物流相关性分析

1、拟经济；协调发展 在当代的社会经济关系中，实体经济和虚拟经济的共同发展构成了当今世界经济关系的新的格局。
虚拟经济自产生以来一直以高速的、高调的姿态发展着，对实体经济也产生了重大的影响。
尤其是 20 世纪中期以来，伴随着证券市场的膨胀发展，虚拟经济在实体经济的支撑下产生和膨胀，也在不断的脱离实体经济，二者之间也产生了让学术界关心的复杂关系。
一、虚拟经济的概念和特征分析 1.概念 实体经济（The Real Economy）是指传统的物质产品和精神产品的生产活动，如交通运输业、能源产业、邮电通讯业、工程建筑业等，也包括教育、文化、艺术等精神产品和服务等。
而虚拟经济（Fictitious Economy）是相对实体经济而言的，顾名思义，就是没有任何物质生产和销售服务等相关实体经济参与的，通过虚拟的增值手段而获得利润的一种新型手段，是经济虚拟化（西方称之为“金融深化” ）的必然产物。
经济的本质是一套价值系统，包括物质价格系统和资产价格系统。
与由成本和技术支撑定价的物质价格系统不同，资产价格系统是以资本化定价方式为基础的一套特定的价格体系，这也就是虚拟经济。
广义地讲，虚拟经济除了目前研究较。

2、同样以千美元度量。
,sales= 1 +2*price +3*advert+ ,相关性分析,相关性分析主要目的是研究变量之间关系的密切程度。
相关性分析的方法主要有:Pearson相关系数分析、Kendall T相关系数分析、Spearman秩相关系数分析以及偏相关系数分析。
,1. Pearson相关系数分析,Pearson相关性分析是一个描述线性相关强度的量，取值于一1和1 之间。
Pearson相关性分析的命令格式： correlate varlist if in weight ，correlate_ options pwcorr varlist if in weight ，correlate_ options ,correlate尽可能使用两两变量中所有没有缺失的数据,pwcorr只采用没有任何缺失数据的完整观测值,correlate选项说明,pwcorr选项说明,用pwcorr命令实现所有变量的Pearson相关系数分析，并在显著性水平超过0.05的相关系数上打上星号，其命令为：pwcorr , sig star(0.05),。

3、,与IgA肾病的关系尚不明确,慢性牙周炎,临床 病例 数据 分析,1,表1不同程度慢性牙周炎患者IgA肾病患病率比较(n(%),临床 病例 数据 分析,2,表2牙周炎组和非牙周炎组一般资料比较,临床 病例 数据 分析,3,表3不同程度慢性牙周炎患者和IgA肾病病理分级比较,IgA 肾病,以发作性肉眼血尿、无症状性血尿和(或)蛋白尿作为常见。
,世界范围内常见的原发性肾小球疾病之一，而各地区发病率又有明显差异，以亚洲及太平洋地区发病率较高。
,IgAN是一组以肾小球系膜细胞和系膜基质增生为主的一类肾小球病变，最终出现局灶性肾小球硬化，肾小球纤维化、完全肾小球硬化。
,临床症状：,流行病学：,危害：,一.概述,IgA 肾病,IgA系统可以防止外源性微生物、食物和抗原入侵机体内环境，当IgA系统发生紊乱时，即有可能发生IgA肾病。
,IgA肾病肾小球沉积为聚合体，而聚合体主要由黏膜分泌系统产生。
,细胞因子启动或促进肾组织的炎症和损伤。
或者作为抗炎性因子参与肾脏自身防御，两者的平衡决定肾脏疾病的转归。
,IgA系统：,IgA肾病与黏膜免疫的关系：,IgAN与细胞因子的关系：,二.。

