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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。
相关系数r的计算公式是什么？
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。
应用
概率论
【例】若将一枚硬币抛n次，X表示n次试验中出现正面的次数，Y表示n次试验中出现反面的次数。计算ρXY。
解：由于X+Y=n，则Y=-X+n，根据相关系数的性质推论，得ρXY = − 1。
企业物流
【例】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。
样本相关系数r公式推导
相关系数r的计算公式是什么? - ： 相关系数定义式为: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),C...
样本相关系数怎么求 - ：[答案] 四个格子里面分别是 abcd 即使 男赞同=a 男反对=b 女赞同=c 女反对=d 公式就是 rΦ=(ad-bc)/√[(a+b)*(a+c)*(b+d)*(c+d)] (四格表里面以ad为中心.相邻的两个数相加)
求相关系数r的公式 - ：[答案] 所谓“相关系数”,其完整的名称应该是“简单线性相关系数”,描述的是两个变量线性相关的程度,其公式如下面图片,并没有你所谓的“曲线相关的相关系数”的!\x0d另外有“多重相关系数”的,是多元线性回归里的概念,是一个变量Y与多...
某工业部门进行了一项研究,分析该部门的产量与生产费用之间的关系,从这个工业部门内随机提选了10个企业作样本,有如下资料:产量x(千件)... - ：[答案] 思路分析:(1)使用样本相关系数计算公式r=即可完成;(2)由小概率0.05与r-2=8在附表中查得r0.05的大小,以检验所得结果,来说明y与x之间的线性相关是否显著;(3)用公式代入即可求出.(1)根据题意制表如下:i12345678910合计xi...
在样本数据的回归分析中,相关指数R2的值越大,则残差平方和 n i=1(yi− ̂ yi)2() - ：[选项] A. 越小 B. 越大 C. 可能大也可能小 D. 以上都不对
相关系数的作用及计算方法! - ：[答案] 相关系数是变量之间相关程度的指标.样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1].|r|值越大,误差Q越小,变量之间的线性相关程度越高;|r|值越接近0,Q越大,变量之间的线性相关程度越低.相关系数 又称皮(尔生)氏...
相关系数的计算公式是怎样得来的 - ： 相关系数介于区间[-1,1]内.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...
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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。
求相关系数r的公式
常见的相关系数为简单相关系数，简单相关系数又称皮尔逊相关系数或者线性相关系数，其定义式为：
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，一般认为：
扩展资料:
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，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。
因为，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。
因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。
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