文档介绍：会计学
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双变量关联性分析
第一页，编辑于星期三：十八点 四分。
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第二页，编辑于星期三：十八点 四分。
主要内容
直线相关相关的概念及应用条件
相关系数的意义及计算
相关系数的假设检验
线性相关分析的注意事项
秩相关的应用条件及方法步骤
列联表的关联性分析
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【例12-1】
2000年测得某地16名7岁男孩体重与胸围资料，见表12-1。
表12-1 2000年某地16名7岁男孩体重与胸围资料
直线相关
编 号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
体 重（kg）
胸 围（cm）
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【问题12-1】
该资料有何特点？
该资料应做何种统计分析？步骤如何？
【分析】
连续型随机变量，属于定量资料 。
可以探讨它们之间的相关关系，还可分析两变量之间的数量依存关系 。
直线相关
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相关分析的概念
直线相关(1inear correlation)，又称简单相关(simple correlation)，是用来描述具有直线关系的两变量x、y的相互关系的统计方法。
应用条件：要求两变量均来自于双变量正态总体的随机变量。
变量不分主次，处于同等地位。
直线相关
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相关系数的意义及计算
直线相关系数(linear correlation coefficient)亦称Pearson积矩相关系数，是定量描述两个变量间直线关系的方向和密切程度的指标
总体相关系数用 表示，样本相关系数用r表示
直线相关
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直线相关
进行相关分析时，首先绘制散点图(scatter plot)，
初步判断两变量间的关系。
(a) 0< r <1 (b) -1< r <0 (c) r =1 (d) r =-1
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直线相关
(e) r =0 (f) r =0 (g) r =0 (h) r =0
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直线相关
图12-2 2000年某地16名7岁男孩体重与胸围散点图
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