如何进行相关性分析.ppt

相关性分析 相关性分析是统计学中一种常用的数据分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。相关性分析可以帮助我们了解变量之间的相互关系、方向和程度，进而对变量之间的关系进行预测和分析。 在相关性分析中，变量可以分为自变量和因变量。自变量是引起其他变量变化的变量，而因变量是受到自变量影响的变量。例如，在研究工业生产规模对工业贷款额的需求量问题中，工业产值是自变量，工业贷款额是因变量。 相关性分析的目的是为了确定变量之间是否存在相关关系，以及相关关系的表现形式和程度。相关性分析可以分为定性分析和定量分析两部分。定性分析是根据研究者的理论知识和实践经验，判断变量之间是否存在相关关系的方法。定量分析是通过编制相关表、绘制相关图、计算相关系数和判定系数等方法，来判断变量之间的相关关系的方向、形态和程度。 相关性分析的内容包括相关概念、相关关系的测定、相关分析的方法和应用等。相关概念是指变量之间的相互关系，包括函函数关系和相相关关系。函函数关系是指变量之间的严格确定性关系，而相相关关系是指变量之间的非确定性关系。相关关系的测定是指通过相关分析，确定变量之间的相关关系的方向和程度。 相关分析的方法包括相关表、相关图和相关系数等。相关表是用于描述变量之间的相关关系的表格，相关图是用于描述变量之间的相关关系的图形，相关系数是用于衡量变量之间的相关关系的程度的统计指标。 相关性分析的应用非常广泛，包括经济学、金融学、管理学、社会学、生物学等多个领域。在经济学中，相关性分析可以用于研究经济指标之间的关系，例如GDP和通货膨胀率的关系。在金融学中，相关性分析可以用于研究股票价格和经济指标之间的关系。在管理学中，相关性分析可以用于研究生产规模和成本之间的关系。 相关性分析是统计学中的一种重要方法，用于研究变量之间的关系，帮助我们更好地了解和预测变量之间的相互关系。