大家好，今天关注到一个比较有意思的话题，就是关于相关系数的问题，于是就整理了5个相关介绍相关系数的解答，让我们一起看看吧。
相关系数和相关指数划分标准？
相关系数是在直线相关条件下，表明两个现象之间相关关系的方向和密切程度的综合性指标。一般用样本数据计算，记为r，没有单位，统计学中一般在－1～＋1之间。相关指数是用于表示多个现象在不同场合下综合变动的一种特殊相对数。
相关系数的概念？
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。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。相关系数是按积差方法计算，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。
相关系数的两个表达式？
相关系数有多种。
1.在一元线性回归中：y=ax+b（1）y，x之间的关系用一个简单的相关系数就可描述；
2.在多元线性回归中，因变量y与n（>1)个自变量：x1，x2,，xn，之间存在线性关系，即：y=a1x1+a2x2++anxn（2）那么y与（x1，x2,，xn）之间的相关性用简单的相关系数无法确定。此时引出两个比较复杂的相关系数：复相关系数和偏相关系数。
3.复相关系数用来评价y与（x1，x2,，xn）之间的相关性，复相关系数大时，表示y与（x1，x2,，xn）中每一个关系都比较密切，其值小时，表明n个自变数中可能有些对y的影响不大。但到底哪些变量对y的影响微弱，得用偏相关系数来确定。
4.y对xi（i=1,2,,n）的偏相关系数用来判断xi对y的贡献的大小。若y对xi的偏相关系数很小，就可以在（2）中将xi舍弃！
相关系数的强度定义？
相关系数的绝对值越大，相关性越强：相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。
通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：
相关系数 0.8-1.0 极强相关
0.6-0.8 强相关
0.4-0.6 中等程度相关
0.2-0.4 弱相关
0.0-0.2 极弱相关或无相关
对于x,y之间的相关系数r ：
当r大于0小于1时表示x和y正相关关系
当r大于-1小于0时表示x和y负相关关系
相关系数和回归系数的联系和区别？
在线性回归有,有上述关系.即：R^2=r^2 在其实回归模型中不一定适用。 R^2表达的是解释变量对总偏差平方和的贡献度,强调的是“几个模型”之间的拟合度的好与坏。 r表示解释变量与预报变量之间线性相关性的强弱程度,用来判断是否具有线性相关性。 回归系数b乘以X和Y变量的标准差之比结果为相关系数r。即b*σx/σy=r 相关系数和回归系数的联系和区别如下： 首先，相关系数与回归系数的方向，即符号相同。回归系数与相关系数的正负号都有两变量离均差积之和的符号业决定，所以同一资料的b与其r的符号相同。回归系数有单位，形式为（应变量单位/自变量单位）相关系数没有单位。相关系数的范围在-1～+1之间，而回归系数没有这种限制。 回归系数是指在回归方程中表示自变量x对因变量y影响大小的参数。回归系数越大表示x对y影响越大，正回归系数表示y随x增大而增大，负回归系数表示y随x增大而减小。回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数，表X每变动一单位，平均而言，Y将变动b单位。
到此，以上就是对于相关系数的问题就介绍到这了，希望介绍关于相关系数的5点解答对大家有用。
