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文档摘要

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第十三章线性相关分析

线性相关分析是统计学中研究两个或多个变量之间线性关系强度和方向的重要方法。通过计算相关系数，可以量化变量间的关联程度，为后续的回归分析、预测建模等提供基础依据。本章将系统介绍线性相关分析的基本原理、常用方法及其在实际应用中的注意事项。

我们将从线性相关的基本概念入手，阐述相关性的统计学意义及其在数据分析中的重要性。接着，详细讲解皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等常用相关系数的计算方法、适用条件及其解释标准。在此基础上，进一步探讨相关系数的假设检验方法，包括t检验和置信区间估计等内容。

本章还将讨论线性相关分析在实际应用中需要注意的问题，如异常值的影响、相关性与因果