我国服务业与城镇化的灰色关联度实证考察
【部分图文】：
?淞恐?涞墓叵到?频?表现为一条直线，则称为线性相关；如果变量之间的关系近似地表现为一条曲线，则称为非线性相关或曲线相关。首先绘制散点图来判断变量之间的关系形态，如果是线性关系，则可以利用相关系数来测度两个变量之间的关系强度，随后对相关分析进行显著性检验，以判断样本所反映的关系能否代表两个变量总体上的关系。21.510.50-0.5-1-1.5-20100000200000300000400000500000600000图1城镇化综合得分与服务业增加值的散点图从我国城镇化综合得分与服务业增加值的散点图可以看出（见图1），城镇化综合得分与服务业增加值的关系近似地表现为一条直线，且城镇化综合得分随着服务业增加值的增加而提高，可知城镇化综合得分随着服务业增加值为正线性相关。散点图可以判断两个变量之间有无相关关系并对变量间的关系形态做出大致描述，不能准确反映变量之间的关系强度。因此，为准确度量两个变量之间的关系强度需要计算相关系数。利用SPSS对城镇化综合得分与服务业增加值进行相关分析，表5为城镇化综合得分与服务业增加值的相关系数矩阵，从相关系数矩阵可以看出，城镇化综合得分与服务业增加值的相关系数r为0.972，显著性检验0.000＜0.05，表明城镇化综合得分与服务业增加值显著高度相关。表5城镇化综合得分与服务业增加值相关矩阵城镇化综合得分服务业增加值皮尔逊相关性显著性（双尾）皮尔逊相关性显著性（双尾）城镇化综合得分10.0000.9720.000服务业增加值0.9720.00010.0002.3回归模型的建立与检验回归方程基本上都是通过分析样本数据得到，因而也被称为样本回归方程。表达式为：Y=β0+β1X+ε其中，Y代表了用来估计我国城镇化综合水平?
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