1. 相关系数是什么意思
相关系数有如下几种:
1、简单相关系数:又叫相关系数或线性相关系数。它一般用字母r 表示。它是用来度量定量变量间的线性相关关系。
2、复相关系数:又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如,某种商品的需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。
3、偏相关系数:又叫部分相关系数。部分相关系数反映校正其它变量后某一变量与另一变量的相关关系,校正的意思可以理解为假定其它变量都取值为均数。 偏相关系数的假设检验等同于偏回归系数的t检验。 复相关系数的假设检验等同于回归方程的方差分析。
4、典型相关系数:是先对原来各组变量进行主成分分析,得到新的线性无关的综合指标,再用两组之间的综合指标的直线相关系敷来研究原两组变量间相关关系。
5、可决系数是相关系数的平方。意义:可决系数越大,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。
2. 相关系数是什么意思?
相关系数介于区间[-1,1]。当相关系数为-1,表示完全负相关,表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度容完全相反。当相关系数为+1时,表示完全正相关,表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。当相关系数为0时,表示不相关。
r值的绝对值介于0~1之间。通常来说,r越接近1,表示x与y两个量之间的相关程度就越强,反之,r越接近于0,x与y两个量之间的相关程度就越弱。
扩展资料:
相关关系:当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时,与之相对应的另一变量的值虽然不确定,但它仍按某种规律在一定的范围内变化。变量间的这种相互关系,称为具有不确定性的相关关系。
⑴完全相关:两个变量之间的关系,一个变量的数量变化由另一个变量的数量变化所惟一确定,即函数关系。
⑵不完全相关:两个变量之间的关系介于不相关和完全相关之间。
⑶不相关:如果两个变量彼此的数量变化互相独立,没有关系。
参考资料来源:百度百科-相关关系
3. 相关系数是什么意思
相关系数是从资产回报相关性的角度分析两种不同证券表现的联动性。相关系数的绝对值大小体现两个证券收益率之间相关性的强弱。相关系数可以衡量任何两项资产收益率之间的变动关系。
相关系数介于区间[-1,1]内。当相关系数为-1,表示完全负相关,表明两项资产的报酬率变化方向和变化幅度完全相反。当相关系数为+1时,表示完全正相关,表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。当相关系数为0时,表示不相关。
各种相关系数定义
简单相关系数:又叫相关系数或线性相关系数,一般用字母r 表示,用来度量两个变量间的线性关系。
复相关系数:又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如,某种商品的季节性需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。
典型相关系数:是先对原来各组变量进行主成分分析,得到新的线性关系的综合指标,再通过综合指标之间的线性相关系数来研究原各组变量间相关关系。
4. 相关系数是什么意思
相关系数是从资产回报相关性的角度分析两种不同证券表现的联动性。
相关系数的绝对值大小体现两个证券收益率之间相关性的强弱。
相关系数可以衡量任何两项资产收益率之间的变动关系。
相关系数介于区间[-1,1]内。当相关系数为-1,表示完全负相关,表明两项资产的报酬率变化方向和变化幅度完全相反。当相关系数为+1时,表示完全正相关,表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。当相关系数为0时,表示不相关。
相关系数的正负与协方差的正负相同。相关系数为正值,表示两种资产报酬率呈同方向变化,组合抵消的风险较少;负值则意味着反方向变化,抵消的风险较多。
相关系数定义
相关关系是一种非确定性的关系,相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。由于研究对象的不同,相关系数有如下几种定义方式。
简单相关系数:又叫相关系数或线性相关系数,一般用字母r 表示,用来度量两个变量间的线性关系。
复相关系数:又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如,某种商品的季节性需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。
典型相关系数:是先对原来各组变量进行主成分分析,得到新的线性关系的综合指标,再通过综合指标之间的线性相关系数来研究原各组变量间相关关系。
5. 相关系数什么意思
问题一:相关系数的取值范围及意义 相关系数取值范围如下:
1、符号:如果为正号,则表示正相关,如果为负号,则表示负相关。通俗点说,正相关就是变量会与参照数同方向变动,负相关就是变量与参照数反向变动;
2、取值为0,这是极端,表示不相关;
3、取值为1,表示完全正相关,而且呈同向变动的幅度是一样的;
4、如果为-1,表示完全负相关,以同样的幅度反向变动;
5、取值范围:[-1,1].
