pearson系数和回归结果有关系吗 pearson相关性系数模型的优缺点？
pearson相关性系数模型的优缺点？
皮尔逊相关系数的优点是。直观地看到两个变量之间的相关性是定量分析的基础，这样可以筛选出许多不相关的因素，为后期建模即回归方程对提供依据，有利于简化模型。
spss相关性分析的类型？
相关性是指两个变量之间变化趋势的一致性。如果两个变量的变化趋势一致，那么就可以认为这两个变量之间存在一定的关系(但要说存在一定的关系，必须是两个具有实际经济意义的变量)。相关分析也是常用的统计方法，用SPSS统计软件操作也很简单。具体方法步骤如下。
方法步骤
一个
选取理论上有关联的两个变量，如X和Y，将数据输入SPSS。
2
一般来说，X和Y的趋势是一致的。
三
为了解决相似性，采用SPSS对其进行分析，从分析-相关-双变量。
四
打开二元相关对话框，将所选的x和y导入变量窗口。
五
然后选择皮尔逊相关系数作为相关系数，另外两个也可以选择。这只是统计方法上的细微差别，一般不影响结论。
六
单击确定，在结果输出窗口中显示相关性分析的结果。可以看到X和Y的相关系数是0.766，对应的显著性是0.076。如果显著性水平设置为0.05，则不通过显著性检验，即虽然两个变量总体趋势一致，但不显著。
需要注意的事项
相关性分析研究的是两个变量之间的相关性，但是你研究的两个变量必须是相关的。如果你做历年总人口和你身高的相关分析，分析结果会有显著相关，但没有实际意义，因为总人口和你身高都在逐渐增加，从数据上看是一致的，但没有实际意义。
二维正态分布有哪些重要性质？
性质1:设X为随机变量，其分布函数为F(x)，则YF(X)服从[0，1]中的均匀分布。性质2:设X1，K，Xn为一个分布的简单样本，其分布函数为F(x)。根据性质1，在概率意义下，f (x1)，F(X2)，K，F(Xn)均匀分布在(0，1)上，并从小到大排序，记为F(X1)。对应分布函数的反函数值F-1(r1)，F-1(r2)，K，F-1(rn)(卡方分布中的卡方得分)应该非常接近x1，x2k，xn，所以在概率意义上，这些散点(x1，F-1 (R1))，(x2，f-1。根据性质2，如果x服从正态分布，则散点理论上应该落在一条直线上，可以用皮尔逊系数来描述这种分布。但由于随机变异的存在，皮尔逊系数不等于1，所以通过随机模拟的方法，得出了皮尔逊系数95%的下限。性质三:根据条件概率公式P(X，Y)P(Y|X)P(X)可知(X，Y)服从二元正态分布的充要条件是X是固定的，Y服从正态分布(条件概率分布)，X的边际分布是正态分布。根据线性回归的性质εY-(α βX)固定X，Y的条件概率分布为正态分布的充要条件是线性回归的残差ε服从正态分布，由此可以得出(X，Y)服从二元正态分布的充要条件是X的边际分布为正态分布，线性回归模型Y α β X的残差ε服从正态分布。设x来自正态总体，从正态总体中随机模拟抽样5000次，每次抽样的样本含量为7到50。求F(x)的秩和排序F(x)与排序x的皮尔逊相关系数..表1 5000次随机模拟得到的检验正态分布的皮尔逊相关系数边界值(略)同样，我们也可以用同样的方法得到检验卡方分布的皮尔逊相关系数边界表(简表)表2相关系数边界表(略)2随机模拟验证21皮尔逊相关系数边界表随机模拟验证设x来自正态总体，从正态总体中随机模拟抽样5000次，每次抽样的样本含量分别为10、20、30、40、50。并计算出相应的Pearson卡方系数，以及落在边界值之外的比例，即剔除率，然后在同批数据的前提下，用McNemar检验比较该方法与Swilk方法的差异。表3(一元正态分布)模拟次数(略)表4(一元偏态分布，χ2)模拟次数(略)或以上的方法在样本量7的置信区间内的拒识率为[78.37%，94.12%]，在其他样本量接近100%，可以证明是正确的。22卡方分布边界表的随机模拟验证5卡方分布:模拟5000次的随机模拟验证(略)23马氏距离根据马氏距离的定义，从正态分布总体中随机抽取样本量为10、20、30、40、50的样本模拟5000次，对X1、X2K、XN按上述方法进行卡方评分，并根据上述相关性，得到皮尔逊系数。表6马氏距离在皮尔逊系数边界外的比例(略)表24二元正态分布数据对于材料的随机模拟验证，设置一个二维矩阵A，分别求出特征值P和Z。假设X的所有元素都来自正态总体分布，YZ′×X必须服从二元正态分布，随机模拟5000次。根据属性3中介绍的方法进行验证的拒绝率如下。表7(二元正态分布)模拟次数(略)表8(二元偏态分布，χ2)模拟次数(略)25三元正态分布数据的随机模拟验证同样用同样的方法随机模拟验证5000次，得到三元正态分布数据的拒识率。表9(三元正态分布)模拟次数:5000次
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