若无充分理由证明超过自变量取值范围还 是直线，应该避免外延
第五节 相关
一、相关系数的意义
说明两变量(x,y)间关系密切程度的统计指标
叫相关系数coefficient of correlation,用r表
示
r lxy
l xx l yy
r2
l
2 xy
blxy
lxxlyy lyy
r是说明具有直线关系的两个变量间，相关 关系的密切程度与相关方向的指标。
1 r
1 r
Z值亦可直接查附表9－2
Z值标准误的近似值为：
Sz
1 n3
两个Z值差别的标准误为：
S ( z1 z2 )
S2 z1
S2 z2
u Z1 Z2 S( z1 z2 )
11 n1 3 n2 3
五、总体相关系数的区间估计
将r进行Z转换，对Z用正态法估计95％可信 区间，最后将Z作反变换，得相关系数95％ 可信区间
z u / n 3
r
e2Z e2Z
1 1
六、相关和回归的关系
(一)区别：
1、资料要求不同：
– 回归要求应变量Y服从正态分布，X是可以精确 测量和严格控制的变量，一般称为I型回归。
– 相关要求两个变量服从双变量正态分布，这种 资料若进行回归分析，称II型回归。可得到由X 推Y和由Y推X两个回归方程
S S y.x
1 n
x2 (xi x)2
五、两条回归线高度差别的统计意义检验
当两条回归线的回归系数的差别无统计意义时， 可以用一公共的斜率来拟合此两条回归线。(见 P121，一般了解)
第四节 直线回归方程的应用
一、描述两变量的依存关系 二、利用回归方程进行预测 三、利用回归方程进行统计控制 统计控制：是利用回归方程进行逆估计， 如要求应变量在一定范围波动，可以通过 自变量的取值来实现。 四、应用直线回归方程应注意的问题 1、作回归分析要有实际意义，不能把毫无
( y yˆ )2
n2
(y
yˆ )2
lyy
lx2y lxx
(
y
y)2
[
(x x)(
(x
y x)2
y)]2
lyy的分析: p点的纵坐标被回归线、均数y 截成三段
SS总＝SS回＋SS剩 SS总＝ （y y)2：
说明未考虑x与Y的回归关系时Y的变异
SS回＝ （yˆ y)2：回归平方和
说明在Y的总变异中由于X与Y的直线关系 而使Y变异减少的部分，即总平方和中可以 用X解释的部分
四、两个相关系数差别的统计意义检验
只有当从＝0的总体中随机抽样，各样本 相关系数r的分布才接近正态分布。
若从0的总体中随机抽样，样本相关系数 并不呈正态分布。
数理统计证明：把r按下式转换成Z值时，则 不论为何值，Z值的分布均近似正态分布
P125,例9－4
Z ln 1 r 或Z 1.513lg 1 r
3、用回归解释相关
(1)r的平方称为决定系数coefficient of determination
r2
l
2 xy
lx2y / lxx SS回
l xx l yy
l yy
SS总
说明SS总固定不变时，回归平方和的大小 决定了r的大小。回归平方和越接近总平方 和，则r越接近1。r2表示回归平方和在总平 方和中所占的比例，即总变异中可以用回 归解释的部分，说明两变量间的相关关系 的实际意义
6)直线回归方程图示：在自变量x的实测全 距范围内任取相距较远且易读的两x值，代 入回归方程求y的估计值，在图绘出两点连 成直线。
注意：所绘直线必然通过 (x, y) ，若纵坐
标、横坐标无折断号时，将此直线左端延 长与纵轴相交，交点的纵坐标必然等于截 距a，这两点可用来核对回归线绘制是否正 确。
第二节 直线回归分析中误差及 可信区间
t值的自由度为Sy.x的自由度n 2
理论上，每个xi对应的y估计值都有一个区 间估计，把这些可信区间的上限和下限连
起来，为两条曲线。把这两条曲线间的空
间称为回归直线的可信区间。
八、截距的误差及总体参数的可信区间 由于截距是x=0时y的估计值，
S S y.x
1 n
x2 (xi x)2
九、单一个体yi值的范围预测
2、直线回归方程
– 直线方程：y=a+bx – 直线回归方程：
yˆ a bx
– a：为回归直线在Y轴上的截距intercept，a>0 表示直线与纵轴的交点在原点的上方，a<0交 点在原点的下方。a=0则回归直线通过原点
– b：回归系数regression coefficient，为直线的 斜率slope，b>o直线从左下走向右上, b<0从左 上走向右下, b=0直线与横轴平行。意义：x每 增(减)一单位，Y平均改变b个单位
t值的自由度为Sy.x的自由度n 2
六、 yˆi 的标准误
