1樓：匿名使用者
相關關係是一復種非確定
制性的關係，相關係數是研究變數之間線性相關程度的量。有乙個明顯的缺點，即它接近於1的程度與資料組數n相關。因為，當n較小時，相關係數的波動較大，對有些樣本相關係數的絕對值易接近於1;當n較大時，相關係數的絕對值容易偏小。
特別是當n=2時，相關係數的絕對值總為1。因此在樣本容量n較小時，我們僅憑相關係數較大就判定變數x與y之間有密切的線性關係是不妥當的。
相關係數的意義 10
2樓：阿儀網
相關係數是研究變數之間線性相關程度的量，一般用字母 r 表示。由於研究物件的不同，相關係數有多種定義方式，較為常用的是皮爾遜相關係數。依據相關現象之間的不同特徵，其統計指標的名稱有所不同。
如將反映兩變數間線性相關關係的統計指標稱為相關係數（相關係數的平方稱為判定係數）；將反映兩變數間曲線相關關係的統計指標稱為非線性相關係數、非線性判定係數；將反映多元線性相關關係的統計指標稱為復相關係數、復判定係數等。
3樓：採納率這件
相關係數取值範圍如下： 1、符號：如果為正號，則表示正相關，如果為負號，則表示負相關。
通俗點說，正相關就是變數會與參照數同方向變動，負相關就是變數與參照數反向變動； 2、取值為0，這是極端，表示不相關； 3、取值為1，表示完全正相關，而且呈同向變動的幅度是一樣的； 4、如果為-1，表示完全負相關，以同樣的幅度反向變動； 5、取值範圍：[-1，1].
相關係數和協方差所表示的意義有什麼區別
4樓：匿名使用者
二者表示變數間的共變程
度，協方差是變數x的離均差乘以y的離均差再求平均得到的統計量，雖然它可以表示x和y的共變程度，但x和y的單位可能不同，這樣直接將二者的離均差相乘得到的結果可能偏差很大，因此有必要統一單位，即消去x和y的單位，做法就是給協方差再分別處以x、y各自的標準差，這樣得到的統計量就是相關係數
由於相關係數是協方差除以兩變數標準差得到的，因此相關係數是乙個標準化的變數，而協方差是未標準化變數。
5樓：寂寞的美夜
相關係數是用來衡量兩個變數的相關程度，比如，隨著x的變大，y也隨之變大，並且接近某種函式關係，說明相關性好
而協方差是衡量兩個變數之間的總體誤差的
協方差在描述x和y在同一物理量綱之下有一定的作用，但同樣的兩個量採用不同的量綱使它們的協方差在數值上表現出很大的差異。為此引入如下概念：
定義稱為隨機變數x和y的相關係數。
定義若ρxy=0，則稱x與y不相關。
即ρxy=0的充分必要條件是cov(x，y)=0，亦即不相關和協方差為零是等價的。
相關係數和協方差所表示的意義有什麼不同？
6樓：寂寞的美夜
相關係數是用來衡量兩個變數的相關程度，比如，隨著x的變大，y也隨之變大，並且接近某種函式關係，說明相關性好
而協方差是衡量兩個變數之間的總體誤差的
協方差在描述x和y在同一物理量綱之下有一定的作用，但同樣的兩個量採用不同的量綱使它們的協方差在數值上表現出很大的差異。為此引入如下概念：
定義稱為隨機變數x和y的相關係數。
定義若ρxy=0，則稱x與y不相關。
即ρxy=0的充分必要條件是cov(x，y)=0，亦即不相關和協方差為零是等價的。
相關係數的取值範圍及意義
7樓：匿名使用者
相關係數的取值範圍是（-1，0）或（0，1）。
取值範圍是（-1，0）時，意義為負相關；取值範圍是（0，1）時，意義為正相關。
相關係數
相關關係是一種非確定性的關係，相關係數是研究變數之間線性相關程度的量。由於研究物件的不同，相關係數有如下幾種定義方式。
簡單相關係數：又叫相關係數或線性相關係數，一般用字母r 表示，用來度量兩個變數間的線性關係。
定義式其中，cov(x,y)為x與y的協方差，var[x]為x的方差，var[y]為y的方差
復相關係數：又叫多重相關係數。復相關是指因變數與多個自變數之間的相關關係。例如，某種商品的季節性需求量與其**水平、職工收入水平等現象之間呈現復相關關係。
典型相關係數：是先對原來各組變數進行主成分分析，得到新的線性關係的綜合指標，再通過綜合指標之間的線性相關係數來研究原各組變數間相關關係。
8樓：匿名使用者
相關係數的取值範圍係數一般都是在數字前面作為乙個領頭的應用。
9樓：匿名使用者
相關係數取值範圍如下：
1、符號：如果為正號，則表示正相關，如果為負號，則表示負相關。通俗點說，正相關就是變數會與參照數同方向變動，負相關就是變數與參照數反向變動；
2、取值為0，這是極端，表示不相關；
3、取值為1，表示完全正相關，而且呈同向變動的幅度是一樣的；
4、如果為-1，表示完全負相關，以同樣的幅度反向變動；
5、取值範圍：[-1，1].
