1、管理定量分析課程回顧與總結課程回顧與總結課程主要內容課程主要內容v概論概論v數據初步統計數據初步統計v信度效度分析信度效度分析v假設檢驗假設檢驗v方差分析方差分析v相關分析相關分析v回歸分析回歸分析v預測分析預測分析v規劃分析規劃分析v決策分析決策分析v層次分析層次分析v網絡計劃技術網絡計劃技術基礎知識基礎知識數據獲得數據獲得數據分析數據分析v訪談法訪談法v問卷法問卷法v調查報告調查報告v定性分析內涵定性分析內涵v定量分析內涵定量分析內涵v兩種分析方法的優劣分析兩種分析方法的優劣分析v兩種方法的比較兩種方法的比較v兩種方法的結合兩種方法的結合v數據類型數據類型第一章第一章 概率概率第二章第二章

2、 數據統計初步數據統計初步v數據中心的描述指標數據中心的描述指標v數據的離散趨勢指標數據的離散趨勢指標v莖葉圖莖葉圖v箱型圖箱型圖v偏度和峰度偏度和峰度v頻次、頻率、累計頻率等頻次、頻率、累計頻率等第第3章章 假設檢驗假設檢驗v假設檢驗的概念假設檢驗的概念v假設檢驗的步驟假設檢驗的步驟v假設檢驗中的小概率原理假設檢驗中的小概率原理v假設檢驗中的兩類錯誤假設檢驗中的兩類錯誤v雙側檢驗和單側檢驗雙側檢驗和單側檢驗v單樣本單樣本T檢驗檢驗v獨立樣本獨立樣本T檢驗檢驗v配對樣本配對樣本T檢驗檢驗第第4章章 方差分析方差分析v理解方差分析的基本概念理解方差分析的基本概念v理解方差分解的思想理解方差分解的

3、思想v掌握單因素方差分析掌握單因素方差分析v掌握雙因素方差分析掌握雙因素方差分析v方差分析與方差分析與T檢驗的異同檢驗的異同第第5章章 相關分析相關分析v了解相關分析的概念了解相關分析的概念v理解相關分析的種類理解相關分析的種類v理解相關分析的內容理解相關分析的內容v理解相關關系的測定理解相關關系的測定v了解相關分析的特點了解相關分析的特點v理解偏相關分析的內容理解偏相關分析的內容v掌握簡單相關分析和偏相關分析掌握簡單相關分析和偏相關分析第第6章章 回歸分析回歸分析v回歸分析的概念和特點回歸分析的概念和特點v回歸分析的種類回歸分析的種類v回歸分析的參數估計回歸分析的參數估計v回歸擬合優度的度量

4、回歸擬合優度的度量v回歸系數顯著性檢驗回歸系數顯著性檢驗v回歸分析和相關分析的區別與聯系回歸分析和相關分析的區別與聯系vR平方、平方、F檢驗、檢驗、T檢驗檢驗第第7章章 預測分析預測分析v時間序列：時間序列：移動平均、加權移動平均、指數移動平均、加權移動平均、指數平滑方法平滑方法v記住公式，知道含義記住公式，知道含義v相關模型：回歸方法相關模型：回歸方法第第8章章 線性規劃線性規劃v提出問題提出問題v相關知識導入相關知識導入v基本概念解釋基本概念解釋v線性模型三要素線性模型三要素v線性規劃求解過程線性規劃求解過程圖解法圖解法v線性規劃結果調整線性規劃結果調整v能夠根據題目寫出線性模型能夠根據題

5、目寫出線性模型v模型標準化模型標準化v模型對偶問題模型對偶問題第第9章章 信度效度分析信度效度分析v常用的信度分析常用的信度分析克隆巴赫克隆巴赫系數系數v常用的效度分析常用的效度分析因子分析方法因子分析方法v信度與效度的關系信度與效度的關系v信度和效度分析過程信度和效度分析過程第第10章章 決策分析決策分析v決策分析收益矩陣表決策分析收益矩陣表v完全不確定型決策的準則完全不確定型決策的準則v各種準則的特點和適用場合各種準則的特點和適用場合v風險型決策的準則風險型決策的準則v利用決策樹進行風險型決策利用決策樹進行風險型決策第第11章章 層次分析法層次分析法v了解層次分析法的用途了解層次分析法的用

