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…     

问卷试验调查后次序级测量的等级修正方法

一、测量的三要素 在社会调查中,要获得社会现象特征的资料,必须对社会变量进行测量,通常的方法是向被调查者提出一组问题,根据回答者的回答采用定类、定序、定距、定比尺度来构成对某一社会现象的测度.     

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…     

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...     

因果推断与Simpson悖论

:因果关系与相关关系是两个不同的重要概念。两因素之间即使没有因果关系 ,仍可能会表现出虚假的相关关系 ;相反地 ,它们之间具有因果关系 ,也不一定表现出相关关系。文章通过 Simpson悖论的数值例子说明因果关系与相关关系的差异 ,强调实验研究与观察研究获取数据中所包含信息的差异 ,介绍判断混杂因素的可压缩性准则和可比较性准则     

基于小波多分辨分析的协整建模理论与方法的扩展;

为讨论经济及金融变量的多尺度行为,描述变量之间在不同时间尺度上的长期均衡关系,将小波多分辨分析引入协整建模理论,提出多分辨协整和多分辨误差校正模型两个概念,给出相应建模方法,克服了传统的协整建模理论无法揭示蕴含在变量内部的多时间尺度信息的缺陷。多分辨协整建模能够更加细致地捕获经济或金融变量在不同时间尺度上的关系,对两大股指的实证研究也支持了这一点。     

广义嵌套空间模型变量选择研究——基于广义空间信息准则

本文提出了广义空间信息准则,以解决广义嵌套空间模型的变量选择问题.依据大样本性质的不同,将该准则分为两类:空间AIC类准则和空间BIC类准则.研究发现,空间AIC类准则能有效解决空间模型中变量的错选和漏选问题,但存在多选变量的倾向;而空间BIC类准则能同时解决空间模型中变量的错选、漏选和多选问题,而且在特殊条件下能更有效解决错选和漏选问题,但往往需要更大的样本容量.Monte Carlo模拟结果印证了上述相关结论.最后,本文以城市对外资银行的吸引力为例,在给定测度指标的基础上,验证其空间相关性,并利用本文提出的方法对其影响因素进行变量选择.     

偏典型相关系数及其应用

一、偏典型相关系数的概念 我们知道,偏相关系数是在p+1个变量Y,X_1,X_2,…X_p中固定其他变量,而研究其中的任意两个变量的相关方向与程度的统计指标。偏相关系数在多变量分析中,与简单相关系数相比较,由于它考虑周围变量的变动及对所研究变量的不同影响,并且进行控制,克服了简单相关系数的不足,能真实反映两变量之间的本质的相关方向与程度。     

对两定距变量相关系数的理解与应用

测量两定距变量的相关程度,通常采用皮尔逊的积差相关系数,其公式为：y的样本数值,x与y分别为变量x与y的样本平均数值,n为样本数。尽管大家都在应用,但却没有人对皮尔逊积差相关系数进行系统的科学解释,其结果,一方面僵化了人们对相关概念的认识,另一方面也给相关分析在实际应用中带来了局限性。为此,本文试图从不同的角度对两定距变量相关系数进行解释,并在此基础上对其应用做些探讨。一、从协变趋势性上理解相关系数r从变量空间x－y的样本散点图上看,变量的公布呈线带状,即具有协变趋势性。当我们获得了关于变量x与y的样本数…     

相关分析在营销研究中的应用

目前,定量分析已越来越多地运用于市场营销研究中.而相关分析作为一种分析营销因素间依赖性及相关性大小的方法,并没得到很好运用.本文结合实例探讨定类、定序变项的相关分析在营销研究中的应用.一、营销研究中相关分析的基本问题相关分析是对相关现象间关系密切程度的研究.在营销研究中,相关分析的主要作用是通过对各营销要素之间相关程度的分析,为各种市场营销方案提供决策性的参考信息.如通过对消费     