10樓：小灰馬
客觀現象之間存在的互相依存關係叫相關關係,全稱為統計相關關係.有如下兩個特點：
1.現象之間確實存在著數量上的依存關係.
2.現象之間數量上的關係是不確定、不嚴格的依存關係.
相關係數的絕對值在0.3以下是無直線相關,0.3以上是直線相關,0.
3-0.5是低度相關,0.5-0.
8是顯著相關（中等程度相關）,0.8以上是高度相關.
相關係數與決定係數的關係，它們的意義分別是什麼 15
11樓：春素小皙化妝品
決定係數是相關係數的二次冪。因此，也可以在求得可決係數的基礎上計算相關係數，方法是將可決係數開平方，至於平方根的符號，則取與回歸方程斜率b相同的符號。正是因為存在這樣的關係，用r²作為可決係數的符號，而沒有另用別的字母。
決定係數意義：擬合優度越大，自變數對因變數的解釋程度越高，自變數引起的變動佔總變動的百分比高。觀察點在回歸直線附近越密集。
相關係數意義：用以反映變數之間相關關係密切程度的統計指標。按積差方法計算，同樣以兩變數與各自平均值的離差為基礎，通過兩個離差相乘來反映兩變數之間相關程度；著重研究線性的單相關係數。
擴充套件資料
相關係數有乙個明顯的缺點，即它接近於1的程度與資料組數n相關，這容易給人一種假象。因為，當n較小時，相關係數的波動較大，對有些樣本相關係數的絕對值易接近於1；當n較大時，相關係數的絕對值容易偏小。特別是當n=2時，相關係數的絕對值總為1。
因此在樣本容量n較小時，我們僅憑相關係數較大就判定變數x與y之間有密切的線性關係是不妥當的。
判定係數只是說明列入模型的所有解釋變數對因變數的聯合的影響程度，不說明模型中單個解釋變數的影響程度。
12樓：匿名使用者
決定係數是相關係數的平方。 相關係數是用來描述兩個變數之間的線性關係的，但決定係數的適用範圍更廣，可以用於描述非線性或者有兩個及兩個以上自變數的相關關係。
決定係數的意義是變數a可以解釋變數b方差的多少。
因此，相關係數的意義(為正的情況）就是變數a可以解釋變數b標準差的多少。
更直接的解釋是，由於變數a的變動，變數b增加了c，而這c中有r的比例是因為變數a的變動造成的。
舉例：比如模型中責任心對工作績效一般有10%的**力，也就是說決定係數是0.1。因此，推論到上述直接的解釋上，也就意味著某人工作績效量增加了c，這c中有大約32%是因為某人責任心的增加而增加的。
13樓：一輩子的木球
決定係數是
相關係數的平方。
相關係數(r)表示兩個變數的相關性（不一定是線性相關，也有可能是其他型別的相關），取值範圍為[-1,1]。-1代表完全負相關，1代表完全正相關，0代表兩個變數不相關。
決定係數(r^2)表示函式的擬合優度，取值範圍為[0,1]。越接近1表明函式的擬合效果越好。
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