(基础准备基础准备)多元相关与回归分析多元相关与回归分析——一元线性相关与回归分析一元线性相关与回归分析
（一）（一） python+numpy库库 实现实现
变量间的关系分析变量间的关系分析
变量间的关系有两类，一类是变量间存在完全确定的关系，即函数关系一类是变量间存在完全确定的关系，即函数关系(y=2x+1)，另一类是变量间不存在完全的确定关系另一类是变量间不存在完全的确定关系，不能用准
确的数学公式来表示出来，这些变量间存在具有十分密切的关系，但是不能由一个或者几个变量的值精准的计算出来另一个变量的
值，我们称这些变量间的关系为相关关系。相关关系。
相关变量间的关系有两种：
一种是平行关系，即两个或者多个变量相互影响一种是平行关系，即两个或者多个变量相互影响；对应的分析方法：相关分析。相关分析。
另一种是依存关系，即一个变量的变化受另一个或多个变量的影响另一种是依存关系，即一个变量的变化受另一个或多个变量的影响；对应的分析方法：回归分析。回归分析。
线性相关分析线性相关分析
如何去衡量两个变量或者多个变量间的相关程度呢？如何去衡量两个变量或者多个变量间的相关程度呢？
需要引入线性相关系数ρ来衡量两变量的相关关系和密切程度，给定二元总体(X,Y)。
总体相关系数总体相关系数ρ定义为两个变量定义为两个变量X、、Y之间的协方差和两者标准差乘积的比值，如下：之间的协方差和两者标准差乘积的比值，如下：
其中在其中在-1至至+1之间波动，其绝对值越接近之间波动，其绝对值越接近1，两个变量间的直线相关性越密切，越接近，两个变量间的直线相关性越密切，越接近0，两变量越不相关。，两变量越不相关。
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