北京大学深圳研究生院：《系统分析方法》课程教学资源（PPT课件讲稿）第二讲 统计分析与系统预测

第2讲统计分析与系统预测 引论 二关联分析 二回归分析 三时间序列分析

第2讲 统计分析与系统预测 一 引论 二 关联分析 二 回归分析 三 时间序列分析

引论 o随机现象 个别事件的发生呈不易确定性,而在大量事件具 有统计规律的现象 o例子 河流两岸污水的排放 水质的变化 车流量 o统计分析

一 引论  随机现象 个别事件的发生呈不易确定性，而在大量事件具 有统计规律的现象  例子 河流两岸污水的排放 水质的变化 车流量…  统计分析

系统分析与统计方法 环境分析 目 标分析 结构分析 建模预测 系 统优化 系统评价 系统决策 环境与系统要素子集 构造系统模型指标评价 环境与系统要素的主次 模型外推分析 综合评价 环境与系统要素的关系 时间趋势分析 相关分 聚类分 主成分 归 分 析析析析 时间序列分析

系统分析与统计方法 环 境 分 析 目 标 分 析 结 构 分 析 建 模 预 测 系 统 优 化 系 统 评 价 系 统 决 策 聚 类 分 析 相 关 分 析 主 成 分 析 回 归 分 析 时 间 序 列 分 析 环境与系统要素子集 环境与系统要素的主次 环境与系统要素的关系 构造系统模型 模型外推分析 时间趋势分析 指标评价 综合评价

相关分析 o相关分析的概述 o相关系数计算 o相关分析的讨论

二 相关分析  相关分析的概述  相关系数计算  相关分析的讨论

21相关分析的概述 o相关关系 o相关系数的含义 o相关程度的划分

2.1相关分析的概述  相关关系  相关系数的含义  相关程度的划分

相关关系 o相对与函数关系而言 o变量之间不十分严格的依存关系 o不能用精确的数学表达式来表达 o例如 教育投资——教育发展速度 >教师教学水平—学习效果 o相关系数—是用来描述变量之间变化方向和密切 程度的数字特征量,一般用r表示

相关关系  相对与函数关系而言  变量之间不十分严格的依存关系  不能用精确的数学表达式来表达  例如 ➢ 教育投资——教育发展速度 ➢ 教师教学水平——学习效果  相关系数——是用来描述变量之间变化方向和密切 程度的数字特征量，一般用ｒ表示

相关系数的含义 正相关 负相关 零相关 0<r<l 1<r<0 完全相关 °。。。 取值范围:-1<r<1

相关系数的含义  取值范围：-1<r<1

相关程度划分 高度相关:|r|>0.8 6中度相关:050.7 6中度相关:0.3<|r|<0.7 低度相关或弱相关:|r|<0.3(可视为不相关)

相关程度划分 高度相关：|r|>0.8 中度相关： 0.50.7 中度相关： 0.3<|r|<0.7 低度相关或弱相关：|r|<0.3 （可视为不相关）

22相关系数计算 o相关系数类型 >单相关系数 >偏相关系数 o抽样样本的相关系数 全体的相关系数 >复相关系数 o相关系数显著性分析 >典型相关系数

2.2 相关系数计算  相关系数类型 ➢ 单相关系数 ➢ 偏相关系数 ➢ 复相关系数 ➢ 典型相关系数 抽样样本的相关系数  全体的相关系数 相关系数显著性分析

2.2.1单相关系数 o单相关系数—两要素间相关程度的测定 o Pearson相关系数计算 o为什么要进行相关系数显著性检验? o显著性检验方法 o例子

2.2.1单相关系数  单相关系数——两要素间相关程度的测定  Pearson相关系数计算  为什么要进行相关系数显著性检验？  显著性检验方法  例子