相關性分析方法的書

㈠ 如何對兩種檢驗儀器做相關性分析

您好，很高興能幫助您，
在
Analyze 下拉菜單的Correlate 命令項具有三個相關分析功能子命令它們分別是
Bivariate Partial 和Distance 對應於相關分析偏相關分析和距離分析
1 Bivariate 計算指定的兩個變數間的相關系數可以選擇Pearson 相關(積差相關)
Spearman 等級相關和Kendall 相關(這三種不同的相關計算相關系數的公式不同有興趣的
讀者可查閱統計學方面的書籍) 同時對相關系數進行假設檢驗可選擇進行單尾或雙尾檢
驗給出相關系數為0 的概率當資料不服從雙變數正態分布或總體分布型未知或原始
數據是用等級表示時宜用Spearman 或Kendall 相關
2 Partial 計算兩個變數間再控制了其他變數影響下的相關系數即偏相關系數可以
進行單尾或雙尾檢驗檢驗的假設是偏相關系數為0 然後給出偏相關系數為0 的概率
還可以計算其他描述統計量
3 Distance 對變數或觀測值進行相似性或不相似性測度因此分析的變數可以是連
續變數表頻數分布的變數某些測度還可以適用於二值變數可以對原始數據和計算出
的距離數據進行標准化
你的採納是我前進的動力，還有不懂的地方，請你繼續「追問」！
如你還有別的問題，可另外向我求助；答題不易，互相理解，互相幫助！

㈡ 求教分析商品關聯性的方法和書。。。謝謝！！！

EXCEL就可以了，你把要分析的幾組數據輸入EXCEL，然後選定這些數據，選擇「自動求和」下拉菜單中的其他函數，再選擇「常用函數」下拉菜單中的「統計」然後在下面的選項中選擇「CORREL」就可以了

㈢ 在一個實驗有多種處理時如何進行相關性分析

分析：
統計學意義（p值）
結果的統計學意義是結果真實程度（能夠代表總體）的一種估計方法。專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。如p=0.05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。即假設總體中任意變數間均無關聯，我們重復類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。（這並不是說如果變數間存在關聯，我們可得到5%或95%次數的相同結果，當總體中的變數存在關聯，重復研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。）在許多研究領域，0.05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。

如何判定結果具有真實的顯著性
在最後結論中判斷什麼樣的顯著性水平具有統計學意義，不可避免地帶有武斷性。換句話說，認為結果無效而被拒絕接受的水平的選擇具有武斷性。實踐中，最後的決定通常依賴於數據集比較和分析過程中結果是先驗性還是僅僅為均數之間的兩兩>比較，依賴於總體數據集里結論一致的支持性證據的數量，依賴於以往該研究領域的慣例。通常，許多的科學領域中產生p值的結果≤0.05被認為是統計學意義的邊界線，但是這顯著性水平還包含了相當高的犯錯可能性。結果0.05≥p>0.01被認為是具有統計學意義，而0.01≥p≥0.001被認為具有高度統計學意義。但要注意這種分類僅僅是研究基礎上非正規的判斷常規。

所有的檢驗統計都是正態分布的嗎？
並不完全如此，但大多數檢驗都直接或間接與之有關，可以從正態分布中推導出來，如t檢驗、f檢驗或卡方檢驗。這些檢驗一般都要求：所分析變數在總體中呈正態分布，即滿足所謂的正態假設。許多觀察變數的確是呈正態分布的，這也是正態分布是現實世界的基本特徵的原因。當人們用在正態分布基礎上建立的檢驗分析非正態分布變數的數據時問題就產生了，（參閱非參數和方差分析的正態性檢驗）。這種條件下有兩種方法：一是用替代的非參數檢驗（即無分布性檢驗），但這種方法不方便，因為從它所提供的結論形式看，這種方法統計效率低下、不靈活。另一種方法是：當確定樣本量足夠大的情況下，通常還是可以使用基於正態分布前提下的檢驗。後一種方法是基於一個相當重要的原則產生的，該原則對正態方程基礎上的總體檢驗有極其重要的作用。即，隨著樣本量的增加，樣本分布形狀趨於正態，即使所研究的變數分布並不呈正態。

