文档介绍：回归分析及相关性分析
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教师信息
教师:张晓黎
电子信箱:
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办公室:学院楼B420
电话: 67703854
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上周回顾
净现值和内部收益率的概念、相关函数和决策准则
投资过程的现金时间流分析
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学习目标
通过案例分析,引入回归分析、相关性分析等统计学概念和理论知识,基本掌握运用Excel工具解决数据处理与分析等商务决策的方法。
掌握回归分析理论及模型建立的方法
理解拟合度等相关参数的意义
掌握相关性分析理论及模型建立的方法
理解相关系数等参数的经济意义
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回归分析
回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析
按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析
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简单回归分析
回归基本上可视为一种拟合过程,即用最恰当的数学方程去拟合一组由一个因变量和一个或多个自变量所组成的原始数据。
最简单的形式是线性回归,它有一个因变量和一个自变量,因此就是用一个线性方程y=a+bx去拟合一系列对变量x和y的数据观察值的过程。
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简单回归分析示例
示例1:已知一种新牌子化肥的不同施用量对庄稼产量的影响如下表。。
化肥施用量x (克)
0
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5
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产量(公斤)
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利用Excel建立线性回归模型
根据数据建立散点图
自变量放在X轴,因变量放在Y轴
简单线性拟合
添加趋势线(类型为“线性”),选定“显示公式”和“显示R2值”
得到趋势线(线性)方程和R2
将X代入方程
X=,Y=
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如何衡量直线拟合的程度
如果每一个观察点都落在拟合方程上,那么就会得到一个满分1(100%)。
拟合方程对观察到的原始数据拟合得怎么样?
随着越来越多的观察点偏离拟合直线,分数就会下降,这个分数就叫做R2 ,R2 = =%<60%,说明方程拟合得不够好,我们从趋势线可以直观地看到此关系不是线性的。
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二次方程拟合
重新添加趋势线(类型为多项式)
结果很明显,拟合程度从线性方程的60%提高到二次方程的97%。
反映出观察到的饱和程度。
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