灰色关联度和主成分分析哪个方法比较好 灰关联系数是作为灰2113关联程度5261的一种衡量尺度。关联系4102数（暂缺），式中Δmin，Δmax分别是母因素与子因1653素时间数列在各时刻绝对差值的最小和最大值，Δij(tk)是tk时刻的绝对差值。关联系数的平均值即关联度。因为关联系数很多，信息过于分散，不便于比较，为此有必要将各个时刻的关联系数集中为一个值，而求平均值便是这种信息集中处理的一个方法。关联度值越接近1，说明相关性越好。
请问灰色关联度与相关系数的区别在哪里？ 当然有区别。相关系数，是一个经典的统计量。反映变量之间的线知性关联关系。灰色关联度，是邓聚龙自己发明的一种关于变量之间的关联关系的量。注意，我这里说的是关联关系。解释性地理解，是以两个变量变化道的几何形状的相似程度来判定二者的关联关系的。但实际上，目回前关于这一标准并没有很好的理论基础，目前实际上也只是在论文，或者说学术研究中才有人用这个东西。如果想要更好地理解关联关系，建议去找答一本统计学的书，好好看一看偏相关分析。
求解灰色关联分析及详细过程，求关联系数L和关联度R，实在是头都大了！ 灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统（或因素）之间的数值关系。因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态历程分析。2具体计算步骤编辑（1）确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。（2）对参考数列和比较数列进行无量纲化处理由于系统中各因素的物理意义不同，导致数据的量纲也不一定相同，不便于比较，或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行无量纲化的数据处理。（3）求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi）所谓关联程度，实质上是曲线间几何形状的差别程度。因此曲线间差值大小，可作为关联程度的衡量尺度。对于一个参考数列X0有若干个比较数列X1，X2，…，Xn，各比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数ξ（Xi）可由下列公式算出：其中 ρ为分辨系数，一般在0~1之间，通常取0.5。是第二级最小差，记为Δmin。是两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线。
相关系数，相关，独立三者的关系是什么样的. X与Y的相关系数ρ=Cov(X，Y)/[√(DX)*√(DY)]上面是相关系数的定义，ρ=0时称X与Y不相关.由定义知：X与Y不相关的充分必要条件是：X与Y的协方差Cov(X，Y)=0.所以这三者的关系是：X与Y相互独立=》X与Y不相关《=》X与Y的协方差Cov(X，Y)=0看得明白吗？
SPSS进行皮尔森相关系数分析 相关系数和显著性有什么关系 我想知道判断两个变量想不相关就看相关系数就可以了，为什么还要看显著性？这个显著性到底是衡量什么标准？。
