变量间的相关关系(变量间的相关关系教学视频)

　　

下列叙述中：①变量间关系有函数关系，还有相关关系；②回归函数即用函数关系近似地描述相关关系；③ ；


　　①②③.　　变量间的关系有函数关系，还有相关关系，函数关系是确定，相关关系是不确定关系.所以①对；②根据回归函数的定义可知此选项正确.③正确.④线性回归方程不能表示所有的相关关系.只能表示散点分布在一条直线附近的才可以考虑.故正确的有①②③.　　

举例说明变量之间的关系是怎样的


　　在有相关关系的两个变量中,如果明确说明了一个变量的变化引起另一个变量的变化,那么这种关系就可以称作因果关系.所谓因果关系就是“因x的变化导致了y的变化”.因果关系必须符合三个条件：（1）x和y有相关关系；（2）x、y之间的关系不是由其他因素形成的；（3）x的变化在时间上先于y的变化.例如,如果说“社会整合程度影响越轨行为”,那么,首先“社会整合（社会组织中一个人与大多数人相结合的程度）与“越轨行为（偏离或违反社会规范的行为）之间是相关的,它们共同起变化.其次,假如控制其它可能与“越轨行为”相关的因素（如社会经济地位、年龄、性别等）,“社会整合”与“越轨行为”也仍然是相关的.最后,在时间上“社会整合”的变化先于“越轨行为”的出现,由此可以认为这种关系是因果关系.　　

怎么样根据相关系数的数值来判断变量间的相关关系


　　根据相关系数的定义，可知相关系数是度量两个变量之间线性相关关系的强度，r的绝对值越接近于1，表示两个变量的线性相关性越强，r的绝对值接近于0时，表示两个变量之间几乎不存在相关关系，故选A．　　

研究两个变量之间的相关关系及程度用什么方法


　　研究两个变量的相关性，你可以构建线性回归模型（或是其他模型，看具体研究问题），一般写论文先对模型中变量进行相关性分析，然后，再对你所建的模型回归分析。这得根据你的研究问题而定　　

相关系数r等于0，说明两个变量之间不存在相关关系。这样说对吗？


　　是不对的。　　相关系数r是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。如果相关系数r=0，说明两个变量之间不存在线性相关关系。并不说明变量之间不存在其它相关关系，比如非线性相关关系。　　Pearson相关系数的适用条件：　　1、适用于线性相关的情形，对于曲线相关等更为复杂的情形、积差相关系数的大小并不能代表相关性的强弱。　　2、无明显异常值，存在极端值则予剔除或转换。　　3、变量呈双变量正态分布，如各自服从正态分布两个变量计算Pearson相关系数、假阳率偏高一点。　　　　扩展资料　　利用样本相关系数推断总体中两个变量是否相关，可以用t 统计量对H0假设（即二者相关系数为0）进行检验。若t检验显著，则拒绝原假设，即两个变量是线性相关的；反之，则不能拒绝原假设，即两个变量不是线性相关的。　　r的取值为，-1~+1。r＞0表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；r＜0表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。　　r 的绝对值越大，则两变量相关性越强。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但可能存在其他方式的相关（比如曲线方式）。　　（1）一般认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间高度相关；0.5≤|r|<0.8，可认为两变量中度相关；0.3≤|r|<0.5，可认为两变量低度相关；|r|<0.3，可认为两变量基本不相关。　　（2）也有认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间极高度相关；0.6≤|r|<0.8，可认为两变量高度相关；0.4≤|r|<0.6，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量低度相关；|r|<0.2，可认为两变量基本不相关。　　（3）还有认为：|r|≥0.7时，可认为两变量间强相关；0.4≤|r|<0.7，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量弱相关；|r|<0.2，可认为两变量极弱相关或不相关。　　参考资料来源：搜狗百科-相关系数　　

如何度量随机变量之间的相关关系


　　简单相关系数：叫相关系数或线性相关系数般用字母r 表示用度量两变量间线性关系 一.相关系数值介于-一与+一间即-一≤r≤+一 r>0表示两变量相关r<0表示两变量负相关|r|=一表示两变量完全线性相关即函数关系r=一称完全相关r=-一称完全负相关r=0表示两变量间线性相关关