回归分析相关系数问题及解决方法
在一元线性回归分析中,相关系数的含义是什么?
在一元线性回归分析中,相关系数的含义是什么?
书上的公式是这样子,r代表相关系数。分子r-0好理解,检验统计量是0,跟t检验的公式分母一样。有人说分母表示相关系数的标准差,不是特别理解,也不知道是怎么推导的。n-2为自由度好理解,1-r平方是什么意思就不知道了,求大神解答。
用SPSS软件进行相关性分析时,得出的相关系数为负值。进行逐步回归分析时,得出的系数确为正值。为什么?
这种情况是可以出现的。
在相关性分析时,你看到的是两个变量之间的关系,其他变量的影响是不被考虑的;但是,进行逐步回归分析时,如果入选的变量不止一个,那么入选变量之间可以产生影响,这种影响甚至可以改变一些原来不算强的相关性的方向。
这表明你的数据存在偏相关、部分相关或伪相关等情况。
回归分析中相关指数和相关系数有什么联系与区别?有R^2r^2吗?
在线性回归有,有上述关系。
即:R^2r^2 在其实回归模型中不一定适用。R^2表达的是解释变量对总偏差平方和的贡献度,强调的是“几个模型”之间的拟合度的好与坏。r表示解释变量与预报变量之间线性相关性的强弱程度,用来判断是否具有线性相关性。(以上属个人总结,没有细致研究过较深的统计学,如有不对之处,望统计学知识准确的朋友告知,一知半解的免了……)
请问:相关系数与回归系数二者有什么联系,谢谢您的帮助?
相关系数与回归系数二者的联系有:
1、如果回归系数大于零则相关系数大于零 ;而回归系数小于零则相关系数小于零。
2、回归系数:由回归方程求导数得到,所以,回归系数gt0,回归方程曲线单调递增;回归系数lt0,回归方程曲线单调递j减;回归系数0,回归方程求最值(最大值、最小值)。 以及事实上相关系数和回归系数之间没有明确的大小变化关系,这个结论不是绝对的,可能是某组数据的偶然性而体现的。
不能单独考虑某一个变量的回归系数的大小,要结合整个回归方程及拟合优度来分析模型。
在一组具有相关关系的变量的数据(x与Y)间,通过散点图可观察出所有数据点都分布在一条直线附近,这样的直线可以画出许多条,相关系数只能反映线性相关程度,不能确定因果关系,不能说明相关关系具体接近哪条直线。