4、验和非重复试验） 多因素方差分析 协方差分析,方差分析 （analysis of variance, 简称为ANOVA）,单因素方差分析 单因素方差分析也叫一维方差分析，用以对单因素多个独立样本均数进行比较，给出方差分析表，并可以进行两两之间均数的比较（多重比较），本节将介绍如何利用单因子方差分析命令对数据进行统计处理。
,方差分析 （analysis of variance, 简称为ANOVA）,方差分析 （analysis of variance, 简称为ANOVA）,1 在三个不同密度的小麦地里测量其株高2/3处的日平均温度，一共测量6天，所得数据如下表，分析不同密度的小麦地其株高2/3处的日平均温度有无显著差异。
(密度1密度2密度3),方差分析 （analysis of variance, 简称为ANOVA）,方差分析 （analysis of variance, 简称为ANOVA）,方差分析 （analysis of variance, 简称为ANOVA）,方差分析 （analysis of variance, 简称为ANOVA）,单因素方差分析齐次性检验结果：t=0。

5、 出租汽车费用与行驶里程： 总费用=行驶里程 每公里单价, 家庭收入与恩格尔系数： 家庭收入高，则恩格尔系数低。
,函数关系（确定性关系）,相关关系（非确定性关）,比较下面两种现象间的依存关系,现象间的依存关系大致可以分成两种类型：,函数关系,指现象间所具有的严格的确定性的依存关系,相关关系,指客观现象间确实存在关系，但数量上不是严格对应的依存关系,函数关系与相关关系之间并无严格的界限：有函数关系的变量间，由于有测量误差及各种随机因素的干扰，可表现为相关关系；对具有相关关系的变量有深刻了解之后，相关关系有可能转化为或借助函数关系来描述。
,相关关系的概念,现象之间的相互联系，常表现为一定的因果关系，将这些现象数量化则成为变量：其中一个或若干个起着影响作用的变量称为自变量，通常用X表示，它是引起另一现象变化的原因，是可以控制、给定的值；而受自变量影响的变量称为因变量，通常用Y表示，它是自变量变化的结果，是不确定的值。
,相关关系的概念,如果研究工业生产规模对工业贷款额的需求量问题，工业产值是自变量，工业贷款就是因变量； 如果研。

6、定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。
相关性分析也是常用的统计方法,用 SPSS 统计软件操作起来也很简单,具体方法步骤如下。
方法步骤1. 选取在理论上有一定关系的两个变量,如用 X,Y 表示, 数据输入到 SPSS 中。
2. 从总体上来看,X 和 Y 的趋势有一定的一致性。
3. 为了解决相似性强弱用 SPSS 进行分析,从分析-相关-双变量。
4. 打开双变量相关对话框,将 X 和 Y 选中导入到变量窗口。
5. 然后相关系数选择 Pearson 相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论。
6. 点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到 X 和 Y 的相关性系数为0.766,对应的显著性为 0.076,如果设置的显著性水平位 0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性, 但并不显著。
注意事项 相关分析研究的是两个变量的相关性,但你研究的两个变量必须是有关联的,如果你把历年人口总量和你历年的身高做相关性分析,分析结果会呈现显著地相关,但它没有实际的意义,因为人口总量和你的身高都是逐步增加的,从数据上来说。

7、系数，显著性 P 值为 0.4160.05，相关性不显著。
偏相关，显著性 P 值为 0.001o.o1，极显著相关。
（显著性看 sig. P 值，P0.05，“*”显著；P0.01，“*”极显著）3方法二：简便方法，快捷迅速，不用挨个分析偏相关，可以一下子出来。
1、分析回归线性。
2、“溶解氧、氨氮、总磷、总氮、水温”与“叶绿素”的偏相关分析。
如图，先选择变量，再选择“统计量”。
“统计量”一定要选择“部分相关和偏相关性”。
其他的可以不选。
继续确定。
43、结果分析，分别看 Sig. 显著性，和偏相关系数。
以总磷为例，与之前单独做“偏相关”分析结果是一样的。
其他变量与叶绿素的偏相关关系也可以在上表看出来。

