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

回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。在医学 领域中,此类问题很普遍,如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的 含量有关系,人的体表面积与身高、体重有关系;等等。回归分析就是用于说 明这种依存变化的数学关系

回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。在医学领 域中，此类问题很普遍，如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的含量 有关系，人的体表面积与身高、体重有关系；等等。回归分析就是用于说明这种依存变化的数学关系

在许多实际问题中,常常会遇到要研究一个随机变量与多个变量之间的相关关系,例 如,某种产品的销售额不仅受到投入的广告费用的影响,通常还与产品的价格、消费者的 收入状况、社会保有量以及其它可替代产品的价格等诸多因素有关系研究这种一个随机 变量同其他多个变量之间的关系的主要方法是运用多元回归分析.多元线性回归分析是一 元线性回归分析的自然推广形式,两者在参数估计、显著性检验等方面非常相似.本节只 简单介绍多元线性回归的数学模型及其最小二乘估计

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、含义:利用多项式(y=b+b1x+b2x2+…+x研究变量间非线性回归关系的统计分析方法。 二、适宜资料:变量间呈非线性(曲线)变化关系,而又无已知曲线类型相配合的资料(如果有已知曲线类型能配合的资料,则可转化为线性分析)

第一节 两变量线性回归模型 第二节 参数估计 第三节 最小二乘估计量的性质 第四节 回归拟合度评价和决定系数 第五节 统计推断 第六节 预测

采用回归分析的方法,建立特征变量与产品质量之间的统计对应关系,把产品质量表达成特征变量的回归函数,进而得到特征空间与产品质量空间在统计意义上的映射关系.在产品质量空间进行聚类,在特征空间进行分类,而后提出了一种基于统计空间映射的在线模式识别方法.利用唐钢烧结厂的实测数据进行了仿真,验证了本方法的正确性.从算法分析和仿真结果看,这一算法可以有效地克服模式交叉现象的影响,并可对复杂生产过程进行在线质量推断

问题的提出必要性 通过协方差或相关系数证实变量之间存在关系,仅仅 只是知道变量之间线性相关的性质——正(负)相关 和相关程度的大小。 既然它们之间存在线性关系,接下来必须探求它们之 间关系的表现形式是什么?

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