论述相关系数的作用及计算方法
更高的人来了在国名经济统计概论的书上找到的。
让你们看看 什么 才叫做牛B
帮帮你们这些正在考试的人
虽然说 我 早已考过
感谢CCTV给我这次机会
相关系数的作用：
1， X,Y协方差是名数，不同现象的变异情况不同，相关程度不能直接以协方差大小加以比较。标准化结果使协方差化为不名数，相关系数可以比较不同现象相关程度的高低。
2，X,Y协方差的值可以无限增加或减少,不便于说明问题,将变量离差标准化,使相关系数的绝对值不超过1。
计算方法 我再找找
属于 lq 15:18:13
相关系数的计算方法:
如果根据原始变量的数值计算相关系数,可运用相关系数简捷法计算公式:
n∑xy－(∑x)(∑y)
r=--------------------------------------
——————— ——————
√ n∑x²-(∑x)² √ n∑y²-(∑y)²
此式可以不用计算两个变量数列的平均值与标准差,节约工作量,而且可以减少计算平均值除不尽所带来的误差.
绝对没有错误 请大家高呼牛B吧
绛旓細鑰屽皬浜0.3鍒欒涓烘槸寮鐩稿叧鎴栨棤鐩稿叧銆傝繖浜涘垽瀹氭爣鍑嗗彲鍙傝冪粺璁″鏂囩尞鎴栭鍩熶笓瀹剁殑鐮旂┒銆傚湪鎾板啓璁烘枃鏃讹紝寮曠敤杩欎簺鏍囧噯鏃跺簲鍙傝冩潈濞佺殑鏁欒偛鐮旂┒鏂囩尞銆4. 杩涗竴姝ラ槄璇伙細瀵逛簬鎯宠娣卞叆浜嗚В鐩稿叧鎬х爺绌舵柟娉曚笌搴旂敤鐨勮鑰咃紝寤鸿闃呰缁熻瀛︾浉鍏虫暀鏉愪腑鍏充簬鐩稿叧鎬х殑绔犺妭锛屼互鎺屾彙璁＄畻鏂规硶銆佸亣璁炬楠屽強缁撴灉瑙ｉ噴绛夋柟闈㈢殑鐭ヨ瘑銆
绛旓細涓嬮潰鏄鐩稿叧绯绘暟鍜屽洖褰掔郴鏁扮殑鑱旂郴鍜屽尯鍒殑涓撲笟瑙ｉ噴銆1. 鐩稿叧绯绘暟锛圕orrelation Coefficient锛夛細鐩稿叧绯绘暟琛￠噺浜嗕袱涓彉閲忎箣闂寸殑绾挎х浉鍏崇▼搴︺傚畠鐨勫彇鍊艰寖鍥村湪-1鍒1涔嬮棿锛屽叾涓-1琛ㄧず瀹屽叏璐熺浉鍏筹紝0琛ㄧず鏃犵浉鍏筹紝1琛ㄧず瀹屽叏姝ｇ浉鍏炽鐩稿叧绯绘暟鐨勮绠楁柟娉鏈夊绉嶏紝鏈甯哥敤鐨勬槸鐨皵閫婄浉鍏崇郴鏁般2. 鍥炲綊绯绘暟锛圧egression ...
绛旓細璇︾粏瑙ｉ噴锛1. 鐩稿叧鎬х郴鏁扮殑姒傚康鍙浣滅敤 鐩稿叧鎬х郴鏁帮紝涔熺О涓鐩稿叧绯绘暟锛屾槸鐢ㄦ潵琛￠噺涓や釜鍙橀噺涔嬮棿绾挎у叧绯荤殑寮哄害鍜屾柟鍚戠殑缁熻閲忋傚綋涓や釜鍙橀噺涔嬮棿瀛樺湪寮虹儓鐨勬鐩稿叧鏃讹紝绯绘暟鎺ヨ繎1锛涘綋瀛樺湪寮虹儓鐨勮礋鐩稿叧鏃讹紝绯绘暟鎺ヨ繎-1锛涘鏋滀袱涓彉閲忎箣闂存病鏈夌嚎鎬х浉鍏虫э紝绯绘暟鎺ヨ繎0銆2. Excel涓眰瑙ｇ浉鍏虫绯绘暟鐨勬柟娉 鍦‥xcel涓紝...
