文档介绍：两变量关联性分析
相关性分析
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第一节线性相关
一线性相关的概念
线性相关(linear correlation)又称简单相关(simple correlation),用于双变量正态分布(bivariate normal distribution)资料。其性质可由散点图直观的说明。
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目的:研究两个变量X,Y数量上的依存(或相关) 关系。
特点:统计关系
相关性
如何测量两个变量之间的线性关系
如何解释皮尔森(Pearson)相关系数,r
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二、相关系数的意义与计算
意义:相关(correlation coefficient)又称Pearson积差相关系数,用来说明具有直线关系的两变量间相关的密切程度与相关方向。
2. 计算:样本相关系数的计算公式为
(11-3)
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相关系数的特点
,-1≤r ≤1;
>0为正相关,r<0为负相关;
3./r/越接近于1,说明相关性越好./r/越接近于0,说明相关性越差.
相关系数(R)有时又称为皮尔森成果,用来测定两个变量之间的关系强度。
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某黑带想了解一化学蒸馏流程中氧气的纯度(Y)与冷凝器中的炭氢化合物的%之间的关系。
数据在Oxygen
例1
S/N Hydrocarbon % Oxygen purity %
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
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16
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19
20
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Minitab: 图形散点图
例1
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例1:散点图
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相关: Hydrocarbon %, Oxygen purity %
Hydrocarbon % 和 Oxygen purity % 的 Pearson 相关系数 R =
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