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變數之間的關係

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變數之間的關係是相關關系。相關關係是客觀現象存在的一種非確定的相互依存關係,即自變數的每一個取值,因變數由於受隨機因素影響,與其所對應的數值是非確定性的。

變數之間的關係

相關分析中的自變數和因變數沒有嚴格的區別,可以互換。變數相關關係:當一個或幾個相互聯絡的變數取一定的數值時,與之相對應的另一變數的值雖然不確定,但它仍按某種規律在一定的範圍內變化。變數間的這種相互關係,稱為具有不確定性的相關關係。



變數之間的關聯關係

變數之間的關聯關係如下:

1.相關關係。

當自變數取值一定時,因變數的取值帶有一定的隨機性,則這兩個變數之間的關係叫做相關關係.即相關關係是一種非確定性關係。

當一個變數的值由小變大時,另一個變數的值也由小變大,則這兩個變數正相關。

當一個變數的值由小變大時,而另一個變數的值由大變小,則這兩個變數負相關。

【注意】相關關係與函式關係的異同點:

共同點:二者都是指兩個變數間的關係。

不同點:函式關係是一種確定性關係,體現的是因果關係;而相關關係是一種非確定性關係,體現的不一定是因果關係,可能是伴隨關係。

2.散點圖。從散點圖上看,點散佈在從左下角到右上角的區域內,兩個變數的這種相關關係稱為正相關,點散佈在從左上角到右下角的區域內,兩個變數的相關關係為負相關。

什麼是相關關係:

相關關係指多個變數間的變化有關聯,其按某種規律在一定範圍內變化的關係。有相關性、哪怕是很強的相關性也不能代表因果關係,我們只能依據相關的情況推測。

相關關係在生活中最廣泛,幾乎涵蓋了生活中的方方面面,很多人也會把相關關係當作因果關係。

下面這兩個非常好的笑話可以幫助理解相關關係與因果關係的差別:

①家門前的大樹年年長大,國家經濟年年增高,所以這棵大樹影響國家經濟。

②每年都有大量去過醫院的人生病,所以醫院和生病有相關關係,那是不是大家都不去醫院就不會生病了?

大家都知道,不管經濟持平還是下降,大樹都會長大或者死亡,並不存在因果關係;正是由於人生病了要去醫院,所以醫院才有那麼多病人,但是這並不代表“去醫院”是“生病”的原因。

什麼叫兩個變數之間的關係

①在某一變化過程中,可以取不同數值的值叫做變數.數值保持不變的量叫常量.常量和變數是相對的,判斷常量和變數的前提是“在某一變化的過程中”,同一量在不同的變化過程中可以為常量也可以為變數,這是根據問題的條件而定的.常量和變數並一定都是量,也可以是常數或變數.②在某一變化的過程中有兩個變數x與y,如果對於x在取值範圍內取的每一個確定的值,y都有唯一確定的值與它對應,那麼說x是自變數,y是x的函式,函式不是數,它是指某一變化過程中兩個變數之間的關係.③自變數的取值必須使含自變數的代數式有意義.自變數的取值範圍可以是無限的也可以是有限的.可以是幾個數,也可以是單獨的一個數,表示實際問題時,自變數的取值必須使實際問題有意義.④對於自變數在取值範圍內取一個確定的值,函式都有唯一確定的值與之對應,這個對應值叫做函式的一個函式值.函式由一個解析式表示時,求函式的值,就是求代數式的值,函式的值是唯一確定的,但對應的自變數的值可以是多個.函式值的取值範圍是隨自變數的取值範圍的變化而變化的.⑤函式的三種表示法:解析法、列表法、影象法.這三種表示法各具特色,在應用時,通常將這三種方法結合在一起運用,其中畫函式影象的一般步驟為:列表、描點、連線.

變數之間的依存關係可以分為

1. 變數之間關係可以分為兩類:

函式關係:反映了事務之間某種確定性關係。

相關關係:兩個變數之間存在某種依存關係,但二者並不是一一對應的;反映了事務間不完全確定關係;

2. 為什麼要對相關係數進行顯著性檢驗?

實際上完全沒有關係的變數,在利用樣本資料進行計算時也可能得到一個較大的相關係數值(尤其是時間序列數值)。

當樣本數較少,相關係數就很大。當樣本量從100減少到40後,相關係數大概率會上升,但上升到多少,這個就不能保證了;取決於你的剔除資料原則,還有這組資料真的可能不存在相關性;

改變兩列資料的順序,不會對相關係數,和散點圖(擬合的函式曲線)造成影響;對兩列資料進行歸一化處理,標準化處理,不會影響相關係數;我們計算的相關係數是線性相關係數,只能反映兩者是否具備線性關係。相關係數高是線性模型擬合程度高的前提;此外相關係數反映兩個變數之間的相關性,多個變數之間的相關性可以通過複相關係數來衡量;

3. 增加變數個數,R2會增大;P值,F值只要滿足條件即可,不必追求其值過小;

4. 多重共線性與統計假設檢驗傻傻分不清?

多重共線性與統計假設沒有直接關聯,但是對於解釋多元迴歸的結果非常重要。相關係數反應兩個變數之間的相關性;迴歸係數是假設其他變數不變,自變數變化一個單位,對因變數的影響,而存在多重共線性(變數之間相關係數很大),就會導致解釋困難;比如y~x1+x2;x·1與x2存在多重共線性,當x1變化一個單位,x2不變,對y的影響;而x1與x2高度相關,就會解釋沒有意義。

一元迴歸不存在多重共線性的問題;而多元線性迴歸要摒棄多重共線性的影響;所以要先對所有的變數進行相關係數分析,初步判定是否滿足前提---多重共線性。

5. 時間序列資料會自發呈現完全共線性問題,所以我們用自迴歸分析方法;

表示變數之間的關係常用的方法有?

影象 關係式 表格

變數之間的關係”的三種表示方法

1、表格法:通過列表格可以得到變數之間的關係資訊,進一步預測其變化趨勢,從而作出科學的判斷.一般地,因變數隨自變數的變化呈現一定的規律,依據此規律對結論作出預測.

2、關係式法:關係式是表示變數之間關係的另一種方法,它能準確地反應出因變數與自變數之間的數值對應關係.也就是說,當自變數每一個確定的值,因變數就有惟一一個確定的值與它對應.

3、圖象法:圖象是表示變數之間關係的又一種方法,圖象能非常直觀形象地反映出因變數隨自變數的變化的趨勢.

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