8、期填 报 时 间： 2013 年 5 月 22 日2云南师范大学教务处编印一实验设计方案实验序号及名称：实验十: 线性回归与相关性分析实验时间 2013-05-17 实验室 睿智楼 3 幢 326（一） 、实验目的：1、能够熟练的使用 SPSS 软件对实验数据进行线性回归分析和相关性分析；2、掌握线性回归与相关性分析的基本思想和具体操作，能够读懂分析结果，并写出回归方程， 对回归方程进行各种统计检验；3、进一步熟悉 SPSS 软件的应用。
（二） 、实验设备及材料：微机、SPSS for Windows V 18.0 统计软件包及相应的要统计的数据（三） 、实验原理：1、统计学上采用相关分析(correlation analysis)研究呈平行关系的相关变量之间的关系。
2、对两个变量间的直线关系进行相关分析称为简单相关分析（也叫直线相关分析） ； 对多个变量进行相关分析时，研究一个变量与多个变量间的线性相关称为复相关分析； 研究其余变量保持不变的情况下两个变量间的线性相关称为偏相关分析；3、相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。
更精确地说，当一个变。

9、验和非重复试验） 多因素方差分析 协方差分析,方差分析 （analysis of variance, 简称为ANOVA）,单因素方差分析 单因素方差分析也叫一维方差分析，用以对单因素多个独立样本均数进行比较，给出方差分析表，并可以进行两两之间均数的比较（多重比较），本节将介绍如何利用单因子方差分析命令对数据进行统计处理。
,方差分析 （analysis of variance, 简称为ANOVA）,方差分析 （analysis of variance, 简称为ANOVA）,1 在三个不同密度的小麦地里测量其株高2/3处的日平均温度，一共测量6天，所得数据如下表，分析不同密度的小麦地其株高2/3处的日平均温度有无显著差异。
(密度1密度2密度3),方差分析 （analysis of variance, 简称为ANOVA）,方差分析 （analysis of variance, 简称为ANOVA）,方差分析 （analysis of variance, 简称为ANOVA）,方差分析 （analysis of variance, 简称为ANOVA）,单因素方差分析齐次性检验结果：t=0。

10、然而计算机软件可以使计算更简便。
按照以下的介绍来使用你的软件。
分析计算出相关性系数 r，它介于l 到 1 之间。
如果 r 接近 0 则两个变量没有线性相关性；当 r 接近l 或者 1 时，说明两个变量线性关系很强；正的 r 值代表当 y 值很小时 x 值也很小，当 y 值很大时 r 值也很大；负的 r 值代表当 y 值很大时 x 值很小，反之亦然。
示例图表 5.39 到图表 5.42 给出了两个变量不同关系时的散点图。
图表 5.39 给出了一个近似完美的线性关系，r0.98；图表 5.40 给出了一个弱的负线性相关关系，R=0. 69，与图表 5.39比较，数据散布在更宽的范围内；在图表 5.41 中，两个变量不相关，r0.l5 ；在图表 5.42 中，相关性分析计算出相同的 r 值0.15，但是，在这个情况下显然两个变量是相关的，尽管不是线性的。
注意事项如果，r0，则变量不相关，但是可能有弯曲的相关性，如图表 5.42 那样。
为避免这种情况，首先画出数据的散点图来判断它们的关系。
相关性分析只对于存。

11、系的方 法。
也代表了两个变量间的线性关联程度。
由一个相关系数(R)来衡量两个 变量间的联系强度，在这里-1 R 按照惯例，R表示真实的系数，R表示我们的最佳估算。
,相关,回归与相关,10-3,回归分析 回归分析建立关于因变量与 响应变量之间关系的估计方 程式（公式）。
,相关分析 量化两个变量之间的线性关 系的程度，即等式的适合性 如何？,VS,散点图,以图形方式展示每个样本的两个特性，每个坐标轴表示一个特性值：,X轴-因变量,Y轴-响应变量,散点图的目的是直观地说明两个变量之间的关系 与关联程度。
,散点图-图形展示关系,10-4,用Minitab做散点图,在Minitab中，可通过下列方式做散点图： a)图形散点图 b)统计回归拟合线图,例1,某黑带想了解一化学蒸馏过程中氧气的纯度(Y)与冷凝器中的炭氢化 合物的%之间的关系。
数据在Oxygen purity. mtw 请做出散点图Oxygen purity (Y) v s Hydrocarbon %(x),10-5,例1,Minitab:图形散点图(oxygen purity.mtw),例1,1。

