相关系数多少算具有相关性？ 相关系数是最早2113由统计学家卡尔5261·皮尔逊设计的统计指标，是研究变4102量之间线性相关程度的量1653，一般用字母 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。相关系数r的绝对值一般在0.8以上，认为A和B有强的相关性。0.3到0.8之间，可以认为有弱的相关性。0.3以下，认为没有相关性。扩展资料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。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，但是最常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。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（相关系数的平方称为判定系数）；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。参考资料：。
pearson相关系数和spearman相关系数的区别 区别：1.连续数据，正态分布，线性关系，用pearson相关系数是最恰当，当然用spearman相关系数也可以，效率没有pearson相关系数高。2.上述任一条件不满足，就用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。3.两个定序测量数据之间也用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。拓展知识：pearson相关通常是用来计算等距及等比数据或者说连续数据之间的相关的，这类数据的取值不限于整数，如前后两次考试成绩的相关就适合用pearson相关。spearman相关专门用于计算等级数据之间的关系，这类数据的特点是数据有先后等级之分但连续两个等级之间的具体分数差异却未必都是相等的，比如第一名和第二名的分数差就未必等于第二名和第三名的分数差。两次考试的排名数据适用于spearman相关。spearman相关只能计算等级数据，但pearson相关却既可以用来算等级相关，也可以算连续数据的相关，只不过一般默认用pearson相关计算连续数据的相关。在 统计学中，以查尔斯·斯皮尔曼命名的斯皮尔曼等级相关系数，即spearman相关系数。经常用希腊字母ρ表示。它是衡量两个变量的依赖性的 非参数 指标。它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。如果数据中没有重复值，并且当两个变量完全。
相关系数r等于0，说明两个变量之间不存在相关关系.这样说对吗 相关系数r等于0，说明2113两5261个变量之间不存在相4102关关系。这样说不对。相关系数1653r是根版据样本数据计算的度量权两个变量之间线性关系强度的统计量。如果相关系数r=0，说明两个变量之间不存在线性相关关系。并不说明变量之间不存在其它相关关系，比如非线性相关关系。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（相关系数的平方称为判定系数）；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。
统计学判断题， 1．应用统计学中的数据可以不是数值.（×）2．相关系数等于零，表明变量之间不存在任何关系.（√）3．双因素方差分析主要用于检验两个总体方差是否相等.（√）4．环比增长速度的连乘积等于相应时期的定基增长速度.（×）5．线性回归分析中，可决系数R2是对回归模型拟合程度的评价.（√）6．加权平均数指数是加权综合指数的一种变形，它们具有相同的权数.（√）7．在假设检验中，给定的显著性水平α是在原假设为真的条件下，拒绝原假设的概率.（×）8．在抽样调查中，允许误差也称极限误差，是抽样误差的最大值.（×）9．若样本容量确定，则假设检验中的两类错误不能同时减少.（√）10．如果一组数据的众数大于中位数，且中位数又大于算术平均数，则这组数据的偏态系数小于0.（√）
相关系数和回归系数的联系和区别 一、相关系数和回归系数的区别1、含义不同相关系数：是研究变量之间线性相关程度的量。回归系数：在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。2、应用不同相关系数：说明两变量间的相关关系。回归系数：说明两变量间依存变化的数量关系。3、单位不同相关系数：一般用字母r表示，r没有单位。回归系数：一般用斜率b表示，b有单位。二、回归系数与相关系数的联系：1、回归系数大于零则相关系数大于零2、回归系数小于零则相关系数小于零扩展资料相关系数的实际应用1、在概率论中的应用例如：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ρ？ ？。2、在企业物流中的应用例如：新品上市一个月后，要评估出更好的实际分配方案，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。3、在聚类分析中的应用例如：如果有若干个样品，每个样品有n个特征，则相关系数可以表示两个样品间的相似程度。借此，可以对样品的亲疏远近进行距离聚类。参考资料来源：-相关系数-回归系数
相关系数越大，说明两个变量之间的关系就越强吗 相关系数越大，说明两个变量之间的关系就越强。相关系数越大，说明两个变量之间的关系就越强。样本的简单相关系数一般用r表示，计算公式为：r的取值在-1与+1之间，若r>；0，。
在对两个变量x，y进行线性回归分析时，有下列步骤： 对两个变量进行回归分析时，首先收集数据（xi，yi），i=1，2，…，n；根据所搜集的数据绘制散点图．观察散点图的形状，判断线性关系的强弱，求相关系数，写出线性回归方程，最后对所求出的回归直线方程作出解释；故正确顺序是②⑤④③①故选D．
相关系数较大怎么处理 差分，或者提取主成分~
相关系数越大，说明两个变量之间的关系就越强吗 相关系数越大，说2113明两个变量之5261间的关系就越强。样本的简单相关系数一4102般用r表示，计1653算公式为：r的取值在-1与+1之间，若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；若r，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 的绝对值越大表明相关性越强，要注意的是这里并不存在因果关系。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但有可能是其他方式的相关（比如曲线方式）。利用样本相关系数推断总体中两个变量是否相关，可以用t 统计量对总体相关系数为0的原假设进行检验。若t 检验显著，则拒绝原假设，即两个变量是线性相关的；若t 检验不显著，则不能拒绝原假设，即两个变量不是线性相关。扩展资料一些实际工作者用非居中的相关系数（与Pearson系数不相兼容）。例如：假设五个国家的国民生产总值分别是1、2、3、5、8（单位10亿美元），又假设这五个国家的贫困比例分别是11%、12%、13%、15%、18%。则有两个有序的包含5个元素的向量x、y：x=(1，2，3，5，8)、y=(0.11，0.12，0.13，0.15，0.18)使用一般的方法来计算向量间夹角（参考数量积）。上面的数据实际上是选择了一个完美的线性关系：y0.10+0.01 x。。