6、途v理解層次分析法的原理和思路理解層次分析法的原理和思路v掌握層次分析法的步驟掌握層次分析法的步驟v掌握一致性檢驗掌握一致性檢驗v理解各層排序的含義理解各層排序的含義第第12章章 網絡計劃技術網絡計劃技術v理解網絡計劃的概念與原理理解網絡計劃的概念與原理v了解網絡計劃的優缺點和繪圖規則了解網絡計劃的優缺點和繪圖規則v掌握網絡圖的構成要素掌握網絡圖的構成要素v掌握網絡計劃技術的時間參數計算掌握網絡計劃技術的時間參數計算 v了解網絡計劃的優化了解網絡計劃的優化v了解網絡計劃的調整了解網絡計劃的調整定量分析方法定量分析方法vT檢驗檢驗v方差分析方差分析v相關分析相關分析v回歸分析回歸分析v預測分析預

7、測分析v規劃分析規劃分析v信效度分析信效度分析v決策分析決策分析v層次分析層次分析v網絡計劃技術網絡計劃技術均值比較：均值比較：T檢驗與方差分析檢驗與方差分析單樣本單樣本T檢驗檢驗v作用作用:利用來自某總體的樣本數據，推斷該總體的均值與指利用來自某總體的樣本數據，推斷該總體的均值與指定的檢驗值之間的差異在統計上是否顯著。是對定的檢驗值之間的差異在統計上是否顯著。是對總體均值總體均值的的檢驗。檢驗。v驗證樣本驗證樣本總體的均值總體的均值是否等于某個值是否等于某個值Av假設及其含義：假設及其含義：vH0：= = A含義：含義：樣本總體均值樣本總體均值等于等于AvH1： A含義：含義：樣本總體均值樣

8、本總體均值不等于不等于Av假設驗證：假設驗證：vP P0.05，所，所以接受原假設，即有理由認為該校學生的體以接受原假設，即有理由認為該校學生的體重總體均值等于重總體均值等于50 (kg)。 （兩個）獨立樣本（兩個）獨立樣本T檢驗檢驗v作用：利用來自兩個總體的樣本數據，推斷兩作用：利用來自兩個總體的樣本數據，推斷兩個總體的均值是否存在顯著差異。個總體的均值是否存在顯著差異。v1 方差齊性（是否相等）檢驗，用方差齊性（是否相等）檢驗，用F檢驗。檢驗。v2 均值是否相等檢驗，均值是否相等檢驗，T檢驗檢驗vP0.05,方差相等，根據第一行的方差相等，根據第一行的T檢驗結果判檢驗結果判斷均值是否相等；

9、若斷均值是否相等；若T檢驗的檢驗的P0.05,則均值相則均值相等，否則均值不等等，否則均值不等vP0.05,則均值則均值相等，否則均值不等相等，否則均值不等獨立樣本獨立樣本T檢驗檢驗v作用：比較兩組樣本總體的均值是否相等。作用：比較兩組樣本總體的均值是否相等。v假設：假設：v1.方差齊性檢驗：方差齊性檢驗：F F檢驗檢驗vH H0 0：2 21 1= =2 22 2 含義兩個樣本總體的方差相等含義兩個樣本總體的方差相等vH H1 1：2 21 12 22 2 含義兩個樣本總體的方差不相等含義兩個樣本總體的方差不相等vP P 決絕原假設決絕原假設 兩個樣本總體的方差不等兩個樣本總體的方差不等 v

10、PP 接受原假設接受原假設 兩個樣本總體的方差相等兩個樣本總體的方差相等v2.均值檢驗均值檢驗vH0：1 1=2 2 含義：兩個含義：兩個樣本總體的均值樣本總體的均值相等相等vH1：1 12 2含義：兩個樣本總體的均值不相等。含義：兩個樣本總體的均值不相等。v假設檢驗：假設檢驗：vP P0.05，說明方差齊性的假設成立。這樣就應該以上面一行說明方差齊性的假設成立。這樣就應該以上面一行 (Equal variances assumed) t檢驗結果判斷均值是否相等。檢驗結果判斷均值是否相等。t檢驗檢驗的結果是的結果是P=0.0000.025，否定原假設。即甲、乙兩種自主，否定原假設。即甲、乙兩種