浅谈对数尺度的作用

众所周知,统计中有两类数学尺度：算术尺度和对数尺度。算术尺度反映的是经济变量（即水平量）的绝对量及其变化,比如,某年的ＧＤＰ值以及年度间ＧＤＰ的变化。对数尺度反映的是经济变量的变换量及变化速度的相对量,比如,某年的经济发展速度。在经济分析中常常研究的是不同时期的变化速度,因此要使用对数尺度表示的数据变量,这就向我们提出一个问题,为什么对经济变量的水平量数据进行对数尺度变换？也就是说对数尺度变换对我们研究的问题有什么作用,本文拟对此谈谈我们的看法。一、对数尺度变换可以削减异方差性和分布的不对称性一…     

半偏相关系数及其在经济增长贡献测算中的应用

一、关于半偏相关系数的涵义在多元回归分析中遇到的问题之一就是确定每个解释变量对复相关系数的贡献,我们曾经用到过的解决办法是计算简单相关系数和偏相关系数。简单相关系数是衡量两个变量之间相关性程度的相关系数,反映的是两个变量之间局部的相关关系;偏相关系数是在多元     

对相关系数计算的系统分析

相关分析是研究变量之间不确定依存关系的统计分析方法。相关系数则是反映变量间相关程度及方向的指标。由于变量计量不同,分析时对变量多少要求不同,以及所掌握资料的不同,所以计算、运用相关系数的方法也多种多样。     

论经济变量相关分析的统计方法

在现实经济生活中,经济变量间的相关关系是大量存在的。如投入与产出、收入与支出、生产与消费、投资与经济增长等经济变量都是相互关联的。对这类经济变量间相互依存关系的分析就属于相关分析的内容。在对经济变量间的关系作相关分析时,不仅要根据经济理论和经济含义去定性认识,更重要的是要运用数理统计方法对它们的相关程度作定量测定。     

我国过度教育现状及其影响因素探究

本文利用非参数检验和定序回归的统计分析方法,探究了我国目前普遍存在的就职者学历与其职位要求学历不匹配的现状,并进一步通过回归得出了影响该现象发生的主导因素,发现学历水平、家庭人口数、所在公司的所有制及规模对于被调查者过度教育程度具有显著的影响,其中港澳台资公司存在职工过度教育现象的可能性要大于私有/民营企业,而大型公司比小型、中型公司更容易出现职工过度教育的情况.本文在以往研究的基础上,提出以过度教育的年数来划分过度教育的程度,并以此作为定序变量探究其影响因素,据此提出了缓解我国过度教育现状的建议.     

基于P2P网络借贷羊群行为的实证分析

文章选取Prosper的公开数据,借鉴赫芬达尔-赫希曼指数,设计投资集中度指标,对投资标交易成功率和投资集中度关系进行研究.探究在信息不对称的情况下,羊群行为发生时关注的具体信息.控制相关变量后发现,投资集中度和投资标的成功率之间保持正相关的关系,并且投资集中度的影响随着投资积累程度的上升而减弱.     

顾客感知价值构成型测量模型的构建

学术界在描述顾客感知价值与观测变量的关系时,存在两种不同的观点:构成型模型和反映型模型。本人从顾客感知价值的实质及两类模型的使用条件出发,剖析了顾客感知价值测量模型的本质,并通过理论和实证分析,证明构成型模型是一种测量顾客感知价值比较好的方法。     

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     

企业营销活动中定性数据的统计处理方法

随着市场经济的进一步完善 ,属于定量分析的统计方法在制定营销策略时显得越来越重要 ,但实践过程中往往遇到的是定性数据。本文结合几个实际例子探讨一下这类数据的统计处理方法。一、两个基本问题１．统计数据的划分。按照美国统计学家史蒂文斯的划分 ,统计数据分为定名、定序、定距和定比四种类型 ,层次从低到高 ,运算可从计数、排序到加减、乘除。一般的企业营销活动统计到的销售量、销售额等属于定比数据。而如消费者性别、教育程度、年龄等 ,则分别为定名、定序和定距数据。不同类型的数据在运用统计方法时要进行不同的处理。２．数据…     

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…