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相关系数r

时间:2024-08-26 15:43:20 编辑:阿旭

相关系数r的计算公式是什么?

相关系数r的计算公式是ρXY=Cov(X,Y)/√[D(X)]√[D(Y)]。公式描述:公式中Cov(X,Y)为X,Y的协方差,D(X)、D(Y)分别为X、Y的方差。若Y=a+bX,则有:令E(X) =μ,D(X) =σ。则E(Y) = bμ+a,D(Y) = bσ。E(XY) = E(aX + bX) = aμ+b(σ+μ)。Cov(X,Y) = E(XY)−E(X)E(Y) = bσ。变量间的相互关系⑴完全相关:两个变量之间的关系,一个变量的数量变化由另一个变量的数量变化所惟一确定,即函数关系。⑵不完全相关:两个变量之间的关系介于不相关和完全相关之间。⑶不相关:如果两个变量彼此的数量变化互相独立,没有关系。

相关系数r的计算公式是什么?

计算等级相关系数的公式r = ∑({x-(n+1)/2}{y-(n+1)/2})/√(∑{(x-(n+1)/2)^2} ∑{(y-(n+1)/2)^2 })。(亦可表为r = 1 - (6∑(x-y)^2 )/(n^3-n))。原本是为(两随机变量)正态相关而推导的;正态相关面在两随机变量取值中心凸起最高,而在(该两变量)其余取值处则会向各个方向延伸。在一项特定的试验中:正态相关面的各种组合都是可能出现的。但x和y的可能取值均在有限区间内,且x, y(一次)只能在其中取到也仅能取到一个值。因此,由等级相关系数公式表示的x和y的相关关系就需要作进一步的考察。等级相关系数r可能为某分布之一参数的估计量,但这分布为何并不清楚,而r是否为该参数的最佳估计也不清楚。

pearson的相关系数中,r和|r|的取值不同,含义有什么区别

关于相关系数r的取值说明:1.r的取值范围为-1≤r≤+1;2. Irl越接近1,表明相关关系越密切;越接近于0,相关关系就越不密切。r=0,两变量无直线关系;3.r=+1或r=-1,表明两变量完全相关;4.r>0现象呈正直线关系;r<0现象呈负相关;5.在说明两个变量之间线性关系的密切程度时,根据经验可将相关程度分为以下几种情况:当川≥0.8时,视为高度相关;0.5≤|rl<0.8时,视为中度相关;0.3≤|r|<5时,视为低度相关;|r|<0.3时,说明两个变量之间的相关程度极弱,可视为不相关。但这种说明必须建立在相关系数通过显著性检验的基础之上。

pearson相关系数的数值为多少证明有相关性?标准是什么?谢谢!!

皮尔逊相关系数变化从-1到 +1,当r>0表明两个变量是正相关,即一个变量的值越大,另一个变量的值也会越大;r<0表明两个变量是负相关,即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大,则两变量相关性越强。若r=0,表明两个变量间不是线性相关,但可能存在其他方式的相关(比如曲线方式)。扩展资料:(1)一般认为:|r|≥0.8时,可认为两变量间高度相关;0.5≤|r|<0.8,可认为两变量中度相关;0.3≤|r|<0.5,可认为两变量低度相关;|r|<0.3,可认为两变量基本不相关。(2)也有认为:|r|≥0.8时,可认为两变量间极高度相关;0.6≤|r|<0.8,可认为两变量高度相关;0.4≤|r|<0.6,可认为两变量中度相关;0.2≤|r|<0.4,可认为两变量低度相关;|r|<0.2,可认为两变量基本不相关。(3)还有认为:|r|≥0.7时,可认为两变量间强相关;0.4≤|r|<0.7,可认为两变量中度相关;0.2≤|r|<0.4,可认为两变量弱相关;|r|<0.2,可认为两变量极弱相关或不相关。参考资料来源:百度百科-皮尔逊相关系数