实验3-EXCEL工具数据分析-相关分析
EXCEL相关分析
做数据分析，不仅要描述数据本身呈现出来的基本特征，有时候还要
进一步挖掘变量之间深层次的关系，为后期模型的建立及预测做准备。
在统计学中，依存的关系可以分成相关关系和回归函数关系两大类。
(1)相关关系是指现象之间存在的非严格的、不确定的依存关系。
影响现象发生变化的因素不止一个。例如,影响销售额的因素除了推广费用外，
还有产品质量、价格、渠道等因素。
(2)回归函数是指现象之间存在的依存关系，对于某一个变量的每一个数值，
都有另外一个变量值与之对应，并且这种依存关系可用一个数学表达式
反映出来，
例如，在一定条件下，身高与体重存在的关系。
直线/曲线相关用相关系数来表示，
多重相关用复相关系数表示，其中我们常用的是直线相关。
相关系数就是反映变量之间线性相关强度的的一个度量指标，通常用r表示，
取值范围[-1,1]。
r>0，线性正相关；
r<0，线性负相关；
r=0，两个变量之间不存在线性关系。
实验4：以“企业季度数据”为例，来分析“销售额”、“推广费用”、
“其他费用”这三个变量之间的相关关系。
实验步骤：
【数据】-【分析】-【数据分析】-【相关系数】
图 2-1 相关系数结果
通过以上分析，我们可以看到，生成了一个2x2矩阵，数据项目的行列
交叉处就是其相关系数。显然，变量自身是完全相关的，因此其相关系数为1；
“销售额”与“推广费用”之间的相关系数为0.95157，即|r|大于等于0.8且小于等于1，
两者之间高度香关。
