对两变量相关的若干问题探讨

一、对两变量相关的认识和理解两变量相关,一般定义为两个变量之间的相互关系的程度。我们认为,这种定义不利于正确认识和理解相关的含义,因为两个变量之间的相互关系有质的表现,也有量的表现。基于此,我们把相关定义为：所谓相关,是指一个变量的值与另一个变量的值在统计上具有连带性或依赖性。对连带性可理解为,如果一个变量的值发生变化,另一个变量的值也有变化,即两个变量之间具有协变趋势性。而对依赖性可理解为,如果一个变量Y与另一个变量X具有依赖性,则表明当在已知X的情况下去解释Y所产生的误差比不知道X的情况下产生…     

定距变量间相关的种类及程度的计算

众所周知，事物的属性用差距尺度进行测量，可得到定距变量。定距变量间的相关关系是很复杂的，从不同的角度看，这种相关关系可分为不同的种类：按变量的性质，可分为固定相关和随机相关；按变量的多少，可分为简单相关和复相关；按变量间的相关形式，可分为线性相关和非线性相关。本文是对上述诸相关种类及计算的讨论。一、固定简单线性相关固定简单线性相关是指一个随机变量与另一个非随机变量之间的线性相关关系。例如，农作物的施肥量是一个可控制变量X，农作物的收获量是一个不确定变量Y，两变量间的关系表现为一个随机变量与一个非…     

违约相关性分析

 企业违约相关性是指具有相关关系的企业之间违约的相互关系，即一个企业违约引起另一个企业违约的可能性。如果两个企业完全不相关，则两个企业的违约就是相互独立的，违约相关性是“零”；当两个企业有关时，意味着双方同时违约的可能性增大；当两个企业完全相关时，其违约相关性趋于“1”。因此，企业违约相关性是[0,1]上的一个区间值，且违约与违约相关性均具有“模糊性”。     

关于相关与回归的讨论

对于两个可能存在相关关系的变量进行相关分析和回归分析,是从事其应用研究的人们所关注的问题。本文就相关与回归二者之间的一些关系进行了讨论。     

企业营销活动中定性数据的统计处理方法

一、营销活动中常用的统计方法营销活动中常用的统计方法有相关分析和回归分析,相关分析是对相关现象之间密切程度和变化方向的研究,回归分析是对具有相关关系的变量建立数学模型描述变量之间具体的     

子代身高的线性回归分析及预测

本文基于中国人民大学统计学院本科生相关数据,引入多个与先天因素有关的解释变量,采用线性回归分析的基本分析方法,借助SPSS和R软件等工具,试图找到能较为准确地描述子代身高与这些因素之间关系的模型,并由此实现对子代身高的预测。     

相关分析、回归分析、因果分析与经济分析方法初探

一、引言 现实经济生活中,两个经济变量之间的关系可分为两类,一类是确定性的函数关系,即某些现象的数量变化完全决定了另一种现象的数量变化,这种关系可写为y=f(x),x∈Rd,d≥1,y∈r;另一类是随机关系,即若干个随机变量之间伴随着某种随机关系,这种关系往往很不确定,没有明确的数量对应关系。 人们从现实生活中搜集数据,运用相关分析的理论和方法对数据进行加工和处理,其目的就是要对各经济变量之间的这种随机关系进行探索,力图     

两项相关及其应用

两项相关及其应用杭州商学院李金昌社会经济按变量的性质不同可分为两类：一类是其变量可以用具体数值表示它们之间的相关关系，如人均收入与食品支出之间的相关等，称之为数值变量相关；另一类是其变量不能或不完全能用具体数值表示它们之间的相关关系，如是否为文盲与是...     

基于fused惩罚的稀疏主成分分析

本文旨在研究基于fused惩罚的稀疏主成分分析方法，以适用于相邻变量之间高度相关甚至完全相等的数据情形。首先，从回归分析角度出发，提出一种求解稀疏主成分的简便思路，给出一种广义的稀疏主成分模型—— GSPCA模型及其求解算法，并证明在惩罚函数取1-范数时，该模型与现有的稀疏主成分模型——SPC模型的求解结果一致。其次，本文提出将fused惩罚与主成分分析相结合，得到一种fused稀疏主成分分析方法，并从惩罚性矩阵分解和回归分析两个角度，给出两种模型形式。在理论上证明了两种模型的求解结果是一致的，故将其统称为FSPCA模型。模拟实验显示，FSPCA模型在处理相邻变量之间高度相关甚至完全相等的数据集上的表现良好。最后，将FSPCA模型应用于手写数字识别，发现与SPC模型相比，FSPCA模型所提取的主成分具备更好的解释性，这使得该模型更具实用价值。     

相关系数与本质联系

相关系数和复相关系数是我们用来判断一个变量同另一个变量或几个变量线性相关程度的重要指标。一般来说,相关系数或复相关系数的绝对值接近于1,就说明因变量与自变量之间的联系紧密,而愈接近于零则说明因变量与自变量之间的联系松散。在进行简单相关分析时,人们通常把通过相关系数检验,而且相关系数较接近于1的一对变量判断为具有本质联系的变量,即一个变量的变动必然导致另一个变量发生近似于线性状态的变动。比如,某种商品的销售量与价格之间就存在这种联系。进行简单相关分析,不仅能初步了解一对变量间的联系程度及方向,而且还可以建立相应的回归线性方程,进行预测或推算。     

弹性人力资源管理影响企业组织绩效实证

文章以弹性的人力资源管理为研究对象,通过弹性职能和弹性薪资水平两项表征变量,利用信度分析、效度分析、因子分析、相关分析、回归分析等数学手段,试图探究人力资源管理和企业组织绩效之间的关系.结果显示:弹性的人力资源管理对于企业组织绩效的提升,具有明显的正向相关性.     

