直线相关分析中，对相关系数作假设检验，其目的是（） A.检验两总体相关系数是否相等 参考答案：B
简述变量间的相关分析有哪些方法 《变量间的相关关系》的主要内容为采用定性和定量相结合的方法研究变量之间的相关关系，主要研究线性相关关系．主要概念有“相关关系”、“散点图”、“回归直线和回归直线方程”、“相关系数”等．研究方法为先绘制散点图，直观表示观测数据，定性描述变量间相关关系的类型、方向、相关程度．然后应用最小二乘法确定变量间相关关系的具体表达形式，描述变量间的数量规律，并由一个变量的取值去推测另一个变量的取值．这部分内容涉及到一些重要的统计思想和方法，对学生的学习和教师的教学都有一定的难度．本文就研究对象、核心概念、研究方法、统计思想及相关应用进行简单的解读，提出一些教学建议，希望对教学能提供一些帮助．一、相关概念及统计思想方法1．相关关系—变量间的不确定关系两个变量之间的数量关系有两种不同的类型：一种是函数关系，一种是相关关系．当一个变量取一定的值时，另一个变量有确定的值与之对应，我们称这种关系为确定的函数关系．一般把作为影响因素的变量称为自变量，把与之对应变化的变量称为因变量．当一个变量取一定的数值时，与之对应的另一个变量的值虽然不确定，但它按某种规律在一定的范围内变化，变量间的这种关系称为不确定性。
应用直线相关与回归时应注意哪些问题 1、作回归分析要有实际意义，不能把毫无关联的两种现象，随意进行回归分析，忽视事物现象间的内在联系和规律；如对儿童身高与小树的生长数据进行回归分析既无道理也无用途。另外，即使两个变量间存在回归关系时，也不一定是因果关系，必须结合专业知识作出合理解释和结论。2、直线回归分析的资料，一般要求应变量Y是来自正态总体的随机变量，自变量X可以是正态随机变量，也可以是精确测量和严密控制的值。若稍偏离要求时，一般对回归方程中参数的估计影响不大，但可能影响到标准差的估计，也会影响假设检验时P值的真实性。3、进行回归分析时，应先绘制散点图（scatter plot）。若提示有直线趋势存在时，可作直线回归分析；若提示无明显线性趋势，则应根据散点分布类型，选择合适的曲线模型（curvilinear modal），经数据变换后，化为线性回归来解决。一般说，不满足线性条件的情形下去计算回归方程会毫无意义，最好采用非线性回归方程的方法进行分析。4、绘制散点图后，若出现一些特大特小的离群值（异常点），则应及时复核检查，对由于测定、记录或计算机录入的错误数据，应予以修正和剔除。否则，异常点的存在会对回归方程中的系数a、b的估计产生较大影响。5、回归。
相关分析与回归分析的联系与区别是什么？详细点的，高手来
如何分析三种试验方法结果的相关性 分析：统计学意2113义（p值）结果5261的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）4102的一种估计方法1653。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。如何判定结果具有真实的显著性在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中，最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>；比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。通常，许多的科学。
SPSS中Pearson直线相关性分析操作及结果解读，Pearo线性相关性分析常用来定量描述两个定量变量间直线相关的方向和密切程度。Pearo线性相关性分析只能用于两个定量变量之间的。
相关分析法是一种统计学方法，主要用于水文地质勘探试验资料不足，但是地下水动态资料较多的地区，建立不同变量之间的相关关系，如抽水量与降深、岩溶管道流量与降水量等，求解地下水均衡要素。根据变量的数量可分为二元相关（两个变量）和多元相关（多个变量），按相关方程式的性质分为线性相关和非线性相关。在地下水数量评价中经常用到的是二元回归，下面以抽水量与降深之间的关系为例，讨论相关分析法的一般过程。（一）确定相关曲线类型根据抽水试验资料，将一系列抽水量（Qi，i=1，2，…，n）与降深（Si，i=1，2，…，n）点到Q-S坐标图上（如图3-11所示），根据散点的分布趋势，确定曲线类型。常见的曲线类型如表3-5所示。表3-5 常见的抽水量（Q）-降深（S）曲线类型图3-11 Q-S散点分布趋势图（二）建立相关方程建立相关方程，也就是确定表3-3中的待定系数（a，b）。一般可根据抽水实验获得的资料，采用最小二乘法计算a，b。实际上表3-4中的各种曲线方程都可以通过坐标转换，化为Y=aX+b型的线性关系。下面以直线型为例说明求解待定系数和相关系数的方法。设有n组抽水试验资料，记为（Qi，Si）i=1，2，…，n。在Q-S坐标系中呈直线分布，设其方程为Q=aS+b。
直线相关与回归的区别和联系是什么 区别（1）应用不同：直线回归用于说明两变量间数量依存变化的关系，描述y如何依赖于x而变化；直线相关用于说明两变量间的直线相关关系，此时两变量的关系是平等的。（2）资料要求不同：直线回归要求应变量y是来自正态总体的随机变量，而x可以是来自正态总体的随机变量，也可以是严密控制、精确测量的变量；相关分析则要求x，y是来自双变量正态分布总体的随机变量。（3）b和r的含义不同：b表示x每改变一个单位，y平均增（减）b个单位；r说明具有直线关系的两个变量间相关的密切程度与相关方向。联系（1）对同一样本，若同时计算b和r，其正负号是一致的。（2）对同一样本，b和r的假设检验是等价的，二者的t值相等，即tb＝tr。（3）用回归解释相关。r的平方称为决定系数R2，它反映在应变量y的总变异中能用x与y的回归关系解释的比例。R2取值在0到1之间，且无单位。R2越接近于1，表明回归方程的效果越好。
应用直线相关与回归时应注意哪些问题？ 答：1）.两变量作直线回归分析时，要求应变量Y服从正态分布，通常自变量X为可以精确测量或严格控制的因素.2）作回归分析时要有实际意义，不能把毫无关联的两事物或现象进行回归分析.3）在进行回归分析前，应绘制散点图，若各散点分布呈直线趋势时，才适宜用直线回归分析.另外，还要注意有无异常点（outlier），即残差绝对值特别大的观察点，若是错误所致，应予以修正或去除.4）回归方程适用范围一般以自变量X实际取值范围为限，不能任意外推.因为超出自变量X取值范围时，两变量间就不一定呈原有的直线关系.
过直线外一点画已知直线的垂线，可以画多少条 在同一平面内仅一条，在空间内可有无数条。分析过程如下：垂直，是指一条线与另一条线成直角，这两条直线互相垂直。通常用符号“⊥”表示。在同一平面内，过直线外一点，有。
