文档介绍：会计学
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九相关与回归
相关回归的基本概念
相关分析与回归分析是研究客观现象之间数量联系的重要统计方法。对于相关分析和回归分析既可以从描述统计的角度也可以从推断统计的角度来说明。
一、函数关系、相关关系
二、相关关系的种类
相关程度、相关方向、相关形式、
变量多少、相关性质
散点图
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直线相关分析
相关关系的识别
一、散点图（例子）
最简单的识别方法, 但不能给出相关的程度.
二、直线相关系数
1. 直线相关系数的设计思想及计算
2. 应用相关系数时的注意事项
3. 相关系数的判断与检验
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一元线性回归分析
变量y对x的一元线性回归理论模型
一元线性经验回归方程
估计方法：普通最小二乘估计
评价方法：可决系数、估计标准误差、
显著性检验1 显著性检验2
预测方法：点估计
将代入回归方程得=+×10000=（元）
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多元线性回归分析
基本概念：回归系数、被解释变量（因变量）、解释变量（自变量）、多元回归、随机误差项。
例子
基本假定
参数估计
模型评价-拟合优度
模型评价-F检验
模型评价-t检验
矩阵
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非线性回归
本质线性关系（Intrinsically Linear Models）可转换成线性关系，用最小二乘法的方法求出回归系数。（下面我们要研究的）
本质非线性关系（Intrinsically Nonlinear Models）不可转换成线性关系，用迭代方法或分段平均值方法完成。
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非线性回归分析
例子
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非线性回归分析
例子
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相关与回归的区别
相关分析
用一个指标来表明现象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，来近似地表达变量间关系.
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相关与回归的区别
相关分析所研究的变量是对等关系；回归分析所研究的两个变量不是对等关系，需要确定因变量和自变量。
相关分析要求两个变量都必须是随机的，而回归分析，通常自变量不是随机变量，因变量是随机的。
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