886)提出见P3

第一章总论 第二章统计设计和统计调查 第三章统计整理 第四章总量指标和相对指标 第五章平均指标和变异指标 第六章动态数列 第七章统计指数 第八章抽样调查 第九章相关与回归分析 第十章统计预测 第十一章统计综合分析

实验一 统计数据的搜集与整理 实验二 统计图表 实验三 统计数据的描述 实验七 综合实验 实验六 回归分析 实验五 相关分析 实验四 长期趋势和季节变动测定