文档介绍：第十章
两变量之间关系的分析--相关与回归
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简单线性相关和回归的基本概念和分析步骤
秩相关基本概念和分析步骤
相关与回归的区别和联系
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例101 某临床医生共测定了21名肝癌病人血清中胆固醇（mmol/L）和三酰甘油（甘油三脂mmol/L）的含量，数据列于表101（数据集：例10-01sav）。问肝癌病人血清中胆固醇与甘油三脂是否具有相关关系？
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表101 21例肝癌病人血清胆固醇与甘油三脂相关性
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单变量统计（Univariate statistics）
双变量关系的统计（Bivariate statistics）
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对一个变量的每个可能取值，另一个变量都有完全确定的值与之对应，则称这两个变量之间的关系呈现函数关系，称确定性关系。
若两变量之间确实存在着某种关系，但这种关系不是一一对应的函数关系，称非确定性关系。
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第一节 简单线性相关
一、基本概念
描述两个变量相互关系最简单的统计方法
就是直线相关分析：
两个变量是否有直线相关关系?
如果有直线相关关系，那么它们之间的关系是正相关还是负相关?
相关程度如何？
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散点图
图101 两变量相关关系示意图
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相关系数(correlation coefficient）
积差相关系数(coefficient of product moment correlation)
皮尔逊相关系数(Pearson’s correlation coefficient)
简单相关系数(simple correlation coefficient)等;
符号r表示样本相关系数，ρ表示总体相关系数。它说明具有直线关系的两个变量，相关关系的密切程度与相关方向的指标。其值为－１≤r≤１。
条件：双变量正态分布
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二、计算公式
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