问题二:相关系数的含义 相关系数有如下几种:
1、简单相关系数:又叫相关系数或线性相关系数。它一般用字母r 表示。它是用来度量定量变量间的线性相关关系。
2、复相关系数:又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如,某种商品的需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。
3、偏相关系数:又叫部分相关系数。部分相关系数反映校正其它变量后某一变量与另一变量的相关关系,校正的意思可以理解为假定其它变量都取值为均数。 偏相关系数的假设检验等同于偏回归系数的t检验。 复相关系数的假设检验等同于回归方程的方差分析。
4、典型相关系数:是先对原来各组变量进行主成分分析,得到新的线性无关的综合指标,再用两组之间的综合指标的直线相关系敷来研究原两组变量间相关关系。
5、可决系数是相关系数的平方。意义:可决系数越大,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。
问题三:线性回归方程中相关系数是什么意思 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1单位,平均而言,Y将变动b单位.
一元线性回归分析中,相关系数为1,就没什么意义了相关系数是变量之间相关程度的指标.样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1].|r|值越大,误差Q越小,变量之间的线性相关程度越高;|r|值越接近0,Q越大,变量之间的线性相关程度越低.
问题四:线性回归方程中相关系数是什么意思 r=(求和号(Xi-x平均值)(Yi-y平均值)/根号(求和号(Xi-x平均值)^2求和号(Yi-y平均值)^2)(求和都是从1到n) r 一般用来度量线性相关性的程度
问题五:相关性是什么意思 5分 就是有关系的,比如一件事因另一件事而发生的,这件事与另一件事具俯,比如一笔费用因某个业务而发生的,两者具有相关性。
问题六:几种相关系数的含义 简单相关系数:
又叫相关系数或线性相关系数。它一般用字母r 表示。它是用来度量定量变量间的线性相关关系。
复相关系数:
又叫多重相关系数
复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如,某种商品的需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。
偏相关系数:
又叫部分相关系数:部分相关系数反映校正其它变量后某一变量与另一变量的相关关系,校正的意思可以理解为假定其它变量都取值为均数。 偏相关系数的假设检验等同于偏回归系数的t检验。 复相关系数的假设检验等同于回归方程的方差分析。
典型相关系数:是先对原来各组变量进行主成分分析,得到新的线性无关的综合指标.再用两组之间的综合指标的直线相关系敷来研究原两组变量间相关关系
可决系数是相关系数的平方。
意义:可决系数越大,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。
问题七:相关系数为0,是什么含义 就是不相关,cov即协方差为0
问题八:相关系数的计算公式是什么 相关系数:考察两个事物(在数据里我们称之为变量)之间的相关程度。
如果有两个变量:X、Y,最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解:
(1)、当相关系数为0时,X和Y两变量无关系。
(2)、当X的值增大(减小),Y值增大(减小),两个变量为正相关,相关系数在0.00与1.00之间。
(3)、当X的值增大(减小),Y值减小(增大),两个变量为负相关,相关系数在-1.00与0.00之间。
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
Pearson(皮尔逊)相关系数
1、简介
皮尔逊相关也称为积差相关(或积矩相关)是英国统计学家皮尔逊于20世纪提出的一种计算直线相关的方法。
2、适用范围
当两个变量的标准差都不为零时,相关系数才有定义,皮尔逊相关系数适用于:
(1)、两个变量之间是线性关系,都是连续数据。
(2)、两个变量的总体是正态分布,或接近正态的单峰分布。
(3)、两个变量的观测值是成对的,每对观测值之间相互独立。
3、Matlab实现
皮尔逊相关系数的Matlab实现(依据公式四实现):
[cpp] view plaincopy
function coeff = myPearson(X , Y)
% 本函数实现了皮尔逊相关系数的计算操作
%
% 输入:
% X:输入的数值序列
% Y:输入的数值序列
%
% 输出:
% coeff:两个输入数值序列X,Y的相关系数
%
if length(X) ~= length(Y)
error('两个数值数列的维数不相等');
return;
end
fen户i = sum(X .* Y) - (sum(X) * sum(Y)) / length(X);
fenmu = sqrt((sum(X .^2) - sum(X)^2 / length(X)) * (sum(Y .^2) - sum(Y)^2 / length(X)));
coeff = fenzi / fenmu;
end %函数myPearson结束
也可以使用Matlab中已有的函数计算皮尔逊相关系数:
[cpp] view plaincopy
coeff = corr(X , Y);
4、参考内容
Spearman Rank(斯皮尔曼等级)相关系数
1、简介
在统计学中,斯皮尔曼等级相关系数以Charles Spearman命名,并经常用希腊字母ρ(rho)表示其值。斯皮尔曼等级相关系数用来估计两个变量X、Y之间的相关性,其中变量间的相关性可以使用单调函数来描述。如果两个变量取值的两个 *** 中均不存在相同的两个元素,那么,当其中一个变量可以表示为另一个变量的很好的单调函数时(即两个变量的变化趋势相同),两个变量之间的ρ可以达到+1或-1。
假设两个随机变量分别为X、Y(也可以看做两个 *** ),它......>>
6. 相关系数是什么意思
问题一:相关系数是什么意思 相关系数有如下几种:
1、简单相关系数:又叫相关系数或线性相关系数。它一般用字母r 表示。它是用来度量定量变量间的线性相关关系。
2、复相关系数:又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如,某种商品的需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。
3、偏相关系数:又叫部分相关系数。部分相关系数反映校正其它变量后某一变量与另一变量的相关关系,校正的意思可以理解为假定其它变量都取值为均数。 偏相关系数的假设检验等同于偏回归系数的t检验。 复相关系数的假设检验等同于回归方程的方差分析。
4、典型相关系数:是先对原来各组变量进行主成分分析,得到新的线性无关的综合指标,再用两组之间的综合指标的直线相关系敷来研究原两组变量间相关关系。
5、可决系数是相关系数的平方。意义:可决系数越大,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。
问题二:相关系数是什么意思 相关系数
用来衡量变量间的线性相关关系。
正比例关系相关系数在0.00--1.00之间
反比例关系相关系数在-1--0.00之间,绝对值越大相关性越强。
问题三:线性回归方程中相关系数是什么意思 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1单位,平均而言,Y将变动b单位.