绛旓細鐩稿叧绯绘暟涓鸿 閲忎袱涓彉閲忎箣闂村叧鑱旂▼搴︾殑缁熻閲忋傜浉鍏崇郴鏁版槸涓绉嶇敤浜庨噺鍖栦袱涓彉閲忎箣闂寸嚎鎬у叧绯荤殑缁熻宸ュ叿銆傚叾涓昏浣滅敤鍦ㄤ簬鎻ず鍙橀噺闂寸殑鐩镐簰渚濊禆绋嬪害鍙婃柟鍚戙傝繖涓鎸囨爣骞挎硾搴旂敤浜庡悇涓鍩熺殑鏁版嵁鍒嗘瀽锛屽绀句細绉戝銆佽嚜鐒剁瀛﹀拰缁忔祹瀛︾瓑銆傚叿浣撴潵璇达紝鐩稿叧绯绘暟鐨鍙栧艰寖鍥撮氬父鍦-1鍒+1涔嬮棿銆傛帴杩+1琛ㄧず涓ゅ彉閲忛棿瀛樺湪...
绛旓細绾挎х浉鍏宠秺澶э紝鍗冲叾鎷熷悎绮惧害鎰堥珮銆傚湪鍒嗘瀽鍖栧涔︿互鍙妎rigin鍋氬浘杞欢涓竴鑸範鎯噰鐢╮鏉ヨ〃绀轰袱涓彉閲忛棿鐨勭嚎鎬у叧绯伙紝涓婂浘灏辨槸鍒嗘瀽鍖栧涔︿腑缁欏嚭鐨勫叕寮銆備笉杩囧伓灏斾篃鏈夌敤r2琛ㄧず涓や釜鍙橀噺闂寸殑绾挎у叧绯伙紝姣斿Excel澶勭悊鏁版嵁鏃讹紝濡傛灉閲囩敤鑷甫鐨勬暟鎹鐞鍔熻兘鏉璁＄畻鏁版嵁鐨勬枩鐜囥佹埅璺濆拰绾挎鐩稿叧绯绘暟锛屼竴鑸粰鍑虹殑鏄痳2銆
绛旓細鍙橀噺鐨勭浉鍏崇郴鏁版槸涓绉嶇敤浜庨噺鍖栦袱涓彉閲忎箣闂村叧绯诲己搴﹀拰鏂瑰悜鐨鏂规硶銆傚畠琛￠噺浜嗗彉閲忎箣闂寸嚎鎬у叧绯荤殑寮哄害鍜屾璐熸с備笅闈㈠皢璇︾粏浠嬬粛杩欎竴姒傚康銆備竴銆鐩稿叧绯绘暟鐨瀹氫箟 鐩稿叧绯绘暟锛岄氬父鐢ㄤ竴涓粙浜-1鍜1涔嬮棿鐨勬暟鍊兼潵琛ㄧず銆傚畠鎻忚堪浜嗕袱涓彉閲忎箣闂寸嚎鎬у叧绯荤殑寮哄害鍜屾柟鍚戙傚綋鐩稿叧绯绘暟鎺ヨ繎1鏃讹紝琛ㄧず涓や釜鍙橀噺涔嬮棿瀛樺湪寮虹儓鐨勬...
