文档介绍：第八章回归与相关分析 regression and correlation
山东大学公共卫生学院
孙秀彬
变量间关系问题:年龄~身高、肺活量~体重、药物剂量与动物死亡率等。
两个关系:
依存关系:因变量(dependent variable) Y 随自变量(independent variable)X变化而变化。——回归分析
互依关系:应变量Y与自变量 X 间的彼此关系。
——相关分析
此时两个变量一般以数据对(xi,yi)的形式来表示,回归分析时一般以y作为因变量,x作为自变量;相关分析时无特殊规定。
主要内容
第一节    直线相关
第二节直线回归
第三节 Spearman等级相关
第四节曲线拟和
第一节直线相关(linear correlation)
直线相关的概念
相关关系的定量描述
相关系数的假设检验
直线相关分析的一般步骤
总体相关系数的区间估计
直线相关分析时的注意事项
这种分析方法就是直线相关分析(linear correlation analysis),也称简单相关分析(simple correlation analysis)。
图7-4 相关关系示意图
散点呈椭圆形分布:
X、Y 同时增减---正相关(positive correlation);
X、Y 此增彼减---负相关(negative correlation) 。
散点在一条直线上:
X、Y 变化趋势相同----完全正相关;
反向变化----完全负相关。
非线性相关
图7-5 相关关系示意图
X、Y 变化互不影响----零相关(zero correlation)