变量间的关系及分析方法
函数关系(确定性关系）
相关关系（非确定性关系）——平行关系（相关分析）、依存关系（回归分析）
1、变量间关系分析
图示法
总体线性相关系数
t相关
2、回归分析模型
参数估计公式
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32x=c(171,175,159,155,152,158,154,164,168,166,159,164) y=c(57,64,41,38,35,44,41,51,57,49,47,46) #图示法 plot(x,y) #总体线性相关系数，协方差标准化 #样本线性相关系数,pearson相关系数 r=cor(x,y,method = c('pearson')) #建立假设检验 n=length(x) tr=r/sqrt((1-r^2)/(n-2)) tr cor.test(x,y) #直线回归方程 lxy<-function(x,y) sum(x*y)-sum(x)*sum(y)/length(x) #建立离均差乘积和函数 b=lxy(x,y)/lxy(x,x) #线性回归方程斜率 a=mean(y)-b*mean(x) c(a=a,b=b) #方差分析，F检验，整体检验 #t检验，系数检验 d4.3=read.table('clipboard',header=T) #拟合模型 m4.3=lm(y~x,data = d4.3) m4.3 #做散点图 plot(y~x,data = d4.3) #做回归直线 abline(m4.3) #模型方差分析ANOVA anova(m4.3) #回归系数t检验 summary(m4.3)
参考资料： https://next.xuetangx.com/course/JNU07011000851/151569
最后
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