线性回归相关系数公式
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。
样本的简单相关系数一般用r表示，计算公式为：其中n为样本量，Xi和X分别为两个变量的观测值和均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的取值在-1与+1之间，若r>0，表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；若r
r的绝对值越大表明相关性越强。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但有可能是其他方式的相关。
利用样本相关系数推断总体中两个变量是否相关，可以用t统计量对总体相关系数为0的原假设进行检验。若t检验不显著，则不能拒绝原假设，即两个变量不是线性相关的。
回归方程公式相关系数r绝对值怎么算
线性回归方程中的相关系数 r r=∑(Xi-X 的平均数)(Yi-Y 平均数)/根号下[∑(Xi-X 平均数)^2*∑(Yi-Y 平均数)^2] R2 就是相关系数的平方, R 在一元线性方程就直接是因变量自变量的相关系数,多元则是复相关系数 判定系数 R^2 也叫拟合优度、可决系数。
相关系数怎么算
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。
回归直线方程相关系数r公式
首先已知回归系数b1，讲方程逆推，自变量因变量互换，得到回归系数b2，相关系数r=sqr(b1*b2)(sqr是开平方的意思)，如此便可得到相关系数r。
直线回归y=a＋bx跟相关系数r之间没有关系的，回归方程是表述了各点之间自变量与应变量的产业化规律，表达的是一个趋势。相关系数r表态的是这种趋势的相关程度，也就是点的集中程度。如果所有的点距回归方程都很近，说明相关性好。如果点比较分散，|r|的值小，那回归方程的指导意义就不是太大。
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。
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（相关系数的平方称为判定系数）；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。
线性回归方程相关系数如何判定相关性的强弱
首先我要说,那个东西叫相关系数,不叫相关指数
相关系数r
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
就是这样了
你能看明白就明白了
不能就算了
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