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2017年统计师基础理论与相关知识课后习题(2)

[03-01]   来源:http://www.68lou.com  统计师考试   阅读:469

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正文:

  相关分析与回归分析
  一、本讲要求
  (一)相关关系的概念和种类
  熟悉相关关系的基本概念和特点;
  熟悉相关关系的种类;
  (二)相关分析
  熟悉相关关系的描述方法——相关表与相关图;
  熟悉相关系数的含义、相关系数的特点;
  熟悉相关系数的计算方法和相关系数的显著性检验方法。
  (三)回归分析的概念
  熟悉回归分析的概率和回归分析包括的主要内容;
  熟悉回归分析与相关分析的区别
  二、本讲内容
  (一) 相关关系的概念与种类
  1.相关关系的概念
  在现实世界中,任何事物或现象都不是孤立存在的,而是相互联系、相互制约、相互依存的。当某些现象发生变化时,另一现象也会随之发生变化。如商品价格的变化会刺激或抑制商品销售量的变化;劳动力素质的高低会影响企业的效益;直接材料、直接人工的价格变化会对产品销售成本有直接的影响;居民收入的高低会影响对该企业产品的需求量等等。研究这些现象之间的依存关系,找出它们之间的变化规律,是对经搜集、整理过的统计数据进行数据分析,为客观、科学地统计提供依据。
  现象间的依存关系大致可以分成两种类型: 一类是函数关系,另一类是相关关系。
  (1)函数关系。函数是指现象之间有一种严格的确定性的依存关系。表现为某一现象发生变化另一现象也随之发生变化,而且有确定的值与之相对应。例如,银行的1年期存款利率为年息1.98%,存入的本金用x表示,到期本息用y表示,则y=x+1.98%x(不考虑利息税);再如,某种股票的成交额Y与该股票的成交量X、成交价格P之间的关系可以用Y=PX来表示,这都是函数关系。
  (2)相关关系。相关关系是指客观现象之间确实存在的,但数量上不是严格对应的依存关系。在这种关系中,对于某一现象的每一数值,可以有另一现象的若干数值与之相对应。例如成本的高低与利润的多少有密切关系,但某一确定的成本与相对应的利润的数量关系却是不确定的。这是因为影响利润的因素除了成本外,还有价格、供求平衡、消费嗜好等因素以及其他偶然因素的影响;再如,生育率与人均GDP的关系也属于典型的相关关系:人均GDP高的国家,生育率往往较低,但二者没有惟一确定的关系,这是因为除了经济因素外,生育水平还受教育水平、城市化水平以及不易测量的民族风俗、宗教和其他随机因素的共同影响。
  具有相关关系的某些现象可表现为因果关系,即某一或若干现象的变化是引起另一现象变化的原因,它是可以控制、给定的值,将其称为自变量;另一个现象的变化是自变量变化的结果,它是不确定的值,将其称为因变量。如资金投入与产值之间,前者为自变量,后者为因变量。但具有相关关系的现象并不都表现为因果关系,如生产费用和生产量、商品的供求与价格等。这是由于相关关系比因果关系包括的范围更广泛。 www.68lou.com

  相关关系和函数关系既有区别,又有联系。有些函数关系往往因为有观察或测量误差以及各种随机因素的干扰等原因,在实际中常常通过相关关系表现出来;而在研究相关关系时,当对其数量间的规律性了解得越深刻的时候,其相关关系就越有可能转化为函数关系或借助函数关系来表现。
  (3)相关关系的两个特点
  ①现象之间确实存在着数量上的依存关系。就是说,一个现象发生数量上的变化,另一个现象也会相应地发生数量上的变化。
  ②现象间的数量依存关系值是不确定的。就是说,一个现象发生数量上的变化,另一个现象会有几个可能值与之对应,而不是唯一确定的值。
  2.相关关系的种类
  现象之间的相关关系从不同的角度可以区分为不同类型。
  (1)按照相关的方向不同分为:正相关和负相关。
  正相关——当一个变量的值增加或减少,另一个变量的值也随之增加或减少。如工人劳动生产率提高,产品产量也随之增加;居民的消费水平随个人所支配收入的增加而增加。
  负相关——当一个变量的值增加或减少时,另一变量的值反而减少或增加。如商品流转额越大,商品流通费用越低;利润随单位成本的降低而增加。
  (2)   按照相关形式不同分为:线性相关和非线性相关。
  线性相关——又称直线相关,是指当一个变量变动时,另一变量随之发生大致均等的变动,从图形上看,其观察点的分布近似地表现为一条直线;例如,人均消费水平与人均收入水平通常呈线性关系。
  非线性相关——一个变量变动时,另一变量也随之发生变动,但这种变动不是均等的,从图形上看,其观察点的分布近似地表现为一条曲线,如抛物线、指数曲线等,因此也称为曲线相关。例如,工人加班加点在一定数量界限内,产量增加,但一旦超过一定限度,产量反而可能下降,这就是一种非线性关系。
  (3)按相关程度分为:完全相关、不完全相关和不相关。
  完全相关——当一个变量的数量完全由另一个变量的数量变化所确定时,二者之间即为完全相关。例如,在价格不变的条件下,销售额与销售量之间的正比例函数关系即为完全相关,此时相关关系便成为函数关系,因此也可以说函数关系是相关关系的一个特例。
  不相关——又称零相关,当变量之间彼此互不影响,其数量变化各自独立时,则变量之间为不相关。例如,股票价格的高低与气温的高低一般情况下是不相关的。
  不完全相关——如果两个变量的关系介于完全相关和不相关之间,称为不完全相关。由于完全相关和不相关的数量关系是确定的或相互独立的,因此统计学中相关分析的主要研究对象是不完全相关。
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