相关系数的意义:相关系数和协方差所表示的意义有什么区别

1.相关系数和协方差所表示的意义有什么区别

协方差是变量x的离均差乘以y的离均差再求平均得到的统计量，虽然它可以表示x和y的共变程度，但x和y的单位可能不同，做法就是给协方差再分别处以x、y各自的标准差，这样得到的统计量就是相关系数由于相关系数是协方差除以两变量标准差得到的。

2.相关系数有什么意义，为什么说不能体现相关的程度

相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。即它接近于1的程度与数据组数n相关。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;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。

3.几种相关系数的含义

相关系数是用来衡量两个变量的相关程度，随着x的变大，说明相关性好而协方差是衡量两个变量之间的总体误差的协方差在描述X和Y在同一物理量纲之下有一定的作用，但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。定义称为随机变量X和Y的相关系数。定义若ρXY=0。

4.相关系数和协方差所表示的意义有什么不同？

相关系数是用来衡量两个变量的相关程度，比如，随着x的变大，y也随之变大，并且接近某种函数关系，说明相关性好而协方差是衡量两个变量之间的总体误差的协方差在描述X和Y在同一物理量纲之下有一定的作用，但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。为此引入如下概念：定义称为随机变量X和Y的相关系数。定义若ρXY=0，则称X与Y不相关。即ρXY=0的充分必要条件是Cov(X，Y)=0，亦即不相关和协方差为零是等价的。

5.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。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。作为可决系数的符号，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，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。

6.相关系数 R是什么含义，谢谢

相关系数是由统计学家卡尔·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，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。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；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。相关系数的应用企业物流一种新产品上市。公司的物流部需把新产品合理分配到全国的10个仓库，要评估实际分配方案与之前考虑的其他分配方案中，是实际分配方案好还是其中尚未使用的分配方案更好，可以在下一次的新产品上市使用更准确的产品分配方案，很容易得出这3个分配方案中。

7.相关系数多少算具有相关性？

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，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。扩展资料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；皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。依据相关现象之间的不同特征。