线性相关中r的计算公式？

在线性代数中，我们通常使用相关系数（correlation coefficient）r来衡量两个向量之间的线性相关程度。对于两个向量x和y，它们之间的相关系数r可以使用以下公式计算：

r = (sum[(xi-mx)*(yi-my)])/(sqrt(sum[(xi-mx)^2])*sqrt(sum[(yi-my)^2]))

其中，sum表示求和符号，i表示第i个元素，xi和yi分别是向量x和y的第i个元素，mx和my分别是向量x和y的均值。

简单来说，r的值越接近1，表示这两个向量越线性相关，r的值越接近0，表示这两个向量越不相关。而如果r的值为-1，则表示这两个向量呈现负相关关系。

匿名回答于2023-09-21 01:34:18

线性回归相关系数r是用来衡量两个变量之间的线性关系强度的指标。它的取值范围是-1到1，当r的绝对值越大，则两个变量之间的线性关系越强。r=1或r=-1时，两个变量之间的线性关系最强。

线性回归相关系数r的计算公式如下：

r=Σ（x-x̄）（y-ȳ）/√[Σ（x-x̄）^2Σ（y-ȳ）^2]

其中，x和y分别表示两个变量的值，x̄和ȳ分别表示x和y的平均数，Σ表示所有数据的和。

通过计算线性回归相关系数r，可以对两个变量之间的线性关系进行分析，帮助我们更好地了解数据之间的关系。

匿名回答于2023-09-18 23:47:12

线性相关系数r公式：-1<=r<=1。相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，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。

匿名回答于2023-09-18 23:47:13