统计学基础与应用九相关分析与回归分析介绍课件

演讲人统计学基础与应用九相关分析与回归分析介绍课件01.相关分析02.03.目录回归分析应用案例1相关分析相关系数相关系数的定义：衡量两个变量之间线性关系的度量相关系数的取值范围：[-1,1]相关系数的性质：对称性、线性、独立性相关系数的应用：预测、决策、评估等01020304相关关系类型01正相关：两个变量同时增加或减少03零相关：两个变量之间没有明显的关系04非线性相关：两个变量之间的关系不是线性的，可能是曲线关系或其他复杂的关系02负相关：一个变量增加，另一个变量减少相关分析方法皮尔逊相关系数：衡量两个变量之间的线性关系程度1斯皮尔曼相关系数：衡量两个变量之间的单调关系程度2肯德尔相关系数：衡量两个变量之间的等级相关程度3距离相关系数：衡量两个变量之间的非参数相关程度4回归分析：通过建立回归方程来描述变量之间的关系，如线性回归、多元回归等。52回归分析回归方程回归方程是描述变量之间关系的数学模型回归方程的形式为y=ax+b+e，其中a、b为参数，e为误差项回归方程的建立需要根据实际数据来估计参数a、b回归方程的显著性检验可以判断模型是否合理回归系数回归系数是衡量自变量与因变量之间关系的指标01回归系数越大，表示自变量对因变量的影响越大02回归系数的符号表示自变量与因变量之间的关系是正相关还是负相关03回归系数的显著性检验可以判断自变量与因变量之间的关系是否显著04回归分析方法线性回归：通过最小二乘法估计参数，建立线性模型非线性回归：通过非线性函数拟合数据，建立非线性模型逻辑回归：通过逻辑函数拟合数据，建立分类模型逐步回归：通过逐步选择变量，建立最优模型多元回归：通过多个自变量建立模型，分析变量间的相互作用岭回归：通过引入惩罚项，解决多重共线性问题主成分回归：通过提取主成分，降低数据维度，建立模型偏最小二乘回归：通过最小化投影误差，建立模型加权最小二乘回归：通过加权最小二乘法，提高模型预测精度稳健回归：通过稳健估计，减少异常值对模型的影响局部加权回归：通过局部加权，提高模型预测精度自适应回归：通过自适应算法，自动调整模型参数贝叶斯回归：通过贝叶斯估计，建立模型核回归：通过核函数，建立非线性模型样条回归：通过样条函数，建立光滑曲线模型投影寻踪回归：通过投影寻踪算法，建立模型遗传算法回归：通过遗传算法，优化模型参数神经网络回归：通过神经网络，建立非线性模型支持向量机回归：通过支持向量机，建立非线性模型集成学习回归：通过集成学习，提高模型预测精度3应用案例相关分析案例教育与收入：分析教育程度与收入水平的关系体重与身高：分析体重与身高的关系广告投放与销售额：分析广告投放与销售额的关系空气质量与健康：分析空气质量与健康状况的关系回归分析案例股票市场分析：通过回归分析预测股票价格走势01医学研究：通过回归分析研究疾病与环境因素的关系03市场营销：通过回归分析预测消费者购买行为02人力资源管理：通过回归分析预测员工离职率04教育研究：通过回归分析研究学生成绩与家庭背景的关系05环境科学：通过回归分析研究气候变化与自然灾害的关系06综合案例分析案例一：某公司销售数据与广告投入的关系分析案例二：某城市空