农村居民生活消费支出结构及其影响因素的典型相关分析

典型相关分析由Hoteling于1936年首先提出，用于对两组变量的相关关系的描述，其基本思想是利用主成份的思想，把多个变量与多个变量之间的相关化为两个变量之间的相关关系。即找一组数X=(X1,…Xp）′和Y＝（Y1，…Yq）′，使得新变量：Z=a1X1＋…apXp＝a1X与W=b1Y1+…bqYq=b^1Y之间有最大可能的相关系数。这个方法称为典型相关分析。     

典型相关分析中的统计检验问题

一、典型相关分析适用性检验 典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种统计方法,但是并非所有的截面数据都适合于典型相关分析.     

浅议相关系数与偏相关系数的使用

相关分析是经济统计学的重要内容之一。在相关分析中,人们通常利用两个经济变量之间的简单相关系数(即相关系数)和一个经济变量与多个经济变量之间的复相关系数来分析和测定这些经济变量之间的线性相关程度,并据此进行线性回归分析、预测和控制等。 我们知道,相关系数是刻划变量之间线性相关     

谈直线回归方程的应用条件

当前，随着统计事业的发展，最小二乘法已成为统计分析工作中的最基本方法之一。不论是时间数列的动态分析、还是横截面的静态分析，最小二乘法都发挥着极大的作用。一、最小二乘法直线方程的剖析对于一个数列，如果用最小二乘法配合直线模型，首先要求其自变量是一个非随机的变量。例如：研究某一社会经济现象随时间的变化规律，时间就是一个非随机变量。但是如果研究身高与体重、收入与支出等现象时，被研究的两个变量都是随机变量。在后一种情况下利用最小二乘法时，应假定某一作为自变量的变量是非随机变量，然后再做直线的回归。由于这…     

正交多项式在回归分析中的应用

一、问题的提出: 无论是在质量管理,还是在经济预测决策中,我们总希望建立起决策变量与影响其变化的参数因素之间的函数关系。从微积分学的知识知道,任一函数都可分段用多项式来逼近,因此,在一般的实际问题中,不论决策变量与影响其变化的参数因素变量的关系如何,总可用多项式回归来处理。 一般地,多项式回归可以化为多元线性回归问题。然而,多元线性回归有两个基本缺点:其一,当元     

关于变量相关原因及影响的分析

相关分析是研究社会经济现象常用的统计方法之一，本文就变量相关的原因及其影响作如下分析：一、变量相关的原因我们认为，社会经济现象的普遍联系性，是变量相关的根本原因。这种普遍联系性，首先表现在社会经济现象间的相互联系。由于社会经济现象间的相互联系的存在，导致了反映现象的概念间相关，而概念间的相关，又导致了反映不同概念的变量（或指标）间的相关。就一般情况而言，概念间的相关关系是一种因果关系，因此，这种变量相关是由因果联系引起的。其次表现在某一社会经济现象内的相互联系。由于某一社会经济现象可用特定概念去…     

回归分析中虚拟变量的系数转换

回归分析中虚拟变量的系数转换曹志祥在工业统计回归分析中,有时遇到自变量是属性变量的情形,即该变量描述的现象是足性的,或是可分类的,但回归分析中不宜直接使用属性变量。因为,对属性变量所赋与的离散值之间的相等间距掩盖了不同属类之间的差异,用属性变量直接回...     

对两变量样本相关的检验方法研究

相关分析在统计分析中占有重要的地位,因此,引起了许多学者的关注,但对样本相关的检验方法的深入系统研究尚少见。本文从方法论的角度,对不同测量层次的两变量样本相关的假设检验,对两定距变量样本相关的伪相关关系以及因果关系的检验进行探讨。一、对不同测量层次的两变量样本相关的假设检验研究两变量x与y是否相关,在抽取一个随机样本以后,选择测度样本相关系数时,首要的准则是变量的测量层次,其次是考虑关系的对称性。通常对于两个定类变量测度其相关程度时,多采用人系数和Tau－v系数;对于两个定序变量测度其相关程度时,多…     

列联表分析在市场调查中的深入应用

列联表分析(CROSSTABS,CROSS-TABULATION,交叉分组列表),又称交互分析、交叉分析.它是对一组观察对象分别观察其分类变量的表现,每种分类变量可以有两种或两种以上的观察结果,目的在于研究分类变量之间的关系.目前,许多调查公司列联表分析都只停留在频数和百分比的直观对比上,而没有进一步的检验和变量控制,这样不仅浪费数据,而且可能得出错误结论.笔者在文中从实践角度对列联表分析进行了系统概述,相信不仅有利于引起有关分析人员加深对列联表分析应用,而且对其他的社会调查研究中列联表分析的应用也有一定的借鉴意义.