11、自主創新激勵政策的激勵效果有顯著的差異。創新激勵政策的激勵效果有顯著的差異。 配對樣本配對樣本t檢驗檢驗 作用：利用來自兩個總體的配對樣本，推斷兩個作用：利用來自兩個總體的配對樣本，推斷兩個總體的均值是否存在顯著差異。總體的均值是否存在顯著差異。配對樣本：可以是樣本在配對樣本：可以是樣本在“前前”、“后后”兩種狀兩種狀態下的某個指標的不同取值；也可以是對某事物態下的某個指標的不同取值；也可以是對某事物兩個不同側面或方面的描述。兩個不同側面或方面的描述。配對樣本配對樣本t檢驗中樣本是配對的，這是其與獨立樣檢驗中樣本是配對的，這是其與獨立樣本本t檢驗的區別。檢驗的區別。欲比較配對樣本的總體均值差異

12、，先求出成對數欲比較配對樣本的總體均值差異，先求出成對數據的據的差值差值d。然后檢驗。然后檢驗d的均值是否顯著不等于的均值是否顯著不等于0 。 配對比較設計配對比較設計v 治療前后的比較治療前后的比較v編號編號 用藥前用藥前 用藥后用藥后v 1 118 112v 2 110 98v v 10 122 108v治療前后舒張壓的改變治療前后舒張壓的改變v 兩種藥物效果比較兩種藥物效果比較v 編號編號 A藥藥 B藥藥v 1 0.2 -0.1v 2 1.0 1.8v v 10 0.4 0.8v兩種藥物治療白細胞降低療效的兩種藥物治療白細胞降低療效的比較（表中為白細胞升高數）。比較（表中為白細胞升高數）

13、。用某藥治療用某藥治療10例高血壓病人例高血壓病人,治療前后各例舒張壓測量治療前后各例舒張壓測量結果如表結果如表1，問該藥是否有降低舒張壓的作用？，問該藥是否有降低舒張壓的作用？表表1 10例高血壓患者用某藥治療前后的舒張壓例高血壓患者用某藥治療前后的舒張壓(mmHg) 例號例號 治療前治療前 治療后治療后 差數差數d 1 117 123 -6 2 127 108 19 3 141 120 21 4 107 107 0 5 110 100 10 6 114 98 16 7 115 102 13 8 138 152 -14 9 127 104 23 10 122 107 15 假設：假設： H0

14、:差數總體均數差數總體均數d=0 該藥物沒有降壓作用該藥物沒有降壓作用 H1:差數總體均數差數總體均數d0 該藥物有降壓作用該藥物有降壓作用 當當P0.05, 拒絕拒絕H0, 認為治療前后舒張壓之差的均值認為治療前后舒張壓之差的均值與與0有顯著差異有顯著差異,可以認為該藥有降低舒張壓作用?？梢哉J為該藥有降低舒張壓作用。 當當P0.05, 接受接受H0, 認為治療前后舒張壓之差的均值認為治療前后舒張壓之差的均值與與0沒有顯著差異沒有顯著差異,可以認為該藥沒有降低舒張壓作用可以認為該藥沒有降低舒張壓作用。例例v某省制定了一項激勵中小企業自主創新的財某省制定了一項激勵中小企業自主創新的財政政策，并采

15、用隨機方法選擇了政政策，并采用隨機方法選擇了20個縣市參個縣市參加財政政策激勵效果的試驗。如果用加財政政策激勵效果的試驗。如果用20個縣個縣市的中小企業市的中小企業R&D投入占銷售收入比重變動投入占銷售收入比重變動來測度財政政策對中小企業自主創新的激勵來測度財政政策對中小企業自主創新的激勵 效果，試分析該財政政策對中小企業自主創效果，試分析該財政政策對中小企業自主創新有無激勵效果。新有無激勵效果。n獨立樣本的獨立樣本的T檢驗：檢驗兩組不相關的樣本檢驗：檢驗兩組不相關的樣本是否來自具有相同均值的總體（均值是否是否來自具有相同均值的總體（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否相同，如

16、男女的平均收入是否相同，是否有顯著性差異）有顯著性差異）n配對配對T檢驗：檢驗兩組相關的樣本是否來自檢驗：檢驗兩組相關的樣本是否來自具有相同均值的總體具有相同均值的總體(前后比較，如訓練效前后比較，如訓練效果，治療效果果，治療效果)單因素方差分析單因素方差分析v作用：用于多個樣本總體均值的比較，用以檢驗某作用：用于多個樣本總體均值的比較，用以檢驗某因素不同水平的影響是否顯著。因素不同水平的影響是否顯著。v假設：假設：v1.方差齊性檢驗：方差齊性檢驗：F F檢驗檢驗vH H0 0：2 21 1= =2 22 2=2 2n n 各個樣本總體的方差相等各個樣本總體的方差相等vH H1 1： 2 21

