2018年中级经济师《经济基础》考点：变量间的相关分析

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(一)相关关系分类

(二)两变量的散点图

(三)相关系数的定义和计算

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本知识点属于《经济基础》科目  第二十四章统计描述

【知识点】变量间的相关分析

变量间的相关分析

(一)相关关系分类

1. 按相关的程度可分为：完全相关、不完全相关和不相关。

2. 按相关的方向可分为：正相关和负相关。

3. 按相关的形式可分为：线性相关和非线性相关。

【注意】相关关系并不等同于因果关系。

(二)两变量的散点图

两个变量间的关系可以用散点图来展示。

1. 观测点分布无规律：不相关。

2. 观测点分布密集在一条线周围：线性相关

正相关：直线向右上倾斜

负相关：直线向右下倾斜

3. 观测点呈现曲线模式：两个变量非线性相关。

(三)相关系数的定义和计算

1. Pearson相关系数：度量的是两个变量之间的线性相关关系。

2. Pearson相关系数的取值范围：-1≤r≤1。

0<r≤1：变量x和y之间存在正线性相关关系;< p="">

-1≤r<0：变量X和Y之间存在负线性相关关系;

r=1：变量X和Y之间为完全正线性相关;

r=-1：变量X和Y之间为完全负线性相关。

【注意】Pearson相关系数只适用于线性相关关系的判断。因此r=0只表示两个变量之间不存在线性相关关系，并不说明变量之间没有任何关系，比如它们之间可能存在非线性相关关系。

3. 相关程度：

(1)|r|≥0.8：高度相关;

(2)0. 5≤|r|<0.8：中度相关;

(3)0. 3≤|r|<0.5：低度相关;

(4)|r|<0.3：说明两个变量之间的相关程度极弱，可视为无线性相关关系。

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