下列命题： ①是由于r可能是负值，要改为|r|的值越大，说明模型拟合的效果越好，故①错误，②对分类变量X与Y的随机变量的K 2 观测值来说，K 2 越大，“X与Y有关系”可信程度越大；故②正确③两个随机变量相关性越强，则相关系数的绝对值越接近1；故③正确，故答案为：③
相关系数与决定系数的关系，它们的意义分别是什么 决定系2113数是相关系数的二次幂。5261因此，也可以在求得可决系数的基础上计算4102相关系数，方1653法是将可决系数开平方，至于平方根的符号，则取与回归方程斜率b相同的符号。正是因为存在这样的关系，用r2作为可决系数的符号，而没有另用别的字母。决定系数意义：拟合优度越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。相关系数意义：用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。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。扩展资料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。判定系数只是说明列入模型的所有解释变量对因变量的联合的影响程度，不说明模型中单个解释变量的影响程度。参考资料来源：-决定。
如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念？ 其背后的原理为何可以达到衡量「相关性」的效果？公众号：金融极客。银行IT人，爱好电影、旅行 最喜欢通俗易懂地解释一个事情。一、协方差： 可以通俗的理解为：两个变量在。