17、 1、2 22 22 2n n各組樣本總體的方差不全相各組樣本總體的方差不全相等等vPP決絕原假設決絕原假設 各組樣本總體的方差不全相等各組樣本總體的方差不全相等 vPP 接受原假設接受原假設 各組樣本總題的方差相等各組樣本總題的方差相等Test of Homogeneity of VariancesTest of Homogeneity of Variances投訴量.916319.452LeveneStatisticdf1df2Sig.A AN NO OV VA A投訴量845.2173281.73914.787.000362.0001919.0531207.21722Between Gr

18、oupsWithin GroupsTotalSum ofSquaresdfMean SquareFSig.方差齊性檢驗各樣本總體均值是否相等v2.均值檢驗均值檢驗vH0：1 1=2 2=n n 含義：各組含義：各組樣本總體均值樣本總體均值相相等等vH1：1 1,2 2 n n含義：各組樣本總體均值不完全含義：各組樣本總體均值不完全相等。相等。v假設檢驗：假設檢驗：vP P 拒絕原假設拒絕原假設 各組樣本總體均值不全相等各組樣本總體均值不全相等vPP 接受原假設接受原假設 各組樣本總體均值相等各組樣本總體均值相等一般提法一般提法H0: 1 = 2 = r (因素有因素有r個水平）個水平）H1:

19、1 ， 2 ， ， r不全相等不全相等例如：例如：H0: 1 = 2 = 3 = 4各種顏色的飲料平均銷量相等，顏色對銷售各種顏色的飲料平均銷量相等，顏色對銷售量沒有影響量沒有影響H1: 1 ， 2 ， 3， 4不全相等不全相等各種顏色的飲料平均銷量不相等，顏色對銷各種顏色的飲料平均銷量不相等，顏色對銷售量有影響售量有影響均值假設均值假設例例v某公共管理研究者采用隨機抽樣方法研究某省東部、某公共管理研究者采用隨機抽樣方法研究某省東部、北部、中部、南部和西部五個不同地區北部、中部、南部和西部五個不同地區10年間每周年間每周發生的交通事故次數，若從五個不同地區發生的交通事故次數，若從五個不同地區(

20、視為五個視為五個不同總體）獨立地各選取不同總體）獨立地各選取12個周發生的交通事故次個周發生的交通事故次數作為研究對象，五個不同地區數作為研究對象，五個不同地區12個周每周發生的個周每周發生的交通事故次數如表交通事故次數如表9所示。請在所示。請在= 1%的顯著性水的顯著性水平下檢驗該省五個不同地區平下檢驗該省五個不同地區10年間每周發生的交通年間每周發生的交通事故次數是否存在顯著的差異。事故次數是否存在顯著的差異。 無重復雙因素方差分析無重復雙因素方差分析v又稱無交互作用雙因素方差分析又稱無交互作用雙因素方差分析v作用：作用：n4分析兩個因素的影響結果是否顯著，分析兩個因素的影響結果是否顯著，

21、實質還是進行均值的比較。實質還是進行均值的比較。v問：問：vA因素的不同水平（方案）的效果（均值）因素的不同水平（方案）的效果（均值）有無顯著差異？有無顯著差異？vB因素的不同水平（方案）的效果（均值）因素的不同水平（方案）的效果（均值）有無顯著差異？有無顯著差異？ 均值假設與檢驗：均值假設與檢驗： 零假設：零假設：H0A： H0B： 備選假設：備選假設：H1A： H1B： 檢驗：檢驗： P 拒絕原假設，拒絕原假設，A/B的影響顯著的影響顯著 P 接受原假設，接受原假設， A/B的影響不顯著的影響不顯著sii, 3 , 2 , 1,. nij, 3 , 2 , 1,. （至少有兩個不等）（至少

22、有兩個不等）之間不完全相等之間不完全相等. 2. 1,s （至少有兩個不等）（至少有兩個不等）之間不完全相等之間不完全相等s .2 .1 ., 無重復的雙因素分析，不需要進行方差齊性檢驗。無重復的雙因素分析，不需要進行方差齊性檢驗。例例v有四種企業有四種企業技術創新專利激勵政策技術創新專利激勵政策(A因素因素) ，分別，分別設為設為A1、A2、 A3、A4。為了研究這四種專利激勵。為了研究這四種專利激勵政策的激勵效果，按隨機區組實驗設計的原則，將政策的激勵效果，按隨機區組實驗設計的原則，將企業分為企業分為技術創新能力強技術創新能力強、技術創新能力較強技術創新能力較強、技術創新能力技術創新能力

