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統計基礎 版權信息
- ISBN:9787111309239
- 條形碼:9787111309239 ; 978-7-111-30923-9
- 裝幀:暫無
- 冊數:暫無
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統計基礎 目錄
統計基礎 節選
統計學是一門關于收集、整理和分析經濟統計數據的方法論科學,其目的在于揭示社會經濟現象的數量表現、數量關系以及質、量互變的界限和規律性。《統計基礎》主要內容包括:概論、統計調查、統計整理、綜合指標、動態數列分析、統計指數分析、抽樣推斷、相關分析與回歸分析、國民經濟統計概述、Excel在統計中的應用等內容。《統計基礎》可作為高等職業院校、高等專科院校、成人高校及本科院校二級職業技術學院經濟管理類專業的專業基礎課教材,也可供五年制高職、中職學生及其他相關人員使用。
統計基礎 相關資料
插圖:一般來講,相關分析包括回歸和相關兩方面內容,因為回歸與相關都是研究兩個變量相互關系的分析方法。但就具體方法所解決的問題而言,回歸分析和相關分析有明顯差別的。相關系數能確定兩個變量之間相關方向和相關的密切程度,但不能指出兩變量相互關系的具體形式,也無法從一個變量的變化來推測另一變量的變化情況。回歸分析就是對具有相關關系的兩個或兩個以上變量之間數量變化的一般關系進行測定,確定一個相應的數學表達式,以便從一個已知量來推測另一個未知量。為統計預測提供一個重要的方法。回歸分析和相關分析是互相補充、密切聯系的。相關分析需要回歸分析來表明現象數量關系的具體形式,而回歸分析則應該建立在相關分析的基礎上,依靠相關分析表明現象的數量變化具有密切相關,進行回歸分析求其相關函數的具體形式才有意義。在相關程度很低的情況下,回歸函數的表達形式代表性就幾乎不存在了。回歸有不同的種類,按自變量的個數可分為一元回歸和多元回歸,只有一個自變量的稱為一元回歸,又稱簡單回歸;有兩個或兩個以上自變量的稱為多元回歸,又稱復回歸,按照回歸線的形狀分,有線性回歸(直線回歸)和非線性回歸(曲線回歸。線性回歸是指回歸模型的因變量是自變量的一次函數形式,回歸規律在圖形上表現為一條直線;非線性回歸是指因變量是自變量的一次以上函數形式,回歸規律在圖形上表現為形態各異的曲線。本書只介紹一元線性回歸。二、相關分析和回歸分析的區別與聯系 回歸分析與相關分析是兩個既有密切聯系,又有一定區別的概念。從二者的聯系看,相關分析與回歸分析都是以變量之間的相互依存關系作為研究對象,而且相關分析是回歸分析的前提和基礎,回歸分析則是相關分析的深人和繼續。只有在確定變量之間存在著相關關系,回歸分析才是可行的。如果在沒有對變量之間是否存在相關關系以及相關方向和程度作出正確判斷之前,就進行回歸分析,很容易導致虛假回歸。但僅對現象之間的關系進行相關分析也是遠遠不夠的,還應當就現象之間的變動關系配合適當的數學模型,并用以對變量之間的變動關系作出具體的描述,進而對現象的發展作出具有一定可靠性的估計和推斷,而這正是回歸與相關所要解決的問題。因此,只有把回歸分析與相關分析結合起來,形成一個完整的過程,才能達到分析和研究的目的。二者的區別,則主要表現在以下三個方面:第一,在相關分析中,對所涉及的變量不存在自變量和因變量的劃分問題,故變量之間的關系是對等的;而在回歸分析中,則必須根據研究對象的性質和分析目的,對所涉及的變量進行自變量和因變量的劃分,并根據自變量的給定值,推算因變量的數值。因此回歸分析中,變量之間的關系是不對等的。
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