相关系数和互相关系数 相关系数r=0是随机变量x，y相互独立的什么关系

相关系数和互相关系数有什么不同 我也正在查，相关系数一般指的是数理统计与概率论中的相关系数公式，一般只用做线性相关。互相关函数一般是信号处理中用的，表示两个信号在不同时间段的相关性。互相关系数是用互相关函数比上两个函数的均方差的乘积（貌似略有不同）得出来的一个不大于1的数，多用在信号 这种复杂的处理上。相关系数与决定系数的关系，它们的意义分别是什么 决定系数是相关系数的二次幂。因此，也可以在求得可决系数的基础上计算相关系数，方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：-决定系数参考资料来源。数学高手在哪里？协方差与相关系数之间有什么关系？它们对二维随机变量的反映有什么不同？希望解释的准确 摘要：协方差Cov(X，Y)是描述二维随机变量两个分量间相互关联程度的一个特征数，如果将协方差相应标准化变量就得到相关系数Corr(X，Y)。从而可以引进相关系数Corr(X，Y)去刻画二维随机变量两个分量间相互关联程度。且事实表明，相关系数明显被广泛应用。本7a64e4b893e5b19e31333339653638文的目的在于从协方差与相关系数的关系的角度去探讨协方差与相关系数的优缺点，并具体介绍协方差和相关系数这两个描述二维随机变量间相关性的特征数。关键字：协方差Cov(X，Y)相关系数Corr(X，Y)相互关联程度1 协方差、相关系数的定义及性质设（X，Y）是一个二维随机变量，若E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}存在，则称此数学期望为X与Y的协方差，并记为Cov(X，Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}，特别有Cov(X，X)=Var(X)。从协方差的定义可以看出，它是X的偏差“X-E(X)”与Y的偏差“Y-E(Y)”的乘积的数学期望。由于偏差可正可负，故协方差也可正可负，也可为零，其具体表现如下：当Cov(X，Y)>；0时，称X与Y正相关，这时两个偏差[X-E(X)]与[Y-E(Y)]同时增加或同时减少，由于E(X)与E(Y)都是常数，故等价于X与Y同时增加或同时减少，这就是正相关的含义。

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