23、一般一般和和技術創新能力差技術創新能力差四種類型四種類型(即區組，即區組，B因素因素) ，分別設為，分別設為B1、B2、 B3、B4?，F分別從每種類型企業中隨機地抽取現分別從每種類型企業中隨機地抽取4家企業家企業(共共16家家) ，它們分別，它們分別 被隨機地分配參加一種企業技術創被隨機地分配參加一種企業技術創新能力專利激勵政策的實驗研究。經過兩年時新能力專利激勵政策的實驗研究。經過兩年時 間后，間后，對企業的年均發明專利增長率進行統計。試比較這對企業的年均發明專利增長率進行統計。試比較這四種企業技術創新專利激勵政策的激勵效果是否有四種企業技術創新專利激勵政策的激勵效果是否有顯著的差別顯著的差

24、別? vA因素的檢驗結果是因素的檢驗結果是P=0.0000.05,所以企業的創新所以企業的創新水平對激勵效果沒有明顯影響；水平對激勵效果沒有明顯影響；表表9-14是關于是關于A因因素素(專利激勵政專利激勵政策策)第第1、第、第2、第第3三個水平與三個水平與第第4水水 平激勵效平激勵效果的對比分析果的對比分析結果。統計檢結果。統計檢驗結果表明，驗結果表明，三個水平與第三個水平與第4水平平均數差水平平均數差值均達到了高值均達到了高度統計顯著性度統計顯著性水平（結果均水平（結果均為為p=0.000)。這表明，第這表明，第1、第第2、 第第3三個三個水平與第水平與第4水平水平激勵效果存在激勵效果存在著

25、顯著性差異。著顯著性差異。 有重復的雙因素方差分析有重復的雙因素方差分析v也稱有交互作用的雙因素方差分析也稱有交互作用的雙因素方差分析v作用：分析兩個因素的影響是否顯著，及其交互效作用：分析兩個因素的影響是否顯著，及其交互效應是否顯著。應是否顯著。v問：問：v因素因素A的不同水平或方案的效果的不同水平或方案的效果/均值有無顯著不同？均值有無顯著不同？v因素因素B的不同水平或方案的效果的不同水平或方案的效果/均值有無顯著不同？均值有無顯著不同？v因素因素A和因素和因素B之間的交互作用影響是否顯著？之間的交互作用影響是否顯著？v方差齊性檢驗方差齊性檢驗v假設：假設：v各個樣本總體的方差相等各個樣本

26、總體的方差相等v各個樣本總體的方差不等相等各個樣本總體的方差不等相等v檢驗：檢驗：vP0.05 拒絕原假設拒絕原假設 樣本總體的方差不全相等樣本總體的方差不全相等vP0.05 接受原假設接受原假設 樣本總體的方差相等樣本總體的方差相等 均值假設：均值假設： 零假設：零假設：H0A： H0B： H0C：Cij =0,A與與B交互效應為零交互效應為零/不存在不存在 備選假設：備選假設：H1A： H1B： H1C：Cij不全為不全為0,A與與B交互效應存在交互效應存在sii, 3 , 2 , 1,. 即，即， nij, 3 , 2 , 1,. 即，即， （至少有兩個不等）（至少有兩個不等）之間不完全

27、相等之間不完全相等. 2. 1,s （至少有兩個不等）（至少有兩個不等）之間不完全相等之間不完全相等s .2 .1 ., v均值顯著性檢驗均值顯著性檢驗vP0.05 拒絕原假設拒絕原假設 各個水平的效果不同各個水平的效果不同 即某個因素有作用，或交互作用影響顯著即某個因素有作用，或交互作用影響顯著vP0.05 接受原假設接受原假設 各個水平的效果相同各個水平的效果相同 即某個因素沒有作用，或交互作用影響不即某個因素沒有作用，或交互作用影響不顯著顯著例例v有四種企業技術創新專利激勵政策有四種企業技術創新專利激勵政策(A因素因素) ，分別，分別設為設為A1、 A2、A3、 A4。為了研究這四種專利

28、激。為了研究這四種專利激勵政策的激勵效果，按隨機區組實驗設計的原則，勵政策的激勵效果，按隨機區組實驗設計的原則，將企業分為將企業分為技術創新能力強技術創新能力強、技術創新能力較技術創新能力較強強、技術創新能力一般技術創新能力一般和和技術創新能力差技術創新能力差四四種類型種類型(即區組，即區組，B因素因素) ，分別設為，分別設為B1、B2、 B3、B4?，F分別從每一種類型企業中隨機地抽取?，F分別從每一種類型企業中隨機地抽取16家家企業企業(共共64家企業家企業) ，每，每 4家企業一組被隨機地分配家企業一組被隨機地分配參加一種企業技術創新能力專利激勵政策的實驗研參加一種企業技術創新能力專利激勵政

