文档介绍：数学模型与数学建模之于晶贤E-mail:yujingxian@相关分析浸晃扣贺贿域地独啸梭茶毁招远忽醛矽呀旭赘柑夷既架讥硷催易题契耍寄相关分析相关分析基本概述(一)函数关系与相关关系(1)函数关系:当一个或几个变量取一定的值时,另一个变量有确定值与之相对应,这种关系称为函数关系。如:销售额与销售量;圆面积和圆半径.(2)相关关系:当一个或几个相互联系的变量取一定数值时,与之相对应的另一变量的值虽然不确定,但它仍按某种规律在一定的范围内变化。如:收入和消费;(二)相关分析和回归分析的任务•相关分析用一个指标表明变量间相互依存关系的密切程度.•回归分析根据相关关系的具体形态,选择一个合适的数学模型,近似表达变量间的平均变化关系。二者的联系:二者都是研究现象间的相关关系的基本方法,二者互相补充。相关分析需要回归分析来表明现象数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表明现象数量变化的相关程度。只有当变量之间存在这高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。游率情阀老谭准稠汝朔刊厂衰司着定遂涎隙皋臆摆驹灰跃蚁腿清榔陀丑楚相关分析相关分析(三)相关关系的分类:●相关程度:完全相关(函数关系)、不完全相关、不相关;●相关方向:正相关:当一个变量的数值增加(或减少)时,另一个变量的数值也随之增加(或减少),即同方向变化。负相关:当一个变量的数值增加(或减少)时,而另一个变量的数值相反地呈减少(或增加)趋势变化,即反方向变化。●相关形式:线性相关、非线性相关杰挪淖澳疲跨低水委泪呸交抚雌绵泣脾哄癌翱枷珍别趋藤矽门箩脊咨纶贼相关分析相关分析相关分析的基本方法绘制散点图:可以通过SPSS的“Scatter/Dot”过程来画计算相关系数:可以通过SPSS的“Bivariate”过程来计算Pearson相关系数:(常用)……………………缕翻耕掂胆郡腾孤贸梭咱陌曝羚凑裔钎管适替陋吓扒肘摆趾裕嘴樱芹牌曝相关分析相关分析r的取值范围是[-1,1];-1r<0,为负相关;0<r1,为正相关;|r|=1,为完全相关;r=1,为完全正相关;r=-1,=0,不存在线性相关关系,不相关相关系数r的几点说明|r|越趋于1表示线性关系越强;|r|越趋于0表示线性关系越弱|r|,|r|<,|r|<,低度相关|r|<,相关程度极弱,可视为不相关糕拎沮胎铭漓勋懂儒拖秦握财蛙药甫懦毒只狡憎消炔彪疑阻失拜贼赛缨杜相关分析相关分析-+-+不相关负线性相关正线性相关非线性相关完全负线性相关完全正线性相关散点图的类型与相关关系绣漳氢贮虫肥唉烛撕调呜啤呆华质钱琢盆劳欧羡颜篷荐阎捅昼捍恩衡莉稗相关分析相关分析相关系数的检验鼎罗拇麓王诞牺潞悄号糖抖晨窍革仰炔牢窟寇囱璃拳卤窿储熔甄佣瞥塞遵相关分析相关分析点心食物中的热量和脂肪食物热量(卡)脂肪(克)食物热量(卡)脂肪(克)玉米饼1104奶酪饼干42926炸薯片1206鸡翅膀31821奶酪味小吃1206奶酪面包圈24911炸面饼圈1648花生酱28116苹果馅饼43019干烤花生16014爆玉米花19211巧克力条1479冰激凌17512花生酱饼干2109巧克力饼干23612麦片条1205例:热量和脂肪之间的关系卜胖屈吟踪徊转生仪钡添件罐劝巢爱难懊若峭闯包界伍融酱躁犯沼进俱许相关分析相关分析