相关系数r的计算

发布网友 发布时间：2022-04-23 14:43

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热心网友 时间：2023-10-19 04:29

常见的相关系数为简单相关系数，简单相关系数又称皮尔逊相关系数或者线性相关系数，其定义式为：

r值的绝对值介于0～1之间。通常来说，r越接近1，表示x与y两个量之间的相关程度就越强，反之，r越接近于0，x与y两个量之间的相关程度就越弱，一般认为：

扩展资料:

相关系数的缺点:

需要指出的是，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，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1；当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。

因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。

热心网友 时间：2023-10-19 04:29

可以利用下图中公式去计算

也可以利用excel中的correl函数来计算

结果为0.997888

热心网友 时间：2023-10-19 04:29

常见的相关系数为简单相关系数，简单相关系数又称皮尔逊相关系数或者线性相关系数，其定义式为：

r值的绝对值介于0～1之间。通常来说，r越接近1，表示x与y两个量之间的相关程度就越强，反之，r越接近于0，x与y两个量之间的相关程度就越弱，一般认为：

扩展资料:

相关系数的缺点:

需要指出的是，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，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1；当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。

因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。

热心网友 时间：2023-10-19 04:29

可以利用下图中公式去计算

也可以利用excel中的correl函数来计算

结果为0.997888

热心网友 时间：2023-10-19 04:30

R＝C÷兀÷2

没了
谢谢观看～

热心网友 时间：2023-10-19 04:30

这个原理很简单，我给你个例子，你自己算可以吗？这样印象深刻些！

图片例子传不上，线上联系我，好吧？

热心网友 时间：2023-10-19 04:31

头大了

热心网友 时间：2023-10-19 04:30

R＝C÷兀÷2

没了
谢谢观看～

热心网友 时间：2023-10-19 04:29

常见的相关系数为简单相关系数，简单相关系数又称皮尔逊相关系数或者线性相关系数，其定义式为：

r值的绝对值介于0～1之间。通常来说，r越接近1，表示x与y两个量之间的相关程度就越强，反之，r越接近于0，x与y两个量之间的相关程度就越弱，一般认为：

扩展资料:

相关系数的缺点:

需要指出的是，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，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1；当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。

因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。

热心网友 时间：2023-10-19 04:30

这个原理很简单，我给你个例子，你自己算可以吗？这样印象深刻些！

图片例子传不上，线上联系我，好吧？

热心网友 时间：2023-10-19 04:31

头大了

热心网友 时间：2023-10-19 04:29

可以利用下图中公式去计算

也可以利用excel中的correl函数来计算

结果为0.997888

热心网友 时间：2023-10-19 04:30

R＝C÷兀÷2

没了
谢谢观看～

热心网友 时间：2023-10-19 04:31

这个原理很简单，我给你个例子，你自己算可以吗？这样印象深刻些！

图片例子传不上，线上联系我，好吧？

热心网友 时间：2023-10-19 04:31

头大了