第七章相关分析与回归分析
一.学习要求和关键要素
(1)学习要求
通过本章的研究，我们应该分析客观现象之间的相互依存和制约，分析它们之间存在着什么样的关系，它们之间的密切程度，并在一定数量上表现出来。掌握这一分析方法是必要的，并可应用于实际。必须掌握回归分析的概念和单变量线性回归的分析方法。
(二)关键要素
相关概念；相关系数的取值范围、判断标准和计算；回归分析的概念；回归分析与相关分析的区别和关系；单变量线性回归方程的条件和方法；最小法的含义；估计标准误差的概念和计算方法。
二.课程内容
第一节相关分析的意义和类型
一.相关关系的概念和特点
相关关系的概念。
关系的特点。
相关性与功能的差异。
二.相关关系的类型
三、相关分析的主要内容
第二节相关性判断
一.对有关关系的判断
目视判断法：表法(相关表)；图解法(相关图)。
二.相关系数
相关系数的概念。
相关系数的范围和判断标准。
相关系数的计算方法主要有乘积差分法和简单法。
第三节回归分析与一元线性回归
一、回归分析与相关分析概念的区别与联系
回归分析概念
回归分析与相关分析的区别与联系
二元线性回归模型
单变量线性回归的概念。
拟合最佳回归线模型的条件。
非分组数据与回归线模型配合，分组数据与回归线模型配合。
三.估计的标准误差
估计标准误差的概念。
估计标准误差的计算方法。
四、回归分析中应注意的问题
三.知识点的评估
(一)相关分析的意义和类型
(2)对有关关系的判断#p#分页标题#e#
(三)回归分析与一元线性回归
四.评估要求
(一)相关分析的意义和类型
1.记忆：(1)关联的概念；(2)相关性与功能的差异。
二.了解：(1)相关性的两个特征；(2)相关性的类型；(3)相关分析的主要内容。
(2)对有关关系的判断
1.记住：(1)相关系数的概念；(2)相关系数贴近度的划分标准；(3)相关系数的计算方法；
二.理解：直观判断相关关系的方法；表格法和图解法；(2)关联关系个数在判断事物间相关关系中的作用。
3.应用：(1)相关关系判断方法可用于判断社会经济现象；(2)可计算这两种现象与相关关系的相关系数，并可判断两者的贴近程度。
(三)回归分析与一元线性回归
注：(1)回归分析的概念；(2)单变量线性回归的概念；(3)估计标准误差的概念；(4)单变量线性回归模型的协调方法；(5)估计标准误差的计算方法。
二.了解：(1)回归分析与相关分析的差异与关系；(2)最佳回归线模型匹配的条件；(3)回归分析应用中应注意的问题。
3.应用：(1)对于两个线性相关变量，可以用一元线性回归方程确定自变量和因变量；(2)非分组和分组数据可以与回归线性模型匹配；(3)对于匹配的线性模型，可以计算估计的标准误差并判断其代表性。
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two / twai
three
four
five
six
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eight
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decade / te / topmost
eleve / eleveth
twelve / twelfth
thirtee / thirteeth / baker's doze
fourtee / fourteeth
fiftee / fifteeth
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