当xix时， yˆi 的变异不仅决定于y的误差， 也与回归系数b的误差有关
S 2 yˆ i
S
2 y.x
[
1 n
(xi x)2 ] (xj x)2
七、 yˆ ( xxi )
(个体y值)的可信区间
yˆ i t0.05( )S yˆi yˆ (xxi ) yˆ i t0.05( )S yˆi
3、最小二乘法
– 样本含量为n的的样本资料标在(x,y)平面上，可 得n个点，故可确定很多直线，直线回归的主 要目标之一是用实测的x估计y，所以希望估计 的y与实测的y间的误差愈小愈好。即从所有直 线中找到一条直线使估计误差平方和达最小。
– 即
( y yˆ )2 最小
二、求直线回归方程的基本方法
lx2y lxx
b2lxx
SS剩＝SS 总－SS回
二、实测值围绕回归线的离散度
回归分析时假设：X取某一值时，Y围绕回 归线＋x呈正态分布，Sy.x是其标准差的 估计值。
故可估计出约有95％观测值y在总体回归线 y= ＋x上下1.96个标准估计误差范围内， 见P112图9－3
三、回归系数的标准误
r没有单位，其值为－1r1，值为正时表示 正相关，为负时表示负相关；绝对值为1时 表示完全相关。(生物界少见)
r是总体相关系数(rho)的估计值
二、相关系数的计算方法
用上述公式直接计算(小样本未分组资料)
三、相关系数的统计意义检验－t检验
样本相关系数r是总体相关系数的估计值。 即使从＝0的总体中随机抽样，由于抽样 误差的影响，所得的r值也常不等于0。
b lxy lxx
xy xy
n x2 ( x)2
n
a y bx y b x
n
n
yˆ ( y bx) bx
P110例9－1： 1)由原始数据绘散点图，各点分布呈直线趋 势，故作下列计算
2)求x, y, x2, y2, xy 3)计算x,y的均数，lxx、lyy和lxy 4)求回归系数b和截距a 5)列出回归方程
– 直线回归分析的任务：找出一条最能代表这些 数据关系的一条直线。
– 方法：一般采用最小二乘法least square method找出一条各实测点与它的纵向距离的平 方和为最小的直线回归方程。又称作最小二乘 回归
– 变量y随变量x而变化，称x为自变量 independent variable，y为应变量dependent variable.
关联的两种现象勉强作回归分析，即便有 回归关系，也不一定有因果关系，还必须 对两种现象间的内在联系有所认识，即能 从专业理论上作出合理解释或有所依据
2、在进行直线回归分析时，应绘散点图， 当观察点的分布有直线趋势，才适宜作直 线回归分析。散点图还能提示资料有无异 常点，异常点对方程估计影响较大
3、直线回归方程的适用范围一般以自变量 的取值范围为限，在此范围求出y的估计值， 称为内插，超出自变量取值范围称外延。
第三节 回归系数和截距的统计 意义检验
一、回归系数的t检验
tb
b Sb
,
n
2
Sb
S y.x (x x)2
二、回归系数的方差分析
F MS回 ＝ SS回 /回 MS剩 SS剩 / 剩
所得结论与t检验相同
三、两个回归系数差别的统计意义检验
t b1 b2 S(b1 b2 )
两回归系数差别的标准误：
(2)剩余平方和相等，但相关系数可相差很 大，相关系数随着直线斜率的增加而增大。 可见相关系数的大小与剩余平方和及回归 系数有关，故相关系数不能作为回归估计 精度的指标。
只有在相关系数有统计意义时，才能根据 绝对值的大小来说明x,y相互关系的密切程 度。
t r0 Sr
r r 1 r2
n2 1r 2
n2
n 2,查附表4－1，t值表
Sr为相关系数的标准误
相关系数的统计意义也可直接查相关系数 统计意义界限表(附表9－1，P566)，若不 能直接查得，可用内插法估计
S y.x
S yˆ ( xi x )
S y.x n
五、 yˆ(xix) 的可信区间 yˆ (xi x) 是总体均数 yˆ (xi x)
的估计值
95％可信区间：
yˆ t S yˆ t S (xi x)
0.05( ) yˆ ( xix )
yˆ ( xix )
( xi x )
0.05( ) yˆ ( xix )
SS剩＝ ( y yˆ )2：剩余平方和
反映X对Y的线性影响之外的一切因素 对Y的变异的作用，即总平方和中 无法用X解释的部分
P y - ^y
Y
y-y
^y - y-
y
X
各实测点离回归直线越近，剩余平方和愈 小，说明直线回归的估计误差愈小
总＝回＋剩 总＝n－1，回＝1，剩＝n－2SS回Βιβλιοθήκη blxyS (b1 b2 )