第9章：相关与回归财大气粗消费与收入相关父母体型影响孩子体型任何事物的变化都与其他事物相互联系和相互影响的。相关与回归分析就是通过量化及建模
来描述事物之间的关系（1）犯罪率与偷窃率；（2）香烟消费与患癌症率；（3）个人收入水平与受教育年限；（4）血压与年龄；（5）营业额
与流量1. 相关分析相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系正相关+负相关—无相关散点图热量和脂肪之间的关系散点图玉米饼（4,1
10）散点图的类型与相关关系相关关系不等于因果关系案例在经营店铺过程中，我们要科学分析流量投入与产品利润的关系。若付费流量投入的多
少与利润成正比，则可继续投入。若相反或持平，则没有必要再进行流量“烧钱”。2. 相关系数皮尔逊相关系数是一个数量指标用来衡量两个数
据集合是否在一条线上面，它用来衡量变量间的线性关系。r的取值范围是[-1,1]；0 r =1,为完全正相关；r =-1,为完全负正相关.r =0,不存在线性相关关系,不相关 皮尔逊相关系数 r 的几点说明3. 回
归分析?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，近似表达变量间的平均变化关系。 圆的周长与半径的关系： Y
＝2?X 速度、时间与路程的关系： Y＝SXx 称为自变量，变量 y 称为因变量。收入增加100块消费增加？？块问题：识别Y和X居
民收入之间与商品的消费量的关系 收入水平与受教育程度之间的关系 子女身高与父亲身高之间的关系 施肥量与粮食亩产量、降雨量、温度
之间的关系学习成绩与迟到次数之间的关系（1）线性回归：因变量为自变量的线性函数。（2）非线性回归：因变量为自变量的非线性函数。散点
图最小二乘法一个自变量的简单线性回归模型：a是回归直线在Y 轴上的截距；b为样本的回归系数。ab参数值估计公式b 的意义斜率(sl
ope) ＝-51.52+1.04X 每增加1元付费流量指出，其利润平均增加1.04元a 的意义a为截距X=0 时，Y的
估计值-51.52＝-51.52 +1.040此次课重点回顾：相关与回归散点图相关系数：rr的取值范围是[-1,1]；0 1,为正相关;-1?r <0,为负相关; 回归公式：线性相关性 |
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