回归分析与回归方程PPT学习教案.pptx

会计学
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回归分析与回归方程
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一、回归与相关
（一）经济变量之间的相互关系
1、 经济变量之间的相互关系
函数关系：
统计（相关）关系
2、相关关系的类型
1）从相关关系涉及的变量数量：
简单（一元）相关； 多重（复）相关
2）从变量相关的表现形式：
线性相关 ； 非线性相关
3）从变量相关关系变化的方向：
正相关； 负相关
变量间变化彼此没有联系时，称为不（零）相关
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（二）相关系数（复习）
变量X、Y的总体相关系数为
变量X、Y的样本相关系数为
注意：1、变量X、Y都是随机变量，且相互对称，所以
2、相关系数只反映两变量之间线性相关的程度，不能说明其非线性相关关系。
4、相关系数虽能度量变量的线性相关程度，但不能确定变量之间的因果关系，也不能说明它具体接近哪一条直线。
3、样本相关系数 是总体相关系数 的估计量，随着取样的不同，两者之间有误差，其统计显著性有待检验。
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例 以下资料是Whitney公司连续26周销售额和广告成本以及该城市各主要百货公司的销售总额（含Whitney公司的）和估计的竞争对手的广告费（美元）
周次
Whitney公司
百货公司销售总额
其它百货公司的广告费 X2
销售额 Y
广告费X1
1
2170787
11900
3710113
2000
2
1994291
14900
3369873
—
…
…
…
…
…
25
1680685
10900
2819941
—
26
2266506
9800
3897689
2500
这些数据是否能揭示出Whitney公司所做的报纸广告带来的真实收益？
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广告费与销售额的散点图
1600000
1800000
2000000
2200000
2400000
2600000
0
10000
20000
30000
40000
50000
Y
X1
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广告费与市场占有率的散点图
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（三）回归分析
1、“回归”一词的古典意义
（Francis Galton）在遗传学研究中首先提出的
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2、“回归”一词的现代意义：
“回归”是关于一个被解释变量（或因变量）对一个或多个解释变量（或自变量）依存关系的研究。目的：根据已知的或固定的解释变量的值，去估计或预测被解释变量的总体均值。
回归分析就是要根据X和Y的观测数据，确定其变动的具体统计规律性。
例：个人可支配收入和个人消费支出
即 X Y平均变动轨迹（该函数称为回归函数）
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