1樓:嘿嘿嘿嘿嘿
d顯著相關
r=-0.8566說明呈負相關,r的絕對值越接近1,其相關性越高。
2樓:殘燭老翁
c、高度相關。(只是二者是負相關的關係,即其中一個變數增加時,另一個變數有85.66%的概率會減少。)
相關係數r等於0,說明兩個變數之間不存在相關關係.這樣說對嗎
3樓:假面
相關係數r等於0,說明兩個變數之間不存在相關關係。這樣說不對。
依據相關現象之間的不同特徵,其統計指標的名稱有所不同。如將反映兩變數間線性相關關係的統計指標稱為相關係數(相關係數的平方稱為判定係數);將反映兩變數間曲線相關關係的統計指標稱為非線性相關係數、非線性判定係數;將反映多元線性相關關係的統計指標稱為復相關係數、復判定係數等。
4樓:雨說情感
是不對的。
pearson相關係數的適用條件:
1、適用於線性相關的情形,對於曲線相關等更為複雜的情形、積差相關係數的大小並不能代表相關性的強弱。
2、無明顯異常值,存在極端值則予剔除或轉換。
3、變數呈雙變數正態分佈,如各自服從正態分佈兩個變數計算pearson相關係數、假陽率偏高一點。
擴充套件資料
利用樣本相關係數推斷總體中兩個變數是否相關,可以用t 統計量對h0假設(即二者相關係數為0)進行檢驗。若t檢驗顯著,則拒絕原假設,即兩個變數是線性相關的;反之,則不能拒絕原假設,即兩個變數不是線性相關的。
r的取值為,-1~+1。r>0表明兩個變數是正相關,即一個變數的值越大,另一個變數的值也會越大;r<0表明兩個變數是負相關,即一個變數的值越大另一個變數的值反而會越小。
r 的絕對值越大,則兩變數相關性越強。若r=0,表明兩個變數間不是線性相關,但可能存在其他方式的相關(比如曲線方式)。
(1)一般認為:|r|≥0.8時,可認為兩變數間高度相關;0.
5≤|r|<0.8,可認為兩變數中度相關;0.3≤|r|<0.
5,可認為兩變數低度相關;|r|<0.3,可認為兩變數基本不相關。
(2)也有認為:|r|≥0.8時,可認為兩變數間極高度相關;0.
6≤|r|<0.8,可認為兩變數高度相關;0.4≤|r|<0.
6,可認為兩變數中度相關;0.2≤|r|<0.4,可認為兩變數低度相關;|r|<0.
2,可認為兩變數基本不相關。
(3)還有認為:|r|≥0.7時,可認為兩變數間強相關;0.
4≤|r|<0.7,可認為兩變數中度相關;0.2≤|r|<0.
4,可認為兩變數弱相關;|r|<0.2,可認為兩變數極弱相關或不相關。
5樓:神遊飛天
設隨機變數x和y滿足:x2+y2=1. x和y的相關係數等於0,但兩者是相關的。相關係數描述的兩個隨機變數的線性相關性。
6樓:du知道君
相關係數是一抄個介於-1到+1之間
襲(包括+-1)的數,r=1表明兩變數完全bai正相關du,r=-1表明完全負zhi相關,0表示兩個變數之間沒有任何相關性dao,在x-y散點圖上表示為類似白噪聲的分佈,均勻的佈滿整個座標平面
7樓:
相關係數
bair等於0,說明兩du個變數之間不存在zhi相關關係。dao這樣說不對。
相關係數版r是根據樣本資料計
相關係數r等於0,說明兩個變數之間不存在相關關係。這樣說對嗎?
