高中数学回归方程的相关系数r和k^2有什么区别?

这是完全不同的两个量，前者是线性回归中两个变量相关性的判断，后者是2*2的变量有多大的概率断定它们有关系，即相关性的检验。

r为相关系数，R^2为相关指数，这两个数才有越趋近1（-1）相关性越强一说。

首先，相关系数与回归系数的方向，即符号相同。回归系数与相关系数的正负号都有两变量离均差积之和的符号业决定，所以同一资料的b与其r的符号相同。回归系数有单位，形式为（应变量单位/自变量单位）相关系数没有单位。相关系数的范围在-1～+1之间，而回归系数没有这种限制。回归系数是指在回归方程中表示...

线性回归方程中的相关系数r r=∑(Xi-X的平均数)(Yi-Y平均数)/根号下[∑(Xi-X平均数)^2*∑(Yi-Y平均数)^2]R2就是相关系数的平方，R在一元线性方程就直接是因变量自变量的相关系数，多元则是复相关系数 判定系数R^2 也叫拟合优度、可决系数。表达式是: R^2=ESS/TSS=1-RSS/TSS 该统计...

线性相关系数|r|越大，两个变量的线性相关性越强，残差平方和越小的模型，拟合的效果越好，用相关指数R2来刻画回归效果，R2越大，说明模型的拟合效果越好。相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关...

相关系数r不是相关的强测度。相关系数的强弱仅仅看系数的大小是不够的。一般来说，取绝对值后，0-0.09为没有相关性，0.3-弱，0.1-0.3为弱相关，0.3-0.5为中等相关，0.5-1.0为强相关。但是，往往你还需要做显著性差异检验，即t-test，来检验两组数据是否显著相关。

①是由于r可能是负值，要改为|r|的值越大，说明模型拟合的效果越好，故①错误，②对分类变量X与Y的随机变量的K 2 观测值来说，K 2 越大，“X与Y有关系”可信程度越大；故②正确③两个随机变量相关性越强，则相关系数的绝对值越接近1；故③正确，故答案为：③ ...

判定系数也叫拟合优度、可决系数。表达式是:R^2=ESS/TSS=1-RSS/TSS，该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。判定系数，也叫可决系数或决定系数，是指在线性回归中，回归平方和与总离差平方和之比值，其数值等于相关系数的平方。它是对估计的回归方程拟合优度的度量。为说明它的含义，需要对因...

当x(t)=y(t)时,称为自相关函数Cxx(k)或Cyy(k)。 计算处理时,给定适当大小的分析窗口,将窗口内各点垂直磁化磁异常和重力异常的垂向一阶导数进行最小二乘线性回归,求得中心点的相关系数R、斜率b和截距A。 相关系数R反映了在给定窗口内重磁异常的线性相关程度,即宏观地反映了重磁异常的“同源性程度”。

相关系数是变量之间相关程度的指标。样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1]。|r|值越大,误差Q越小,变量之间的线性相关程度越高;|r|值越接近0,Q越大,变量之间的线性相关程度越低。 如两者呈正相关,r呈正值,r=1时为完全正相关;如两者呈负相关则r呈负值,而r=-1时为完全...