一元线性回归分析中,相关系数为1,就没什么意义了相关系数是变量之间相关程度的指标.样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1].|r|值越大,误差Q越小,变量之间的线性相关程度越高;|r|值越接近0,Q越大,变量之间的线性相关程度越低.
问题四:线性回归方程中相关系数是什么意思 r=(求和号(Xi-x平均值)(Yi-y平均值)/根号(求和号(Xi-x平均值)^2求和号(Yi-y平均值)^2)(求和都是从1到n) r 一般用来度量线性相关性的程度
问题五:什么是相关系数 科技名词定义
中文名称:相关系数 英文名称:correlation coefficient;coefficient of correlation 定义1:衡量两个变量线性相关密切程度的量。对于容量为n的两个变量x,y的相关系数rxy可写为 ,式中 是两变量的平均值 所属学科:大气科学(一级学科);气候学(二级学科) 定义2:由回归因素所引起的变差与总变差之比的平方根。 所属学科:生态学(一级学科);数学生态学(二级学科) 定义3:度量两个随机变量间关联程度的量。相关系数的取值范围为(-1,+1)。当相关系数小于0时,称为负相关;大于0时,称为正相关;等于0时,称为零相关。 所属学科:遗传学(一级学科);群体、数量遗传学(二级学科)
7. 相关系数是什么?
学习先找黑普!
8. 什么是相关系数?谢谢
相关系数是变量之间相关程度的指标。样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1]。|r|值越大,误差Q越小,变量之间的线性相关程度越高;|r|值越接近0,Q越大,变量之间的线性相关程度越低。 相关系数又称皮(尔生)氏积矩相关系数,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。 两个现象之间的相关程度,一般划分为四级: 如两者呈正相关,r呈正值,r=1时为完全正相关;如两者呈负相关则r呈负值,而r=-1时为完全负相关。完全正相关或负相关时,所有图点都在直线回归线上;点子的分布在直线回归线上下越离散,r的绝对值越小。当例数相等时,相关系数的绝对值越接近1,相关越密切;越接近于0,相关越不密切。当r=0时,说明X和Y两个变量之间无直线关系。通常|r|大于0.8时,认为两个变量有很强的线性相关性。
编辑本段相关系数的计算公式
其中xi为自变量的标志值;i=1,2,…n;■为自变量的平均值, 为因变量数列的标志值;■为因变量数列的平均值。 为自变量数列的项数。对于单变量分组表的资料,相关系数的计算公式为: 相关系数计算公式
? r=n(写上面)∑i=1(写下面)(Xi-X的平均数)(Yi-Y平均数)/根号下[∑(样子同上)(Xi-X平均数)的平方*∑(样子同上)(Yi-Y平均数)的平方 其中fi为权数,即自变量每组的次数。在使用具有统计功能的电子计算机时,可以用一种简捷的方法计算相关系数,其公式为: 使用这种计算方法时,当计算机在输入x、y数据之后,可以直接得出n、■、Σxi、Σyi、Σ■、Σxiy1、γ等数值,不必再列计算表。
编辑本段相关系数的性质
(1)相关系数可正可负; (2)相关系数的区间是[-1,1],即∣ρxy∣≤1; (3)具有对称性;即X与Y之间的相关系数(rXY)和Y与X之间的相关系数(rYX); (4)相关系数与原点和尺度无关; (5)如果X与Y统计上独立,则它们之间的相关系数为零;但是r=0不等于说两个变量是独立的。即零相关并不一定意味着独立性; (6)相关系数是线性关联或线性相依的一个度量,它不能用于描述非线性关系; (7)虽然相关系数是两个变量之间的线性关联的一个度量,却不一定有因果关系的含义;