12、相关； 的绝对值越大，相关程度越高。
两个现象之间的相关程度，一般划分为四级：如两者呈正相关，r 呈正值， r=1 时为完全正相关；如两者呈负相关则 r 呈负值，而 r=-1 时为完全负相关。
完全正相关或负相关时，所有图点都在直线回归线上；点子的分布在直线回归线上下越离散，r 的绝对值越小。
当例数相等时，相关系数的绝对值越接近 1，相关越密切；越接近于 0，相关越不密切。
当 r=0 时，说明 X 和 Y 两个变量之间无直线关系。
相关系数的计算公式为.其中 xi 为自变量的标志值； i1，2，n；为自变量的平均值，为因变量数列的标志值；为因变量数列的平均值。
为自变量数列的项数。
对于单变量分组表的资料，相关系数的计算公式.其中 fi 为权数，即自变量每组的次数。
在使用具有统计功能的电子计算机时，可以用一种简捷的方法计算相关系数，其公式.使用这种计算方法时，当计算机在输入 x、y 数据之后，可以直接得出 n、xi、yi、 、xiy1、 等数值，不必再列计算表。
简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数。
它一般用字母 r 表示。
它是用来度量定量变量间的线性相关关系。
复相。

13、归分析理论及模型建立的方法 理解拟合度等相关参数的意义 掌握相关性分析理论及模型建立的方法 理解相关系数等参数的经济意义,5,回归分析,回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析 按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析,6,简单回归分析,回归基本上可视为一种拟合过程，即用最恰当的数学方程去拟合一组由一个因变量和一个或多个自变量所组成的原始数据。
最简单的形式是线性回归，它有一个因变量和一个自变量，因此就是用一个线性方程y=a+bx去拟合一系列对变量x和y的数据观察值的过程。
,7,简单回归分析示例,示例1：已知一种新牌子化肥的不同施用量对庄稼产量的影响如下表。
请你确定当化肥施用量为5.5克时估计预期的产量。
,8,利用Excel建立线性回归模型,根据数据建立散点图 自变量放在X轴，因变量放在Y轴 简单线性拟合 添加趋势线(类型为“线性”)，选定“显示公式”和“显示R2值” 得到趋势线(线性)方程和R2 将X代入方程 X=5.5，Y=0.4701,9,如何衡量直线拟合。

14、变量之间的关系强度如何？ 样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系？ 相关分析步骤 绘制散点图判断变量之间的关系形态 如果是线形相关，可以用相关系数来度量两个变量之间的关系强度 对相关系数进行显著性检验，以判断样本所反映的关系是否能用来代表两个变量总体上的关系。
,4,散点图,通过图形方式对变量之间的关系形态进行大致的描述 A-正相关：一个变量增加或减少时，另一个变量也相应增加或减少； B-负相关：一个变量增加或减少时，另一个变量却减少或增加； C-非线性相关：变量之间的关系近似地表现为一条曲线； D-无相关：说明两个变量是独立的，即由一个变量值，无法预测另一个变量值。
,5,相关系数,相关系数：根据样本数据计算的两个变量之间线形相关程度的统计量，用符号“r“来表示。
,6,相关系数表示的意义,相关系数r是对两变量线性相关的测量，数值的范围从-1到0，到+1，表达变量间的相关强度。
r值为+1表示两组数完全正相关 r值为-1表示两组数完全负相关，说明它们间存在反向关系，一个变量变大时另外一个就变小 当r值为0时表示两变量之间不存在线性关系 相关系数取值范围限于：r E。

15、量：,Copula函数,尾部相关性：度量两支股票之间暴涨暴跌的指标。
引入条件概率：PX1x1|X2x2:当X2x2时X1x1的概率是否会发生变化，x1，x2相当大时，就是X1和X2的尾部相关性。
,Copula函数,Copula函数描述的是变量间的相关性，实际上是一类将联合分布函数与它们各自的边缘分布函数连接在一起的函数。
利用Copula函数可以计算一致性相关系数。
,构造股票相关性网络,将每一只股票看作一个节点，股票与股票之间的关联关系看成边；当股票 a 的价格变化影响股票 b 的价格变化时，则它们的关联关系是从 a 指向 b 的。
当股票 b 的价格变化影响股票 a 的价格变化时，则它们的关联关系是从 b 指向 a 的；当 a 对 b 的影响大于 b对 a 的影响，则认为两只股票的关联关系是从 a 指向 b，反之则是从b 指向 a。
,构造股票相关性网络,任意选取两只股票 a 和 b，则 a 股票和 b 股票的相关性系数为：,其中,构造股票相关性网络,根据关键点可以对股票网络进行板块划分,协同微粒群,将粒子编码为影响股票走势的各个相关因素，粒子。