1統計軟體的選擇
在進行統計分析時，作者常使用非專門的數理統計軟體Excel進行統計分析。由於Excel提供的統計分析功能十分有限，很難滿足實際需要。目前，國際上已開發出的專門用於統計分析的商業軟體很多，比較著名有SPSS(Statistical Package for Social Sciences)、SAS(Statistical Analysis System)、BMDP和STATISTICA等。其中，SPSS是專門為社會科學領域的研究者設計的（但是，此軟體在自然科學領域也得到廣泛應用）；BMDP是專門為生物學和醫學領域研究者編制的統計軟體。目前，國際學術界有一條不成文的約定：凡是用SPSS和SAS軟體進行統計分析所獲得的結果，在國際學術交流中不必說明具體演算法。由此可見，SPSS和SAS軟體已被各領域研究者普遍認可。建議作者們在進行統計分析時盡量使用這2個專門的統計軟體。

2均值的計算
在處理實驗數據或采樣數據時，經常會遇到對相同采樣或相同實驗條件下同一隨機變數的多個不同取值進行統計處理的問題。此時，多數作者會不假思索地直接給出算術平均值和標准差。顯然，這種做法是不嚴謹的。在數理統計學中，作為描述隨機變數總體大小特徵的統計量有算術平均值、幾何平均值和中位數等。何時用算術平均值？何時用幾何平均值？以及何時用中位數？這不能由研究者根據主觀意願隨意確定，而要根據隨機變數的分布特徵確定。反映隨機變數總體大小特徵的統計量是數學期望，而在隨機變數的分布服從正態分布時，其總體的數學期望就是其算術平均值。此時，可用樣本的算術平均值描述隨機變數的大小特徵。如果所研究的隨機變數不服從正態分布，則算術平均值不能准確反映該變數的大小特徵。在這種情況下，可通過假設檢驗來判斷隨機變數是否服從對數正態分布。如果服從對數正態分布，則可用幾何平均值描述該隨機變數總體的大小。此時，就可以計算變數的幾何平均值。如果隨機變數既不服從正態分布也不服從對數正態分布，則按現有的數理統計學知識，尚無合適的統計量描述該變數的大小特徵。退而求其次，此時可用中位數來描述變數的大小特徵。

3相關分析中相關系數的選擇
在相關分析中，作者們常犯的錯誤是簡單地計算Pearson積矩相關系數，而且既不給出正態分布檢驗結果，也往往不明確指出所計算的相關系數就是Pearson積矩相關系數。常用的相關系數除有Pearson積矩相關系數外，還有Spearman秩相關系數和Kendall秩相關系數等。其中，Pearson積矩相關系數可用於描述2個隨機變數的線性相關程度（相應的相關分析方法稱為「參數相關分析」，該方法的檢驗功效高，檢驗結果明確）；Spearman或Kendall秩相關系數用來判斷兩個隨機變數在二維和多維空間中是否具有某種共變趨勢，而不考慮其變化的幅度（相應的相關分析稱為「非參數相關分析」，該方法的檢驗功效較參數方法稍差，檢驗結果也不如參數方法明確）。各種成熟的統計軟體如SPSS、SAS等均提供了這些相關系數的計算模塊。在相關分析中，計算各種相關系數是有前提的。對於二元相關分析，如果2個隨機變數服從二元正態分布，或2個隨機變數經數據變換後服從二元正態分布，則可以用Pearson積矩相關系數描述這2個隨機變數間的相關關系（此時描述的是線性相關關系），而不宜選用功效較低的Spearman或Kendall秩相關系數。如果樣本數據或其變換值不服從正態分布，則計算Pearson積矩相關系數就毫無意義。退而求其次，此時只能計算Spearman或Kendall秩相關系數（盡管這樣做會導致檢驗功效的降低）。因此，在報告相關分析結果時，還應提供正態分布檢驗結果，以證明計算所選擇的相關系數是妥當的。需要指出的是，由於Spearman或Kendall秩相關系數是基於順序變數（秩）設計的相關系數，因此，如果所採集的數據不是確定的數值而僅僅是秩，則使用Spearman或Kendall秩相關系數進行非參數相關分析就成為唯一的選擇。

4相關分析與回歸分析的區別
相關分析和回歸分析是極為常用的2種數理統計方法，在地質學研究領域有著廣泛的用途。然而，由於這2種數理統計方法在計算方面存在很多相似之處，且在一些數理統計教科書中沒有系統闡明這2種數理統計方法的內在差別，從而使一些研究者不能嚴格區分相關分析與回歸分析。最常見的錯誤是，用回歸分析的結果解釋相關性問題。例如，作者將「回歸直線（曲線）圖」稱為「相關性圖」或「相關關系圖」；將回歸直線的R2(擬合度，或稱「可決系數」)錯誤地稱為「相關系數」或「相關系數的平方」；根據回歸分析的結果宣稱2個變數之間存在正的或負的相關關系。這些情況在國內極為普遍。

