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求教关于Spearman相关后与线性回归的问题
骇浪济川舟
1659 17
2022-08-18
悬赏 10 个论坛币 已解决
求教大佬们。有两个变量（a,b）我做了Spearman相关后又做了简单的线性回归。但是，我发现当a为自变量，b为应变量时，可以拟合出线性回归方程。而b为自变量，a为应变量时，拟合出的线性方程斜率为0。请问大佬们这是什么情况呢？以及这是否说明a,b之间只是仅有相关性而已呢？

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kuangsir6 查看完整内容

1. 数据存在自相关 2. 方差分析表表明，系数（斜率）肯定不为0，只是很小。由于系数很小，显示的那几位是0，或存在四舍五入的情况。 注：你双击一下表中显示系数那个地方，进入编辑状态看看就发现了。
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kuangsir6
2022-8-18 09:17:52
骇浪济川舟 发表于 2022-8-19 09:29
您好！表格已上传。这可看出斜率为0，截距没有统计学意义。但是把自变量应变量位置互换就得出了线性回归拟 ...
1. 数据存在自相关
2. 方差分析表表明，系数（斜率）肯定不为0，只是很小。由于系数很小，显示的那几位是0，或存在四舍五入的情况。

注：你双击一下表中显示系数那个地方，进入编辑状态看看就发现了。
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骇浪济川舟
2022-8-18 11:07:00
说明在回归分析中x,y不能互换？当a为自变量，b为应变量时这违背常识。而b为自变量，a为应变量时，拟合出的线性方程为0。进一步又能说明什么问题呢？
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kuangsir6
2022-8-18 13:06:56
相关系数表明两个变量的紧密程度，散点图比较密集。
回归系数表明因变量随自变量的变化快慢（斜率的大小）

另外，线性回归对应的相关应是皮尔逊相关。
Spearman是变量的秩相关，不是原始数据之间的相关。
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mujahida01
2022-8-18 14:11:02
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骇浪济川舟
2022-8-18 15:23:32
kuangsir6 发表于 2022-8-18 13:06
相关系数表明两个变量的紧密程度，散点图比较密集。
回归系数表明因变量随自变量的变化快慢（斜率的大小） ...
感谢您的回复，您说的对。但是，对于“回归系数表明因变量随自变量的变化快慢（斜率的大小）”我还是有些疑问：
（a变量与b变量是符合皮尔森相关性的）a为自变量，b为应变量时，可以拟合出线性回归方程（但是，b=a*c+d是没有实际意义的）；而b为自变量，a为应变量时，拟合出的线性方程斜率为0。对于这一点，从统计学角度出发是不是可以判定ab之间是没有因果关系的呢？
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