pearson相關(guān)性系數(shù)模型的優(yōu)缺點？皮爾遜相關(guān)系數(shù)的優(yōu)點是。直觀地看到兩個變量之間的相關(guān)性是定量分析的基礎(chǔ)，這樣可以篩選出許多不相關(guān)的因素，為后期建模即回歸方程對提供依據(jù)，有利于簡化模型。spss相

pearson相關(guān)性系數(shù)模型的優(yōu)缺點？

皮爾遜相關(guān)系數(shù)的優(yōu)點是。直觀地看到兩個變量之間的相關(guān)性是定量分析的基礎(chǔ)，這樣可以篩選出許多不相關(guān)的因素，為后期建模即回歸方程對提供依據(jù)，有利于簡化模型。

spss相關(guān)性分析的類型？

相關(guān)性是指兩個變量之間變化趨勢的一致性。如果兩個變量的變化趨勢一致，那么就可以認為這兩個變量之間存在一定的關(guān)系(但要說存在一定的關(guān)系，必須是兩個具有實際經(jīng)濟意義的變量)。相關(guān)分析也是常用的統(tǒng)計方法，用SPSS統(tǒng)計軟件操作也很簡單。具體方法步驟如下。

方法步驟

一個

選取理論上有關(guān)聯(lián)的兩個變量，如X和Y，將數(shù)據(jù)輸入SPSS。

2

一般來說，X和Y的趨勢是一致的。

三

為了解決相似性，采用SPSS對其進行分析，從分析-相關(guān)-雙變量。

四

打開二元相關(guān)對話框，將所選的x和y導(dǎo)入變量窗口。

五

然后選擇皮爾遜相關(guān)系數(shù)作為相關(guān)系數(shù)，另外兩個也可以選擇。這只是統(tǒng)計方法上的細微差別，一般不影響結(jié)論。

六

單擊確定，在結(jié)果輸出窗口中顯示相關(guān)性分析的結(jié)果?？梢钥吹絏和Y的相關(guān)系數(shù)是0.766，對應(yīng)的顯著性是0.076。如果顯著性水平設(shè)置為0.05，則不通過顯著性檢驗，即雖然兩個變量總體趨勢一致，但不顯著。

需要注意的事項

相關(guān)性分析研究的是兩個變量之間的相關(guān)性，但是你研究的兩個變量必須是相關(guān)的。如果你做歷年總?cè)丝诤湍闵砀叩南嚓P(guān)分析，分析結(jié)果會有顯著相關(guān)，但沒有實際意義，因為總?cè)丝诤湍闵砀叨荚谥饾u增加，從數(shù)據(jù)上看是一致的，但沒有實際意義。

二維正態(tài)分布有哪些重要性質(zhì)？

性質(zhì)1:設(shè)X為隨機變量，其分布函數(shù)為F(x)，則YF(X)服從[0，1]中的均勻分布。性質(zhì)2:設(shè)X1，K，Xn為一個分布的簡單樣本，其分布函數(shù)為F(x)。根據(jù)性質(zhì)1，在概率意義下，f (x1)，F(xiàn)(X2)，K，F(xiàn)(Xn)均勻分布在(0，1)上，并從小到大排序，記為F(X1)。對應(yīng)分布函數(shù)的反函數(shù)值F-1(r1)，F(xiàn)-1(r2)，K，F(xiàn)-1(rn)(卡方分布中的卡方得分)應(yīng)該非常接近x1，x2k，xn，所以在概率意義上，這些散點(x1，F(xiàn)-1 (R1))，(x2，f-1。根據(jù)性質(zhì)2，如果x服從正態(tài)分布，則散點理論上應(yīng)該落在一條直線上，可以用皮爾遜系數(shù)來描述這種分布。但由于隨機變異的存在，皮爾遜系數(shù)不等于1，所以通過隨機模擬的方法，得出了皮爾遜系數(shù)95%的下限。性質(zhì)三:根據(jù)條件概率公式P(X，Y)P(Y|X)P(X)可知(X，Y)服從二元正態(tài)分布的充要條件是X是固定的，Y服從正態(tài)分布(條件概率分布)，X的邊際分布是正態(tài)分布。根據(jù)線性回歸的性質(zhì)εY-(α βX)固定X，Y的條件概率分布為正態(tài)分布的充要條件是線性回歸的殘差ε服從正態(tài)分布，由此可以得出(X，Y)服從二元正態(tài)分布的充要條件是X的邊際分布為正態(tài)分布，線性回歸模型Y α β X的殘差ε服從正態(tài)分布。設(shè)x來自正態(tài)總體，從正態(tài)總體中隨機模擬抽樣5000次，每次抽樣的樣本含量為7到50。求F(x)的秩和排序F(x)與排序x的皮爾遜相關(guān)系數(shù)..表1 5000次隨機模擬得到的檢驗正態(tài)分布的皮爾遜相關(guān)系數(shù)邊界值(略)同樣，我們也可以用同樣的方法得到檢驗卡方分布的皮爾遜相關(guān)系數(shù)邊界表(簡表)表2相關(guān)系數(shù)邊界表(略)2隨機模擬驗證21皮爾遜相關(guān)系數(shù)邊界表隨機模擬驗證設(shè)x來自正態(tài)總體，從正態(tài)總體中隨機模擬抽樣5000次，每次抽樣的樣本含量分別為10、20、30、40、50。并計算出相應(yīng)的Pearson卡方系數(shù)，以及落在邊界值之外的比例，即剔除率，然后在同批數(shù)據(jù)的前提下，用McNemar檢驗比較該方法與Swilk方法的差異。表3(一元正態(tài)分布)模擬次數(shù)(略)表4(一元偏態(tài)分布，χ2)模擬次數(shù)(略)或以上的方法在樣本量7的置信區(qū)間內(nèi)的拒識率為[78.37%，94.12%]，在其他樣本量接近100%，可以證明是正確的。22卡方分布邊界表的隨機模擬驗證5卡方分布:模擬5000次的隨機模擬驗證(略)23馬氏距離根據(jù)馬氏距離的定義，從正態(tài)分布總體中隨機抽取樣本量為10、20、30、40、50的樣本模擬5000次，對X1、X2K、XN按上述方法進行卡方評分，并根據(jù)上述相關(guān)性，得到皮爾遜系數(shù)。表6馬氏距離在皮爾遜系數(shù)邊界外的比例(略)表24二元正態(tài)分布數(shù)據(jù)對于材料的隨機模擬驗證，設(shè)置一個二維矩陣A，分別求出特征值P和Z。假設(shè)X的所有元素都來自正態(tài)總體分布，YZ′×X必須服從二元正態(tài)分布，隨機模擬5000次。根據(jù)屬性3中介紹的方法進行驗證的拒絕率如下。表7(二元正態(tài)分布)模擬次數(shù)(略)表8(二元偏態(tài)分布，χ2)模擬次數(shù)(略)25三元正態(tài)分布數(shù)據(jù)的隨機模擬驗證同樣用同樣的方法隨機模擬驗證5000次，得到三元正態(tài)分布數(shù)據(jù)的拒識率。表9(三元正態(tài)分布)模擬次數(shù):5000次