相關分析與回歸分析均為研究2個或多個隨機變數間關聯性的方法，但2種數理統計方法存在本質的差別，即它們用於不同的研究目的。相關分析的目的在於檢驗兩個隨機變數的共變趨勢（即共同變化的程度），回歸分析的目的則在於試圖用自變數來預測因變數的值。在相關分析中，兩個變數必須同時都是隨機變數，如果其中的一個變數不是隨機變數，就不能進行相關分析。這是相關分析方法本身所決定的。對於回歸分析，其中的因變數肯定為隨機變數（這是回歸分析方法本身所決定的），而自變數則可以是普通變數（規范的叫法是「固定變數」，有確定的取值）也可以是隨機變數。如果自變數是普通變數，採用的回歸方法就是最為常用的「最小二乘法」，即模型Ⅰ回歸分析；如果自變數是隨機變數，所採用的回歸方法與計算者的目的有關---在以預測為目的的情況下，仍採用「最小二乘法」，在以估值為目的的情況下須使用相對嚴謹的「主軸法」、「約化主軸法」或「Bartlett法」，即模型Ⅱ回歸分析。顯然，對於回歸分析，如果是模型Ⅰ回歸分析，就根本不可能回答變數的「相關性」問題，因為普通變數與隨機變數之間不存在「相關性」這一概念（問題在於，大多數的回歸分析都是模型Ⅰ回歸分析！）。此時，即使作者想描述2個變數間的「共變趨勢」而改用相關分析，也會因相關分析的前提不存在而使分析結果毫無意義。如果是模型Ⅱ回歸分析，鑒於兩個隨機變數客觀上存在「相關性」問題，但因回歸分析方法本身不能提供針對自變數和因變數之間相關關系的准確的檢驗手段，因此，若以預測為目的，最好不提「相關性」問題；若以探索兩者的「共變趨勢」為目的，建議作者改用相關分析。

㈣ 《財務分析》方面的書，求高手給推薦幾本

1、《財務管理分析(第8版)》

作者：Robert C.Higgins，這本是MBA的教科書，寫的很好，有的地方還很風趣，有很多現實的例子。既簡單又深刻的說清楚了財務的管理理論。是本很好的財務分析的入門書籍。

2、《財務報表分析與證券定價（第2版）》，這本認為是目前看到最好的一本。這本有像《證券分析》的意思，而且作者也屢次提到格雷厄姆。這本書現在看的是第二遍了，由於基礎太差，好多東西都需要花時間研究。但一遍比一遍進步了。這本書比較難，所以要有些財務基礎才可以。

否則不好理解，另外每章後面的習題都非常好，都是現實的商業案例，值得研究。我看這本書的時候，有些觀點會和巴老的話不謀而合。比如巴老曾經說（具體的記不清了）不能只看高的凈資產回報率和高利潤，因為在高投入和高負債的情況下，凈資產回報率和利潤雖然高但仍然有可能是不健康的，沒有真正創造出價值。

這些觀點這本書里都有深刻的財務分析。本書在翻譯和印刷過程中，有些小錯誤，但大體還可以，因為裡面太多的報表，這些都是難免的。英文好的當然看原版就好了。

(4)相關性分析方法的書擴展閱讀：

財務分析的方法：

(一)比較分析法

比較分析法，是通過對比兩期或連續數期財務報告中的相同指標，確定其增減變動的方向、數額和幅度，來說明企業財務狀況或經營成果變動趨勢的一種方法。

比較分析法的具體運用主要有重要財務指標的比較、會計報表的比較和會計報表項目構成的比較三種方式。

1、不同時期財務指標的比較主要有以下兩種方法：

(1)定基動態比率，是以某一時期的數額為固定的基期數額而計算出來的動態比率。

(2)環比動態比率，是以每一分析期的數據與上期數據相比較計算出來的動態比率。

2、會計報表的比較；

3、會計報表項目構成的比較

是以會計報表中的某個總體指標作為100%，再計算出各組成項目占該總體指標的百分比，從而比較各個項目百分比的增減變動，以此來判斷有關財務活動的變化趨勢。

採用比較分析法時，應當注意以下問題：

(1)用於對比的各個時期的指標，其計算口徑必須保持一致;

