五、数理统计法

　　(一)相关分析

　　1.相关关系

　　相关关系是指指标变量之间的不确定的依存关系。

　　相关关系包括因果关系或两个指标同受第三个指标变量影响而发生的共变关系。

　　相关关系按变量多少可分为：一元相关、多元相关。

　　按变量之间依存关系可分为：线性相关、非线性相关。

　　按指标变量变化的方向可分为：正相关、负相关。

　　按指标间的紧密程度可分为：完全相关、不相关、不完全相关。

　　2.相关系数及显著性检验

　　积矩相关系数——两变量协方差与标准差的比率，取值在-1 到+1 之间。

　　【例题.计算题】

　　XY2.318-1.38-6.338.761.9140.112.820-0.88-4.333.830.7818.78321-0.68-3.332.280.4711.113.522-0.18-2.330.430.035.444.5300.825.674.630.6732.116352.3210.6724.715.37113.7822.114644.639.23221.333.6824.338.931.44.

　　85271.366.65=0.988

　　=0.988

　　X、Y 显著正相关

　　(二)一元线性回归

　　步骤：

　　1.建立一元线性回归模型

　　2.估计参数：a、b

　　3.方程的拟合优度检验：

　　4.参数的显著性t 检验/方程总体线性关系是否显著的F 检验(在一元线性回归中， 这两个检验是等效的)

　　5.应用——重点掌握

　　(1)判别两个变量之间的关系;

　　(2)利用回归方程进行预测;

　　(3)利用回归方程进行统计控制。

　　(三)时间数列

　　1.时间数列的概念和分类

　　随机性时间数列、非随机性时间数列(包括：平稳性、趋势性、季节性)

　　2.自相关系数的含义

　　数值范围在-1 到+1 之间

　　3.时间数列的判别准则

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