相关系数R2计算公式
若Y=a+bX，则有：
令R(X)=μ，D(X)=σ。
则R(Y)=bμ+a，D(Y)=bσ。
R(XY)=E(aX+bX)=aμ+b(σ+μ)。
Cov(X，Y)=R(XY)?R(X)R(Y)=bσ。
相关系数介于区间[-1，1]内。当相关系数为抄-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完全相反。当相关系数为zd+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。
excel中如何计算相关系数
看看以下的方法能否满足你的要求：
1.假定你的数据有3列（在sheet1中）
列A 列B 列C
1 2 2
2 2 33
3 4 33
4 4 12
5 34 34
6 3 23
7 33 33
8 3 21
9 -27 -27
2.将这些数据拷贝，粘贴到sheet2中（使用“选择性粘贴”，转置）；
3.点击菜单：工具－》选项＝》选中“R1C1引用样式”，确定；
3.在sheet3中，建立如下格式表格：
相关系数 列A 列B 列C
列A * * *
列B * * *
列C * * *
将其中所有的空格用公式“=CORREL(Sheet1!R2C[-1]:R10C[-1],Sheet2!R[-1]C2:R[-1]C10)”代替，这样你就可以看到相关系数矩阵了；
4.以上方法根据你的情况稍加修改即可用。
bp神经网络相关系数r平方到多少符合要求
BP神经网络平方相关系数，也称为R2值（R-squared），是用于评估拟合模型的好坏程度的统计量之一。在BP神经网络中，R2值的计算方式与传统的线性回归模型相同。
R2值的计算公式如下：
R2 = 1 - RSS/TSS
其中，RSS（Residual Sum of Squares）表示残差平方和，TSS（Total Sum of Squares）表示总平方和。其实际含义是：R2值等于模型能够解释的数据方差所占比例。换言之，R2值越接近1，说明模型对数据的解释能力越强，拟合效果越好；R2值越接近0，则说明模型对数据的解释能力越弱，拟合效果越差。
在BP神经网络中，通过反向传播算法调整网络参数，使得模型能够最大化R2值。通常情况下，R2值越大，说明模型对数据的解释能力越强，但需要注意的是，过度拟合可能会导致R2值偏高，因此在选择最优模型时需要综合考虑R2值和其他性能指标。
相关系数怎么计算
线性回归方程公式相关系数r具体如下：
线性回归r2指的是相关系数，一般机器默认的是r2>0.99，这样才具有可行度和线性关系。 当根据试验数据进行曲线拟合时，试验数据与拟合函数之间的吻合程度，用一个与相关系数有关的一个量‘r平方’来评价，r^2值越接近1，吻合程度越高，越接近0，则吻合程度越低。
扩展知识：
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。决定系数，反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。如R平方为0.8，则表示回归关系可以解释因变量80%的变异。
换句话说，如果我们能控制自变量不变，则因变量的变异程度会减少80%。相关表示两变量间的相互关系，是双方向的。而回归则表示Y随X而变化，这种关系是单方向的。医学资料中的有些资料用相关表示较适宜。
圆的面积推导公式
判定系数r2的计算公式是R^2=ESS/TSS=1-RSS/TSS，判定系数也叫拟合优度、可决系数。该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。
判定系数也叫可决系数或决定系数，是指在线性回归中，回归平方和与总离差平方和之比值，其数值等于相关系数的平方。它是对估计的回归方程拟合优度的度量。为说明它的含义，需要对因变量y取值的变差进行研究。
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