(2)應剔除偶發性項目的影響，使分析所利用的數據能反映正常的生產經營狀況;

(3)應運用例外原則對某項有顯著變動的指標做重點分析。

(二)比率分析法

比率分析法是通過計算各種比率指標來確定財務活動變動程度的方法。比率指標的類型主要有構成比率、效率比率和相關比率三類。

1、構成比率

構成比率又稱結構比率，是某項財務指標的各組成部分數值占總體數值的百分比，反映部分與總體的關系。

2、效率比率

效率比率，是某項財務活動中所費與所得的比率，反映投入與產出的關系。

3、相關比率

相關比率，是以某個項目和與其有關但又不同的項目加以對比所得的比率，反映有關經濟活動的相互關系。

比如，將流動資產與流動負債進行對比，計算出流動比率，可以判斷企業的短期償債能力。

採用比率分析法時，應當注意以下幾點：

(1)對比項目的相關性;

(2)對比口徑的一致性;

(3)衡量標準的科學性。

(三)因素分析法

因素分析法是依據分析指標與其影響因素的關系，從數量上確定各因素對分析指標影響方向和影響程度的一種方法。

因素分析法具體有兩種：連環替代法和差額分析法。

1、連環替代法

2、差額分析法

採用因素分析法時，必須注意以下問題：

(1)因素分解的關聯性;

(2)因素替代的順序性;

(3)順序替代的連環性;

(4)計算結果的假定性。

㈤ 關於兩組均數差異的相關性分析

1. 如果經過t檢驗 c指標均值和D指標均值 都較A組升高，不能說明C指標和D指標有相關性，這個是統計學的大忌。要算兩個指標的相關性，就按照你後面說的 對這兩個指標進行相關分析。

2. 如果一個指標明顯的不符合正太分布，則可以採用非參數的相關分析法，比如肯德爾系數法，或者是斯皮爾曼等級相關，都在哪個線性相關的對話框裡面選擇

㈥ 推薦一下哪些高中學習方法的書籍

‍‍‍‍我比較推薦《贏在復習》這本書籍。書中不僅總結了全國各省市重點中學老師的教學經驗，從中提煉出101種立竿見影的復習方法和應考技巧，還收錄了近百名高考狀元、優秀中學生的學習心得，展現了他們的高分心經。是一本非常實用的書籍，本人也親自體驗過。‍‍‍‍

㈦ 如何分析三種試驗方法結果的相關性

分析：
統計學意義（p值）
結果的統計學意義是結果真實程度（能夠代表總體）的一種估計方法。專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。如p=0.05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。即假設總體中任意變數間均無關聯，我們重復類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。（這並不是說如果變數間存在關聯，我們可得到5%或95%次數的相同結果，當總體中的變數存在關聯，重復研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。）在許多研究領域，0.05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。

如何判定結果具有真實的顯著性
在最後結論中判斷什麼樣的顯著性水平具有統計學意義，不可避免地帶有武斷性。換句話說，認為結果無效而被拒絕接受的水平的選擇具有武斷性。實踐中，最後的決定通常依賴於數據集比較和分析過程中結果是先驗性還是僅僅為均數之間的兩兩>比較，依賴於總體數據集里結論一致的支持性證據的數量，依賴於以往該研究領域的慣例。通常，許多的科學領域中產生p值的結果≤0.05被認為是統計學意義的邊界線，但是這顯著性水平還包含了相當高的犯錯可能性。結果0.05≥p>0.01被認為是具有統計學意義，而0.01≥p≥0.001被認為具有高度統計學意義。但要注意這種分類僅僅是研究基礎上非正規的判斷常規。

所有的檢驗統計都是正態分布的嗎？
並不完全如此，但大多數檢驗都直接或間接與之有關，可以從正態分布中推導出來，如t檢驗、f檢驗或卡方檢驗。這些檢驗一般都要求：所分析變數在總體中呈正態分布，即滿足所謂的正態假設。許多觀察變數的確是呈正態分布的，這也是正態分布是現實世界的基本特徵的原因。當人們用在正態分布基礎上建立的檢驗分析非正態分布變數的數據時問題就產生了，（參閱非參數和方差分析的正態性檢驗）。這種條件下有兩種方法：一是用替代的非參數檢驗（即無分布性檢驗），但這種方法不方便，因為從它所提供的結論形式看，這種方法統計效率低下、不靈活。另一種方法是：當確定樣本量足夠大的情況下，通常還是可以使用基於正態分布前提下的檢驗。後一種方法是基於一個相當重要的原則產生的，該原則對正態方程基礎上的總體檢驗有極其重要的作用。即，隨著樣本量的增加，樣本分布形狀趨於正態，即使所研究的變數分布並不呈正態。