8樓:匿名使用者
是不對的。
pearson相關係數的適用條件:
1、適用於線性相關的情形,對於曲線相關等更為複雜的情形、積差相關係數的大小並不能代表相關性的強弱。
2、無明顯異常值,存在極端值則予剔除或轉換。
3、變數呈雙變數正態分佈,如各自服從正態分佈兩個變數計算pearson相關係數、假陽率偏高一點。
擴充套件資料
利用樣本相關係數推斷總體中兩個變數是否相關,可以用t 統計量對h0假設(即二者相關係數為0)進行檢驗。若t檢驗顯著,則拒絕原假設,即兩個變數是線性相關的;反之,則不能拒絕原假設,即兩個變數不是線性相關的。
r的取值為,-1~+1。r>0表明兩個變數是正相關,即一個變數的值越大,另一個變數的值也會越大;r<0表明兩個變數是負相關,即一個變數的值越大另一個變數的值反而會越小。
r 的絕對值越大,則兩變數相關性越強。若r=0,表明兩個變數間不是線性相關,但可能存在其他方式的相關(比如曲線方式)。
(1)一般認為:|r|≥0.8時,可認為兩變數間高度相關;0.
5≤|r|<0.8,可認為兩變數中度相關;0.3≤|r|<0.
5,可認為兩變數低度相關;|r|<0.3,可認為兩變數基本不相關。
(2)也有認為:|r|≥0.8時,可認為兩變數間極高度相關;0.
6≤|r|<0.8,可認為兩變數高度相關;0.4≤|r|<0.
6,可認為兩變數中度相關;0.2≤|r|<0.4,可認為兩變數低度相關;|r|<0.
2,可認為兩變數基本不相關。
(3)還有認為:|r|≥0.7時,可認為兩變數間強相關;0.
4≤|r|<0.7,可認為兩變數中度相關;0.2≤|r|<0.
4,可認為兩變數弱相關;|r|<0.2,可認為兩變數極弱相關或不相關。
9樓:demon陌
相關係數r等於0,說明兩個變數之間不存在相關關係。這樣說不對。
依據相關現象之間的不同特徵,其統計指標的名稱有所不同。如將反映兩變數間線性相關關係的統計指標稱為相關係數(相關係數的平方稱為判定係數);將反映兩變數間曲線相關關係的統計指標稱為非線性相關係數、非線性判定係數;將反映多元線性相關關係的統計指標稱為復相關係數、復判定係數等。
10樓:du知道君
相關係數是一個介於-1到+1之間(包括+-1)的數,r=1表明兩變數完全正相關,r=-1表明完全負相關,0表示兩個變數之間沒有任何相關性,在x-y散點圖上表示為類似白噪聲的分佈,均勻的佈滿整個座標平面
11樓:匿名使用者
相關係數r等於0,說明兩個變數之間不存在相關關係 這句話是對滴不存在相關關係和完全不相關是一樣的
積差相關係數的應用舉例，簡述積差相關係數和等級相關係數間的區別
積差相關用於正態等距或等比資料，對資料的要求比較高，結果比較精確 無法確定資料是否服從正態或資料是等級資料時，使用等級相關，應用範圍更廣，但結果精確性相對較低。簡述積差相關的內涵及適用條件 積差相關是利抄用離差乘積的襲關係來說明事物的關係，是將原始分數轉換為離差乘積，再轉換為標準積差後所求的標準積差...
相關係數能不能大於，相關係數能不能大於1？
相關係數不能大bai於1。相關係du數用於度量兩個變數zhix和y之間 dao的相關 線回性相關 其值介於 1與1之間。它是由卡爾 答皮爾遜從弗朗西斯 高爾頓在19世紀80年代提出的一個相似卻又稍有不同的想法演變而來的。這個相關係數也稱作 皮爾遜積矩相關係數 總體和樣本皮爾遜係數的絕對值小於或等於1...
eviews裡的相關係數和決定係數的分別是什麼
決定係數就是r 2，指的是模型的說明度，是1 sse sst,用來表示模型對全體資料的解釋程度。無論在單迴歸還是多回歸裡面都奏效.非調整過的r 2都是 0到1之間，而調整過的r 2可以是負數。相關係數，correlation coefficient，是2個資料的線性關係範圍是 1到1之間，這個是用強...