Table of Contents

• 一. 相关系数
• 1.1 关系
• 1.2 相关系数概述
• 1.3 相关系数公式
• 1.4 相关系数r的性质
• 1.5 可解释变异$r^2$
• 1.6 常见错误
• 1.7 相关系数
• 二. 回归模型
• 2.1 一元线性回归模型
• 2.1.1 如何确定参数
• 2.1.2 回归系数显著性检验
• 2.1.3 回归诊断-残差图
• 2.2 多元线性回归模型
• 三. 虚拟变量
• 参考:

一. 相关系数

1.1 关系

关系分为两种：

1. 函数关系
   确定关系，例如: y=3+10*x

2. 相关关系
   非确定关系
   

1.2 相关系数概述

我们使用相关系数这一指标去衡量两个变量之间的线性关系程度。

1.3 相关系数公式

要求：

1. 成为数据(x,y)组成的样本是一个随机样本
2. 数据对(x,y)的散点图要呈现出近视线性相关性
3. 要把离群值排除

相关系数计算公式:

1.4 相关系数r的性质

r的性质:

1. r的范围是-1到1

2. 如果某个变量的所有值都转换为一个不同的度量单位，r值不变。

3. r值不受x、y的选择影响。交换所有的x值与y值，r不便。

4. r是线性相关性的强度的度量，不适用于非线性相关的关系。

5. r非常容易受到离群值的影响，当有离群值存在的时候，r可能变得非常不一样

1.5 可解释变异$r^2$

Y变异的来源：

1. x变异造成的-可解释变异
2. 除x外的因素变异造成的，如随机抽样引起的误差

$r^2$放映了y变异中由x变异引起的变异所占总变异的比例，也就是$r^2$的值是由x和y之间的线性相关性说解释的y的变异变异比例。

1.6 常见错误

1. 误将相关关系认为是因果关系
2. 局部求平均数后再用于计算会使变异减少，相关性增大
3. 不存在线性相关性，不意味着两个变量没有关系，可能会存在其他非线性关系

1.7 相关系数

例子:

二. 回归模型

2.1 一元线性回归模型

2.1.1 如何确定参数

例子:

2.1.2 回归系数显著性检验

例子:

2.1.3 回归诊断-残差图

2.2 多元线性回归模型

参数估计:

$R^2$

例子:

三. 虚拟变量

参考:

1. http://www.dataguru.cn/article-4362-1.html