绛旓細鐩稿叧绯绘暟鐩稿浜庡叾浠栫粺璁℃寚鏍囷紙濡傚钩鍧囧硷級鏉ヨ锛屽绂荤兢鍊肩殑褰卞搷杈冨皬锛屽洜涓哄畠鏄熀浜庢暣浣撴暟鎹殑鍒嗗竷鐗瑰緛杩涜璁＄畻鐨勩4銆佷笉鑳芥帹鏂洜鏋滃叧绯 鐩稿叧绯绘暟鍙兘鎻忚堪鍙橀噺涔嬮棿鐨勫叧鑱旂▼搴︼紝涓嶈兘鐢ㄤ簬鎺ㄦ柇鍥犳灉鍏崇郴銆傚嵆浣跨浉鍏崇郴鏁板緢楂橈紝涔熶笉鑳借鏄庝竴涓彉閲忕殑鍙樺寲鏄敱浜庡彟涓涓彉閲忕殑褰卞搷鎵鑷淬傜浉鍏崇郴鏁扮被鍨嬪拰搴旂敤鍦烘櫙 涓銆佺郴鏁...
绛旓細鐩稿叧绯绘暟鍏紡鏄竴绉嶇粺璁￠噺锛岀敤鏉ヨ 閲忎袱涓彉閲忎箣闂寸殑绾挎у叧绯诲己搴﹀拰鏂瑰悜銆傚父鐢ㄧ殑鐩稿叧绯绘暟鍏紡鏈夌毊灏旈鐩稿叧绯绘暟鍏紡鍜鏂毊灏旀浖鐩稿叧绯绘暟鍏紡銆傜毊灏旈婄浉鍏崇郴鏁帮紙Pearson correlation coefficient锛夊叕寮忥細r = Cov(X,Y) / (蟽X * 蟽Y)鍏朵腑锛宺琛ㄧず鐨皵閫婄浉鍏崇郴鏁帮紝Cov(X,Y)琛ㄧずX鍜孻鐨勫崗鏂瑰樊锛屜僗鍜屜僘鍒嗗埆...
绛旓細浠庤屽緱鍒版洿鍏ㄩ潰鐨勭墿鐞嗗浘鍍忓拰鐞嗚В銆傜患涓婏紝鐗╃悊 cor 鏄弿杩扮墿鐞嗙郴缁熺浉鍏崇▼搴︾殑涓涓湳璇傚畠鍦ㄨ〃绀烘潗鏂欑殑鎬ц兘锛屽垎鏋愮數瀛愯涓轰互鍙婄爺绌剁粺璁＄墿鐞嗗涓彂鎸ョ潃閲嶈鐨勪綔鐢銆傞氳繃鐩稿叧绯绘暟鐨勮绠楀拰鍒嗘瀽锛岀瀛﹀鑳藉鏇村ソ鍦扮悊瑙ｅ拰鎺屾彙鐗╃悊绯荤粺鐨勬湰璐ㄨ寰嬨
绛旓細鐨皵閫鐩稿叧绯绘暟鐨勪綔鐢锛1銆佽〃绀哄彉閲忛棿鐨勭嚎鎬у叧绯伙細鐨皵閫婄浉鍏崇郴鏁版槸琛￠噺涓や釜鍙橀噺涔嬮棿绾挎у叧绯荤殑涓绉鏂规硶銆傚綋涓や釜鍙橀噺涔嬮棿瀛樺湪瀹屽叏姝ｇ浉鍏虫垨鑰呭畬鍏ㄨ礋鐩稿叧鏃讹紝鐩稿叧绯绘暟鍙栧煎垎鍒负+1鍜-1锛涘綋涓や釜鍙橀噺涔嬮棿涓嶅瓨鍦ㄧ嚎鎬у叧绯绘椂锛岀浉鍏崇郴鏁板彇鍊间负0銆2銆佽瘎浼版暟鎹箣闂寸殑鐩镐技鎬э細鐨皵閫婄浉鍏崇郴鏁颁篃鍙互鐢ㄦ潵璇勪及鏁版嵁涔嬮棿鐨勭浉浼...
