相关系数r的数值意义是什么？

1. 相关系数r的数值意义是什么？

相关系数是由统计学家卡尔·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。
依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。

扩展资料：
相关系数的应用
企业物流
一种新产品上市。在上市之前，公司的物流部需把新产品合理分配到全国的10个仓库，新品上市一个月后，要评估实际分配方案与之前考虑的其他分配方案中，是实际分配方案好还是其中尚未使用的分配方案更好，通过这样的评估，可以在下一次的新产品上市使用更准确的产品分配方案，以避免由于分配而产生的积压和断货。
通过计算，很容易得出这3个分配方案中，B的相关系数是最大的，这样就评估到B的分配方案比实际分配方案A更好，在下一次的新产品上市分配计划中，就可以考虑用B这种分配方法来计算实际分配方案。
参考资料来源：百度百科-相关系数

2. 相关系数r是什么呢?

线性相关系数r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r接近于1的程度与数据组数n相关，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。
相关系数为0说明两变量不存在直线相关关系，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r的计算公式：
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。
公式。
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。

3. 相关系数r的数值意义是什么？

相关分析是用相关系数（r）来表示两个变量间相互的直线关系，并判断其密切程度的统计方法。



相关系数：
是由统计学家卡尔·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。
依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。
如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数，将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数。
将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。

4. 相关系数R怎么来的

r=（xy的平均值减去x的平均值乘以y的平均值）/根号下（x²的平均值减去x平均值的平方）（y²的平均值减去y平均值的平方）

5. 相关系数r的符号是什么？

相关系数是r，分析化学中线性相关性系数是r。r2是判定系数，它是估计的回归方程拟合程度度量，一般r2越靠近1，拟合程度越好，实验结果越成功。
而r研究变量之间线性相关程度的量，r越大，说明相关性越高，当r=0的时候，说明两者之间相关程度最低。

扩展资料
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。
判定系数也叫可决系数或决定系数，是指在线性回归中，回归平方和与总离差平方和之比值，其数值等于相关系数的平方。它是对估计的回归方程拟合优度的度量。为说明它的含义，需要对因变量y取值的变差进行研究。
参考资料：百度百科-相关系数
百度百科-判定系数

6. r表示相关系数，n表示什么？

在说明变量之间线性相关程度时,根据经验,按照相关系数的大小将相关程度分为以下几种情况:|rl≥0.8时,可视为两个变量之间高度相关;0.5≤|rl<0.8时，可视为中度相关;0.3≤|rl<0.5时，视为低度相关; |rl<0.3时，说明两个变量之间的相关程度极弱,可视为不相关。
在实际问题中,相关系数一般都是用样本数据计算得到的,因而带有一定的随机性,尤其 是样本容量比较小时,这种随机性更大,此时,用样本相关系数估计总体相关系数可信度会受到很大质疑,也就是说,样本相关系数并不能说明样本来自的两个总体是否具有显著线性关系。因此,需要对其进行统计推断,通过检验的方法确定变量之间是否存在相关性,即要对总体相关系数ρ=0进行显著性检验。
在X. Y都服从正态分布,及原假设(ρ= 0)为真时,统计量
           
服从自由度为n-2的T分布。当|t|>+(或p<a)时，拒绝原假设,表明样本相关系数r是 显著的;若|t|≤号(或p≥a),不能拒绝原假设,表明r在统计上是不显著的,两总体不存在 显著的相关关系。
                                                                          ——  汪冬华《多元统计分析与SPSS应用》

7. 相关系数r的计算公式是什么？

相关系数介于区间[-1，1]。当相关系数为-1，表示完全负相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度容完全相反。当相关系数为+1时，表示完全正相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。当相关系数为0时，表示不相关。
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。

扩展资料：
相关关系：当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化。变量间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系。
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。
参考资料来源：百度百科-相关关系

8. 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。