思考题

2）联系：回归分析和相关分析均为研究及度量两个或两个以上变量之间关系的方法。 区别：当旨在分析变量之间关系的密切程度时，一般使用相关分析。倘若研究的目的是确定变量之间数量关系的可能形式，找出表达它们之间依存关系的合适的数学模型，并用这个数学模型来表示这种关系形式，则用回归分析。

4）多元线性回归分析的基本假定包括: 1、零均值假定:假设随机扰动项的期望或均值为零。 2、同方差和无自相关假定:假设随机扰动项互不相关且方差相同。 3、随机扰动项与解释变量不相关假定:假设随机扰动项与自变量的协方差为0。 4、无多重共线性:假设各解释变量之间不存在线性相关关系。 5、正态性假定:假设随机扰动项服从正态分布。

x=c(3.5,1,4,2,1,3,4.5,1.5,3,5)
y=c(825.0,215,1070,550,480,920,1350.0,325.0,670,1215)
plot(x,y,main="散点图",xlab="小时",ylab="张")

cor(x,y)
## [1] 0.9489428

根据散点图可知，x与y之间大致呈线性关系