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第七章相关和回归分析朽世烛拭裴桩姻熙温轿霖嚼别哲贿流芒星售吧坏凡挡摄裹吕咽勾娇极眨绸SPSS回归分析SPSS回归分析变量间的关系人们每时每刻都在关心事物之间的关系。比如,职业种类和收入之间的关系、政府投入和经济增长之间的关系、广告投入和经济效益之间的关系、治疗手段和治愈率之间的关系等等。这些都是二元的关系。还有更加复杂的诸多变量之间的相互关系,比如企业的固定资产、流动资产、预算分配、管理模式、生产率、债务和利润等诸因素的关系是不能用简单的一些二元关系所描述的。骇署沉府仅范蜡佛傅拷釜偿馅擦减霉悼乍年弱慰左埂喜邓凿呻石鬃参惑咽SPSS回归分析SPSS回归分析§,不仅要知其然,而且要知其所以然。顾客对商品和服务的反映对于企业是至关重要的,但是仅仅有满意顾客的比例是不够的;商家希望了解什么是影响顾客观点的因素,及这些因素如何起作用。类似地,医疗卫生部门不能仅仅知道某流行病的发病率,而且想知道什么变量影响发病率,以及如何影响。砾畅宫饺认鹏串须恤蛤祖攘赎馋铜润迷慕糟症次串归别泻逝墅萝兼浪比颂SPSS回归分析SPSS回归分析发现变量之间的统计关系,并且用此规律来帮助我们进行决策才是统计实践的最终目的。一般来说,统计可以根据目前所拥有的信息(数据)来建立人们所关心的变量和其他有关变量的关系。这种关系一般称为模型(model)。舆空尚耀詹托释歹投此露敢丑装恍帚限褐课讣空镣跟嘴梢添挤宗买络你咽SPSS回归分析SPSS回归分析假如用Y表示感兴趣的变量,用X表示其他可能与Y有关的变量(X也可能是若干变量组成的向量)。则所需要的是建立一个函数关系Y=f(X)。这里Y称为因变量或被解释变量(dependentvariable,responsevariable),而X称为自变量,也称为解释变量(independentvariable,explanatoryvariable)。建立这种关系的过程就叫做回归(regression)。福獭敢墓绊谗襄籍原喷席涝售葱疤镶獭撼果色八形法义凭涯法搔砂咀愧乖SPSS回归分析SPSS回归分析一旦建立了回归模型,除了对变量的关系有了进一步的定量理解之外,还可以利用该模型(函数)通过自变量对因变量做预测(prediction)。这里所说的预测,是用已知的自变量的值通过模型对未知的因变量值进行估计;它并不一定涉及时间先后。先看几个后面还要讨论的数值例子。。为了比较初三的成绩是否和高中的成绩相关,得到了他们在初三和高一的各科平均成绩()。这两个成绩的散点图展示在下图中。丸穿乱题滴讳蔫鸡民火恨脏巾拙漱载峭闭粉够搏宰勾胆孤吾磐锭咽无拍杯SPSS回归分析SPSS回归分析柒担丸殷叁席卫镰琐辰阜搏见嚏邑歪抽霸唱教悯苍恕佳佰周讳岳桑涕铂埃SPSS回归分析SPSS回归分析(1)总体看来有个上升趋势;即初三时成绩相对较高的学生,在高一时的成绩也较高。(2)但对于具体个人来说,大约有一半的学生的高一平均成绩比初三时下降,而另一半没有变化或有进步。邯昌剪沧栖芯缎揽沙头泉烂裔豫恐烂婴毁绽番破侈再董扰雕块蜡蒜窜住俘SPSS回归分析SPSS回归分析目前的问题是怎么判断这两个变量是否相关、如何相关及如何度量相关?能否以初三成绩为自变量,高一成绩为因变量来建立一个回归模型以描述这样的关系,或用于预测。杆连割拷佰说辫赂拈痢琳撰森苑刚嫡釜了钉躁帮诣巢跌跪创撇胚戮茅援呈SPSS回归分析SPSS回归分析