京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用于衡量两类现象在发展变化的方向与大小方面存在一定的关联(不包括因果和共变关系)。
1.正线性相关
例如销售额中涵盖了销售利润和各类成本等,从数据大致可以看出,销售利润随着销售额的增长而增长,由于各类不确 定因素,数据点基本落在直线周围,我们称之为正线性相关。
2.负线性相关
例如通常情况下,某地区的犯罪率越高,则该地区的房价越低,但由于供需环境等其他不确定因素,数据点基本落在直 线周围,我们称之为负线性相关。
3.完全线性相关
虽然所有点都在直线上,但是我们不能说两个变量是函数关系,这是因为我们看到的是样本,并且我们假设两个变量是 随机变量,而我们需要推导的是两个总体的关系。
4.非线性相关
例如虽然网站的点击量随着网站的广告投入的增加而增加,但其数据点分布在对数线周围,呈现出对数相关性。
估计标准误差与相关系数的关系
一元线性回归中,对于同一个问题,估计标准误差就意味着样本点到回归线的距离越近,那么两个变量的 线性相关性就越强,相关系数越大。
1.相关系数
一般情况下,如果不做特殊说明,指的就是线性相关。 如果相关系数是根据变量的样本数据计算的,即为了推断总体,那么则称为样本相关系数(虽然有的时候在部分资料里 并不严格说明),记为 r(有的教材里也称为Pearson相关系数)
虽然没有严格的规定,但是我们往往习惯按照下面的方式对相关性强度进行分级:
由于 r 只是样本线性相关系数,无论其数值等于多少,我们需要推断的始终是总体的相关性如何,这时候我们就需要运 用显著性检验的知识了。我们运用R.A.Fisher提出的 t 检验方法来检验两个变量总体之间是否存在线性相关关系。
原假设:H0 : ߩ = 0,两变量间无直线相关关系 检验统计量:
适用条件:数据间相互独立,包括观测间相互独立与变量间相互独立;变量为连续变量(积差相关的条件);两变量间 的关系是线性的。
(1)散点的密集程度,反应相关性的大小;
(2)散点是否具有线性关系,或线性趋势,还是其 他形式,如果是其他形式是否可以转换成线性 形式;
(3)线性关系之外是否存在异常值及其存在与线性 趋势的哪个方向;
(4)数据是否存在稀疏问题。
回归分析能解决什么问题?
探索影响因变量的可能因素;
利用回归模型进行预测。
相关与回归间的关系?
相关分析侧重反映散点的疏密程度。
回归分析侧重反映散点的趋势程度。
1.线性回归的基本过程
第一步:总平方和分解
第二步:计算判定系数
第三步:残差标准误
由于 SSE 是一个求和表达式。样本越多,SSE 的取值就往往会越大,因此,SSE 并不适合相对 客观的反映估计值与样本值的偏离程度,我们需要将 SSE 处理成相对值。于是我们令
,其中 n-2 是自由度。这个公式可以粗略的理解为,通过除以自由度,得到残差平 方的均值;再开根号则可以将方差转化成标准差,也成为估计标准误差。
第四步:线性关系检验
线性回归模型的假设
1.回归分析前,哪种数据处理是不合理的( )。 A. 标准化处理
B. 取对数处理
C. 排秩处理
D. 取整处理
答案:CD 解析:标准化可以消除数据规模的影响,对数处理往往可以解决数据正态假设的问题。
2.线性回归分析主要用于哪种情境( )。
A. 客户价值评估
B. 贷款违约识别
C. 不同班级在英语得分上是否存在差异
D. 根据用户特征进行市场细分
答案:A 解析:B项说的是逻辑回归的内容,C项是方差分析的内容,D项是说聚类分析等 方法。
3.线性回归假设正确的是( )。
A. 线性:因变量与自变量间的线性关系
B. 正态性:残差必须服从正态分布
C. 独立同分布:残差间相互独立,且遵循同一分布
D. 正交假定:误差项与自变量不相关,其期望为0 答案:ABCD 解析:考察线性回归的基本假设。
4.以下关于线性回归阐述正确的是( )。
A. 如果我们建立了y关于x的线性回归方程,那么我们就可以将y变化的原因归结于x的变化。
B. 如果我们建立了y关于x的线性回归方程,在没有其他信息的情况下,我们只能说这两个变量存在线性关系。
C. 如果变量x与y无法建立线性回归方程,那就说明x和y没有关系
D. 如果想研究市场规模与市场环境因素的关系,那么我们就可以以30年的市场规模数据作为因变量y(年化数据), 对应的市场环境数据作为自变量x,建立线性回归方程(共30个样本)。
答案:B 解析:A项是把关系当做因果了,C项有可能有别的非线性关系,D项更适合做面板模型, 线性回归适合做截面数据。
5.回归平方和SSR反映了y的总变差中( )。
A. 由于 x 和 y 之间的线性关系引起的 y 的变化部分
B. 除了 x 和 y 之间的线性影响之外的其他因素对 y 变差的影响
C. 由于 x 和 y 之间的非线性关系引起的 y 的变化部分
D. 由于 x 和 y 之间的函数关系引起的 y 的变化部分
答案:A 解析:熟悉SSR、SSE的相关概念。
点击CDA题库链接,获取免费版CDA题库入口,祝考试顺利,快速拿证!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16