【摘 要】
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第二节 通径系数与相关系数的关系本节将进一步介绍在多元线性回归分析中通径系数与相关系数的关系——将相关系数剖分为直接作用与间接作用的代数和,还将引入相关原因共同对
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第二节 通径系数与相关系数的关系本节将进一步介绍在多元线性回归分析中通径系数与相关系数的关系——将相关系数剖分为直接作用与间接作用的代数和,还将引入相关原因共同对结果的决定系数的概念.定理1 如果相关变量y,x_1,x_2间存在线性关系,回归方程式为:(?)=b_0+b_1x_1+b_2x_2或y=b_0+b_1x_1+b_2x_2+c,且原因x_1、x_2彼此相关其相关系数记为r_(12),r_(12)≠0 .通径图如图2—1所示.
Section 2 Relationship between Path Coefficient and Correlation Coefficient This section will further introduce the relationship between path coefficient and correlative coefficient in multivariate linear regression analysis - the correlation coefficient is divided into the algebraic sum of direct action and indirect action, and will also be introduced The reason is the concept of co-determination coefficients of the result. Theorem 1 If the correlation variables y, x_1 and x_2 are linear, the regression equation is: (?) = B_0 + b_1x_1 + b_2x_2 or y = b_0 + b_1x_1 + b_2x_2 + c, The correlation coefficient between the causes x_1 and x_2 is r_ (12) and r_ (12) ≠ 0. The path map is shown in Figure 2-1.
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