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 §1 统计学的产生和发展 §2 统计学的研究对象与研究方法 §3 统计学的分科 §4 统计学与各学科的关系 §5 统计学的基本概念 第二章 统计资料的收集 第三章 统计数据的整理与显示 第四章 总量指标与相对指标 第五章 分布的数值特征 第六章 时间数列 第七章 统计指数 第八章 相关与回归分析 第九章 抽样与抽样估计 第十章 方差分析 第十一章 国民经济核算体系简介

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