相关系数是什么？ 相关系数是最2113早由统计学家卡尔·皮尔逊设5261计的统计指标，4102是研究变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。扩展资料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。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。参考资料来源：-相关系数
数据的相关系数为-1表示什么？ 相关系数说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标.相关系数用希腊字母γ表示，γ值的范围在-1和+1之间.γ＞0为正相关，γ＜0为负相关.γ＝0表示不相关；γ的绝对值越大，相关程度越高.两组数据的相关系数如果是负数则表示一组数据增大，另一组数据也反而减小；一组数据减小，另一组数据反而增大.
什么是相关系数 在概率论和统计学中，相关（Correlation，或称相关系数或关联系数），显示两个随机变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中，相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。在这个广义的定义下，有许多根据数据特点而定义的用来衡量数据相关的系数。拓展资料：相关系数的计算过程可表示为：将每个变量都转化为标准单位，乘积的平均数即为相关系数。两个变量的关系可以直观地用散点图表示，当其紧密地群聚于一条直线的周围时，变量间存在强相关。一个散点图可以用五个统计量来概括。所有x值得平均数，所有x值的SD，所有y值得平均数，所有y值的SD，相关系数r.将第一个变量记为x，第二个变量记为y，相关系数为r，则可以通过以下公式：r=[（以标准单位表示的x）X（以标准单位表示的y）]的平均数