1統計軟體的選擇
在進行統計分析時，作者常使用非專門的數理統計軟體Excel進行統計分析。由於Excel提供的統計分析功能十分有限，很難滿足實際需要。目前，國際上已開發出的專門用於統計分析的商業軟體很多，比較著名有SPSS(Statistical Package for Social Sciences)、SAS(Statistical Analysis System)、BMDP和STATISTICA等。其中，SPSS是專門為社會科學領域的研究者設計的（但是，此軟體在自然科學領域也得到廣泛應用）；BMDP是專門為生物學和醫學領域研究者編制的統計軟體。目前，國際學術界有一條不成文的約定：凡是用SPSS和SAS軟體進行統計分析所獲得的結果，在國際學術交流中不必說明具體演算法。由此可見，SPSS和SAS軟體已被各領域研究者普遍認可。建議作者們在進行統計分析時盡量使用這2個專門的統計軟體。

2均值的計算
在處理實驗數據或采樣數據時，經常會遇到對相同采樣或相同實驗條件下同一隨機變數的多個不同取值進行統計處理的問題。此時，多數作者會不假思索地直接給出算術平均值和標准差。顯然，這種做法是不嚴謹的。在數理統計學中，作為描述隨機變數總體大小特徵的統計量有算術平均值、幾何平均值和中位數等。何時用算術平均值？何時用幾何平均值？以及何時用中位數？這不能由研究者根據主觀意願隨意確定，而要根據隨機變數的分布特徵確定。反映隨機變數總體大小特徵的統計量是數學期望，而在隨機變數的分布服從正態分布時，其總體的數學期望就是其算術平均值。此時，可用樣本的算術平均值描述隨機變數的大小特徵。如果所研究的隨機變數不服從正態分布，則算術平均值不能准確反映該變數的大小特徵。在這種情況下，可通過假設檢驗來判斷隨機變數是否服從對數正態分布。如果服從對數正態分布，則可用幾何平均值描述該隨機變數總體的大小。此時，就可以計算變數的幾何平均值。如果隨機變數既不服從正態分布也不服從對數正態分布，則按現有的數理統計學知識，尚無合適的統計量描述該變數的大小特徵。退而求其次，此時可用中位數來描述變數的大小特徵。

3相關分析中相關系數的選擇
在相關分析中，作者們常犯的錯誤是簡單地計算Pearson積矩相關系數，而且既不給出正態分布檢驗結果，也往往不明確指出所計算的相關系數就是Pearson積矩相關系數。常用的相關系數除有Pearson積矩相關系數外，還有Spearman秩相關系數和Kendall秩相關系數等。其中，Pearson積矩相關系數可用於描述2個隨機變數的線性相關程度（相應的相關分析方法稱為「參數相關分析」，該方法的檢驗功效高，檢驗結果明確）；Spearman或Kendall秩相關系數用來判斷兩個隨機變數在二維和多維空間中是否具有某種共變趨勢，而不考慮其變化的幅度（相應的相關分析稱為「非參數相關分析」，該方法的檢驗功效較參數方法稍差，檢驗結果也不如參數方法明確）。各種成熟的統計軟體如SPSS、SAS等均提供了這些相關系數的計算模塊。在相關分析中，計算各種相關系數是有前提的。對於二元相關分析，如果2個隨機變數服從二元正態分布，或2個隨機變數經數據變換後服從二元正態分布，則可以用Pearson積矩相關系數描述這2個隨機變數間的相關關系（此時描述的是線性相關關系），而不宜選用功效較低的Spearman或Kendall秩相關系數。如果樣本數據或其變換值不服從正態分布，則計算Pearson積矩相關系數就毫無意義。退而求其次，此時只能計算Spearman或Kendall秩相關系數（盡管這樣做會導致檢驗功效的降低）。因此，在報告相關分析結果時，還應提供正態分布檢驗結果，以證明計算所選擇的相關系數是妥當的。需要指出的是，由於Spearman或Kendall秩相關系數是基於順序變數（秩）設計的相關系數，因此，如果所採集的數據不是確定的數值而僅僅是秩，則使用Spearman或Kendall秩相關系數進行非參數相關分析就成為唯一的選擇。