16、要解决信号之间的相似或相异性的度量问题，这就是信号的相关分析要解决的问题。
,什么是信号,信号：运载信息的载体。
信号处理：对信号进行某种加工和变换，目的是消除信号中混杂的噪声和干扰，将信号变换成容易分析与识别的形式，以便于估计和选择它的特征参量 信号的相关有互相关与自相关两种，分别用于描述两个信号x（t）与y（t）或一个信号在一定时移前后x(t)与x（t+）之间的关系,信号的自相关： 描述信号样本x(t)与时移后的样本x（t+）的相似程度。
定义自相关函数为：,自相关函数性质,1、自相关函数是的偶函数;,2、当=0时： （1）自相关函数等于信号的能量 （2）自相关函数在=0时为最大值，也就是自相关函数在为任何值时，都不会大于它的初始值，即 （3）平均值为0的随机函数的自相关函数等于均方值或方差，即,3、当相当大时： （1）平均值为0的随机函数的自相关函数很快收敛于0，即 （2）当足够大，对于周期信号x(t)的自相关函数仍然是同频率的周期信号，但是不保留原信号的相位信息,4、 （1）平均值不为0的随机函数的自相关函数，很快接近于平均值的。

17、描述和分析，而相关分析与之最大区别为相关分析侧重于两个现象之间的数量联系的研究，当然也不排除时间数列的自相关分析。
相关分析有广义与狭义之分，广义的相关分析还包括回归分析，本章的相关分析是广义的概念。
第一节 相关分析概述 一、变量关系的类型在大量变量关系中，存在着两种不同的类型：函数关系和相关关系。
函数关系 是指变量之间存在的一种完全确定的一一对应的关系，它是一种严格的确定性的关系。
相关关系 是指两个变量或者若干变量之间存在着一种不完全确定的关系， 它是一种非严格的确定性的关系。
两者之间的联系： 由于人类的认知水平的限制，有些函数关系可能目前表现为相关关系。
对具有相关关系的变量进行量上的测定需要借助于函数关系。
二、相关关系的种类按照相关关系涉及的因素的多少，可分为 单相关复相关 按照相关关系的方向，可分为 正相关负相关按照相关的表现形式，可分为 直线相关曲线相关 按照相关的程度，可以分为 完全相关完全不相关不完全相关 三、相关分析的内容对于相关关系的分析我们可以借助于若干分析指标（如相关系数或相关指数）对变量之间的密切程度进行测定，这种方法通常被称作 相关分析 （狭义。

18、个变量或函数之间的线性关系 非线性相关两变量之间的非线性关系可转化为线性相关来处理 推广：信号相关两信号之间的相关关系 用途：除噪、提高信噪比、相关检测等,5,6.1 相关系数及其性质,如果两个信号相似，可用一个信号 y(t) 去近似表示另一个信号x(t)。
设x(t)、y(t)能量有限， x(t)x、x y(t)y、y 零均值化,近似误差,实系数,延时,令：x= y=0,6,6.1 相关系数及其性质,近似误差：,按最小均方差准则：,求axy，使,7,6.1 相关系数及其性质,代入误差公式，得最小近似误差,8,6.1 相关系数及其性质,用信号x(t)的能量对最小误差归一化处理：,令：,常数,9,6.1 相关系数及其性质,则：,可以证明：,称为相关系数 反映两信号的相关程度 是延时的函数,信号部分相关,信号完全不相关,信号完全相关,信号相关程度越好,相关系数正、负号的意义？,10,6.1 相关系数及其性质,对于功率有限信号,推广到一般情况，将 代入，得,11,周期信号时，T取一个周期,6.1 相关系数及其性质,12,。