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高中数学 什么是相关系数啊
相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，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，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。
相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。
相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。
扩展资料：
相关系数的取值范围为[-1,1]。散点向右上方，则r大于零小于一，且越密集、接近于一条直线，r越接近于1；反之，散点向左下方，则r小于零大于负一，且越密集、接近于一条直线，r越接近于-1。一般的，r在0.75到1之间正相关很强，在-0.75到-1之间负相关强。
参考资料来源：百度百科-相关系数
相关系数r与相关指数有关系吗
如果是概率学方面的相关指数和相关系数的话，相关系数r的大小决定一列数据线性相关的强与弱！|r|越接近1就表示线性相关系越强！相关指数R表示拟合效果的好坏，越接近1表示用这个函数模型来越接近这组数据！说明这个函数模型越好！
回归分析中相关指数和相关系数有什么联系与区别？
在线性回归有,有上述关系.即相关系数与相关指数的区别：R^2=r^2
在其实回归模型中不一定适用。
R^2表达的是解释变量对总偏差平方和的贡献度,强调的是“几个模型”之间的拟合度的好与坏。
r表示解释变量与预报变量之间线性相关性的强弱程度,用来判断是否具有线性相关性。
回归系数b乘以X和Y变量的标准差之比结果为相关系数r。即b*σx/σy=r
相关系数和回归系数的联系和区别如下：
首先相关系数与相关指数的区别，相关系数与回归系数的方向相关系数与相关指数的区别，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相关系数与相关指数的区别，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自变量x
对因变量y
影响大小的参数。回归系数越大表示x
对y
影响越大，正回归系数表示y
随x
增大而增大，负回归系数表示y
随x增大而减小。回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数，表X每变动一单位，平均而言，Y将变动b单位。
相关指数是什么意思？
相关指数R²表示一元多项式回归方程拟合度的高低相关系数与相关指数的区别，或者说表示一元多项式回归方程估测的可靠程度的高低。
事物之间的相互关系相关系数与相关指数的区别：因果关系（两种事物）、共变关系（三种事物）、相关关系（两种事物）。
相关相关系数与相关指数的区别：事物之间存在关系，但又不能直接做因果关系解释时，称事物间的联系为相关。
判断两个因素或变量之间是否有关系，定量地研究这些关系，称为相关分析。
按性质不同，相关可以划分为：正相关、负相关、零相关。
正相关：两个变量向相同的方向变化。即一个变量的值增加，另一个变量得值也增加。
负相关：两个变量向相反的方向变化。即一个变量的值增加，另一个变量的值相应地减少。
零相关：两列变量之间没有关系，即一列变量变动时，另一列变量作无规律变动。
扩展资料：
相关系数是一种描述性统计量，它指的是一个变量与另一个变量的变化的对应程度。符号：总体相关系数ρ相关系数与相关指数的区别；样本相关系数r。
相关系数和相关指数是两个不同的概念，一般是先求相关系数，分析相关性的强弱。然后求回归方程，最后求出相关指数，分析模型的拟合效果
参考资料来源：百度百科-相关指数
相关系数和相关指数一样吗
不一样啊，相关系数是在直线相关条件下，表明两个现象之间相关关系的方向和密切程度的综合性指标。一般用样本数据计算，记为r，没有单位，统计学中一般在－1～＋1之间。
相关指数是用于表示多个现象在不同场合下综合变动的一种特殊相对数。