29、策的實驗研究。經過兩年時間后，對企業的年均發明專利增長究。經過兩年時間后，對企業的年均發明專利增長率進行統計。試分析企業技術創新專利激勵政策、率進行統計。試分析企業技術創新專利激勵政策、企業類型及其交互作用的效應。企業類型及其交互作用的效應。 T檢驗與方差分析比較檢驗與方差分析比較v相同之處：相同之處：都是分析樣本總體均值之間是否都是分析樣本總體均值之間是否存在顯著差異。存在顯著差異。v不同：不同：vT檢驗針對的是檢驗針對的是單個樣本單個樣本或者兩個獨立樣本或或者兩個獨立樣本或兩個配對樣本。兩個配對樣本。v方差分析針對的是三個及三個以上的樣本總方差分析針對的是三個及三個以上的樣本總體之間的均值

30、比較。體之間的均值比較。相關分析與回歸分析相關分析與回歸分析Pearson相關分析相關分析v簡單相關分析或積差相關分析簡單相關分析或積差相關分析v作用：確定兩個變量之間是否具有顯著的相關關系作用：確定兩個變量之間是否具有顯著的相關關系v假設：假設：vH0:r=0 兩個變量之間沒有相關關系兩個變量之間沒有相關關系vH1:r0 兩個變量之間有相關關系兩個變量之間有相關關系v檢驗：檢驗：vP0.05 拒絕原假設拒絕原假設 兩個變量之間相關兩個變量之間相關vP0.05 接受原假設接受原假設 兩個變量之間不相關兩個變量之間不相關例例v以以19902005年的統計數據為依據，運用年的統計數據為依據，運用S

31、PSS計算農村居民家庭人均純收人和城鎮計算農村居民家庭人均純收人和城鎮居民家庭人均可支配收入兩者之間的居民家庭人均可支配收入兩者之間的Pearson 相關系數，并進行統計顯著性檢驗。相關系數，并進行統計顯著性檢驗。 v從輸出結果可以看出，農村居民家庭人均純收入從輸出結果可以看出，農村居民家庭人均純收入(x)和城鎮居民家庭人均和城鎮居民家庭人均 可支配收入可支配收入(y)兩者之間在兩者之間在= 0.05的水平下達到統計顯著性（的水平下達到統計顯著性（P=0.000）線性相）線性相關關系，關關系，Pearson相關系數為相關系數為r=0.987。偏相關分析偏相關分析v作用：作用：排除排除其他因素的

32、影響，分析兩個變量之間是其他因素的影響，分析兩個變量之間是否存在顯著的相關關系否存在顯著的相關關系v假設：假設：vH0:r12,3=0 剔除變量剔除變量3的影響后，的影響后，1、2兩個變量之間兩個變量之間沒有偏相關關系沒有偏相關關系vH1:r12,30剔除變量剔除變量3的影響后，的影響后，1、2兩個變量之間兩個變量之間有偏相關關系有偏相關關系v檢驗：檢驗：vP0.05 拒絕原假設拒絕原假設 兩個變量之間存在偏相關兩個變量之間存在偏相關vP 0.05 接受原假設接受原假設 兩個變量之間不存在偏相關兩個變量之間不存在偏相關r r 是排除其他因是排除其他因素影響之后的素影響之后的偏相關系數，偏相關系

33、數，即即r r12,312,3例例v以以2004年我國年我國31個省市出口商品、國內生產個省市出口商品、國內生產總值和實際利用外資的相關統計數據為依據，總值和實際利用外資的相關統計數據為依據，研究研究出口商品出口商品與與國內生產總值國內生產總值的關系。的關系。 ？回歸分析回歸分析（一元線性回歸）（一元線性回歸）v作用：用于確定具有相關關系的兩個變量之間是否作用：用于確定具有相關關系的兩個變量之間是否存在顯著的因果關系存在顯著的因果關系/回歸關系回歸關系v假設：假設：vH0:=0 =0 兩個變量之間沒有回歸關系或者因果關系兩個變量之間沒有回歸關系或者因果關系vH1:0 0 兩個變量之間存在回歸關系兩個變量之間存在回歸關系v檢驗：檢驗：vP0.05