如果是自变量和因变量,也就是x和y之间的相关系数大的,在x的回归系数里也相应较大。可以理解为,x跟y相关程度越高,那么在建立回归方程后,x可以解释y的程度也越高。
但是如果是自变量之间的相关系数,X1和X2之间的相关系数高,对方程的回归系数是有影响的。因为X1和X2之间的相关系数高,说明X1和X2之间存在共线性的问题,破坏了回归方程的假设,那就需要重新调整自变量。
回归系数b乘以X和Y变量的标准差之比结果为相关系数r。即b*σx/σy=r
相关系数与回归系数:
回归系数大于零则相关系数大于零;回归系数小于零则相关系数小于零。(它们的取值符号相同)
回归系数:由回归方程求导数得到,所以,回归系数>0,回归方程曲线单调递增;回归系数<0,回归方程曲线单调递减;回归系数=0,回归方程求最值(最大值、最小值)。
回归系数(regression
coefficient)在回归方程中表示自变量x
对因变量y
影响大小的参数。回归系数越大表示x
对y
影响越大,正回归系数表示y
随x
增大而增大。
负回归系数表示y
随x增大而减小。例如回归方程式Y=bX+a中,斜率b称为回归系数,表示X每变动一单位,平均而言,Y将变动b单位。
扩展资料
相关系数r的性质:
1、│r│≤1;
2、当r>0时,表明两个变量正相关;当r<0,表明两个变量负相关;
3、│r│越接近于1,表明两个变量的线性相关性越强;
4、│r│越接近于0,表明两个变量的线性相关性越弱;
5、通常│r│>0.75,认为两个变量之间有很强的线性关系。
6、如果两个变量有很强的线性关系,这条直线就叫回归直线,所得的方程,就是回归直线方程。
参考资料来源:搜狗百科-回归系数
参考资料来源:搜狗百科-相关系数