两组数据的相关性不大说明了什么

c和d的Pearson相关系数是0.082.在得出样本相关系数后,还需要检验这个相关性是否由于偶然原因得到（也就是总体相关系数实际为0,仅由于抽样误差而得到样本的这个相关系数）.经过显著性检验,在总体

简单点说,如0.99与0.999的差别在于后者的精度更高,0.99就相当于100个数据里有99个符合相关关系；0.999则相当于1000个数据里有999个符合相关关系；个人理解,仅供参考.再问：判断两

散点图就行的,再加上数据分析.我经常做数据的再问：那个什么设置标记，标注个案，x轴，y轴的文本框要怎么填，是什么意思？再答：拖拽过去就行再问：我要分析的两个数据组应该拖到哪个框？

你提供的是不完整的回归分析结果.模型汇总中的R方说明你的回归公式的拟合度很好,也就是说用这个公式模型来进行预测的能力很强.R方在0-1之间,越大说明拟合度越好.R说明两个变量之间为很密切的正相关关系,

如果你用SPSS计算的相关系数,默认都是带显著性检验结果啊.没明白你问的是啥意思?再问：我是做两种测定方法，得出数据后检测这两种检测方法得出的数据有没有相关性，能不能互相替代。我也是有些不知如何下手能

两者没有相关性p>0.05再问：请问p是什么值，0.548吗，那0.277和7是什么意思再答：7是例数。相关系数r=0.277，P=0.548>0.05，表明相关性不显著。

一系列的数据显示,尽管有一些局部的亮点,如石油和天然气开采业、医药制造业都保持了较高的增速,但从整体上判断,经济的下行趋势尚未改变,甚至还没有见底.有两组重要数据支撑了这一判断：一是北京地区进出口总额

营业收入x；成交额y对xy先ADF检验平稳性,结果不成立,取log一阶差分,接受.然后OLS,对残差检验平稳,若平稳,二者存在协整关系DependentVariable:XMethod:LeastSq

这个说明A、B的相关系数是0.172,P=0.509＞0.05说明AB的相关性不成立,可认为A、B不存在直线关系.再问：您好，还有一组数据，相比较上一条的话是不是可以说前者的线性比较强呢？再答：都没有

当然不能这样认为.可以根据数据类型做卡方检验、T检验、F检验等等.看看P值是否都小于0.0001,如果都小于,则可以这样认为.根据具体情况,也可以做多元相关分析.你可以做回归分析,看看数据是否服从线性

t检验是用来说明两组数据是否差异显著的.如果要看相关程度,应用“双变量相关分析”,具体如下：1、Analyze->Correlate->Bivariate；2、选择两变量进入变量框（Variable）

菜单栏——工具——加载宏——分析数据库——确定菜单栏——工具——数据分析——F-检验（或t-检验）再问：没有加载宏这一项，我用的是WPS的Excel再答：WPS办公软件里面没有“Excel”，只有“W

说明那个data值代表的东西比较亮在可见光范围data值就是亮度值吗

朋友,你这个数据可采用pearson相关分析就可以,spss的步骤如下：1、单击Analyze——Correlate——Bivariate...,则弹出相关分析BivariateCorrelation

首先你要明确你要判断两组数据相关还是相等,相等的话检验均值看是否显著性差异.如果要判断相关的话,可以求相关系数.你已经求出来了是0.4左右,一般来说,0.4的相关系数说明两个量是适度的线性相关.你应该

你所描述的问题是要用线性回归.就是analysis--regression---liner.那也就是y=ax+b.这样的.你就知道贡献率啦,看a就行了.

直接用spss中的相关分析就好了如果相关性显著,就是你说的相关性比较大的,会有星号标注的

用EXcel相关性函数CORREL,分别求出1与2,1和3的相关系数,比较大小,越接近数字“1”,相关性越好.

你给的分太底,不答

可以.因为配对T检验的必要条件是：每一个样本都是严格配对的.具有相关性不是配对T检验的必要条件,但是在配对样本的实验中,相关系数比较高往往是正常现象和多见现象,只要样本是配对的,而且数据符合正态分布和