相关系数r 的两个公式 相关系数（r值）怎么求？
相关系数（r值）怎么求？
相关表和相关图可以反映两个变量之间的关系及其相关方向，但不能准确表示两个变量之间的相关程度。因此著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标相关系数。相关系数是反映变量间密切相关程度的统计指标。相关系数是根据乘积差分法计算的，它也是基于两个变量的偏差及其各自的均值，并通过乘以两个偏差来反映两个变量之间的相关程度。根据相关现象的不同特点，统计指标的名称也不尽相同。例如，反映两个变量之间线性相关的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为决策系数）；反映两个变量之间曲线相关性的统计指标称为非线性相关系数和非线性决策系数；反映多元线性相关性的统计指标称为复相关系数和复决策系数。
求相关系数r的公式？
常用的相关系数是简单相关系数，也称为皮尔逊相关系数或线性相关系数。其定义公式为：R值的绝对值在0到1之间。一般来说，R越接近1，X和Y之间的相关性就越强。相反，R越接近0，X和Y之间的相关性就越弱。一般认为：
扩展数据：
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，即接近1的程度与数据组n的个数有关，容易给人以假象。
因为n小时，相关系数波动大，对于某些样本，相关系数的绝对值容易接近1；n大时，相关系数的绝对值容易小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总是1。
因此，当样本量n很小时，仅通过大的相关系数来判断变量X和Y之间存在密切的线性关系是不合适的。
线性回归方程中的相关系数r，如何求？
首先，已知回归系数B1，通过方程反演和自变量与因变量的交换得到回归系数B2。相关系数r=SQR（B1*B2）（SQR表示平方根）。因此，相关系数R
高质量解
相关系数R用于测量两个变量之间的线性相关性
当R>0时，意味着两个变量正相关，当R<0时，当| R |=1时，两个变量负相关，这意味着这两个变量完全线性相关，即函数关系。
相关系数r的意义？
相关系数是统计学家卡尔·皮尔逊设计的第一个统计指标，它是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母R表示，由于研究对象的不同，相关系数的定义有很多种，常用的是Pearson相关系数。
相关系数公式
定义公式
ρxy=cov（x，y）/√[D（x）]√[D（y）
]公式说明：公式中cov（x，y）是x和y的协方差，D（x）和D（y）分别是x和y的方差。
公式
如果y=a BX，则有：
设e（x）=μ，D（x）=σ
然后e（y）=Bμa，D（y）=Bσ
e（XY）=e（AX BX）=aμB（μ）
cov（x，y）=e（XY）−e（x）e（y）=Bσ
相关系数r用于测量两个变量之间的线性相关度。
R>0时，两个变量正相关；R<0时，两个变量负相关。R的绝对值在1到-1之间。R的绝对值越接近1，两变量之间的线性相关性越强；R的绝对值接近0时，两变量之间几乎没有线性相关性。一般来说，当R的绝对值大于0.75时，认为这两个变量之间存在很强的线性相关性。
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