4相關分析與回歸分析的區別
相關分析和回歸分析是極為常用的2種數理統計方法，在地質學研究領域有著廣泛的用途。然而，由於這2種數理統計方法在計算方面存在很多相似之處，且在一些數理統計教科書中沒有系統闡明這2種數理統計方法的內在差別，從而使一些研究者不能嚴格區分相關分析與回歸分析。最常見的錯誤是，用回歸分析的結果解釋相關性問題。例如，作者將「回歸直線（曲線）圖」稱為「相關性圖」或「相關關系圖」；將回歸直線的R2(擬合度，或稱「可決系數」)錯誤地稱為「相關系數」或「相關系數的平方」；根據回歸分析的結果宣稱2個變數之間存在正的或負的相關關系。這些情況在國內極為普遍。

相關分析與回歸分析均為研究2個或多個隨機變數間關聯性的方法，但2種數理統計方法存在本質的差別，即它們用於不同的研究目的。相關分析的目的在於檢驗兩個隨機變數的共變趨勢（即共同變化的程度），回歸分析的目的則在於試圖用自變數來預測因變數的值。在相關分析中，兩個變數必須同時都是隨機變數，如果其中的一個變數不是隨機變數，就不能進行相關分析。這是相關分析方法本身所決定的。對於回歸分析，其中的因變數肯定為隨機變數（這是回歸分析方法本身所決定的），而自變數則可以是普通變數（規范的叫法是「固定變數」，有確定的取值）也可以是隨機變數。如果自變數是普通變數，採用的回歸方法就是最為常用的「最小二乘法」，即模型Ⅰ回歸分析；如果自變數是隨機變數，所採用的回歸方法與計算者的目的有關---在以預測為目的的情況下，仍採用「最小二乘法」，在以估值為目的的情況下須使用相對嚴謹的「主軸法」、「約化主軸法」或「Bartlett法」，即模型Ⅱ回歸分析。顯然，對於回歸分析，如果是模型Ⅰ回歸分析，就根本不可能回答變數的「相關性」問題，因為普通變數與隨機變數之間不存在「相關性」這一概念（問題在於，大多數的回歸分析都是模型Ⅰ回歸分析！）。此時，即使作者想描述2個變數間的「共變趨勢」而改用相關分析，也會因相關分析的前提不存在而使分析結果毫無意義。如果是模型Ⅱ回歸分析，鑒於兩個隨機變數客觀上存在「相關性」問題，但因回歸分析方法本身不能提供針對自變數和因變數之間相關關系的准確的檢驗手段，因此，若以預測為目的，最好不提「相關性」問題；若以探索兩者的「共變趨勢」為目的，建議作者改用相關分析。

㈧ 因子分析，方差分析，相關性分析還有回歸分析這都是什麼學科里的什麼書能解釋這些內容，請推薦下，謝謝

這些都是數理統計學中的內容，相關分析、方差分析、回歸分析在一般的數理統計教材（通常叫做《概率論與數理統計》）中都有，因子分析的話一般需要找「多元統計分析」方面的教材才有。

㈨ 非正態分布計量資料怎樣做相關分析

可以通過Excel的Correl函數計算相關系數，來判斷相關性。也可使用Pearson計算相關系數判斷相關性。在使用函數時，Excel提示如何操作
關於非正態計量資料的比較，建議採用非參數統計方法，具體的你可以參閱一些非參數統計的書籍，包括秩和檢驗，KS檢驗等等。絕大部分都需要這樣做的，normal是很多檢驗的前提用SPSS可以做相關性分析。 SPSS是世界上最早採用圖形菜單驅動界面的統計軟體，它最突出的特點就是操作界面極為友好，輸出結果美觀漂亮。它將幾乎所有的功能都以統一、規范的界面展現出來，使用Windows的窗口方 式展示各種管理和分析數據方法

㈩ 怎麼用eviews做person相關性分析

要不你用SPSS做吧，裡面有相關性分析，還有回歸模型哦
如果你要是需要得到相關系數的話，只需在命令窗口輸入「cor 變數名 變數名」
協整性平穩性那些看看易丹輝的書