皮尔逊相关与斯皮尔曼相关系数的区别-搜答案-智慧作业帮

那是因为CORREL()是n-1分之一,而COVAR()是n分之一以你的例子来看共5个样本点,所以把COVAR()乘以5/4,就能得到CORREL()了

全国2009年10月高等教育自学考试计量经济学试题课程代码：00142一、单项选择题（本大题共25小题,每小题1分,共25分）在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的,请将其代码填写在题后的

相关系数有多种.1.在一元线性回归中：y=ax+b（1）y,x之间的关系用一个简单的相关系数就可描述；2.在多元线性回归中,因变量y与n（>1)个自变量：x1,x2,...,xn,之间存在线性关系,即

首先r的范围是（-1,1）,应该是绝对值越接近1越线性相关,接近-1是负线性相关,接近1是线性相关

进行相关与回归分析应注意对相关系数和回归直线方程的有效性进行检验.判断题（正确）.

看你的目的了你如果只是要看这些自变量之间的相关性,那就这样就可以了.如果你要将自变量进行主成分分析,那相关性高就适合做因子分析如果你要将自变量与因变量构建模型,那自变量的相关性高,说明共线性严重,需要

你不是已经得到结果了吗?我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：我想画出AC和PAC的图形，明白？

相关性系数1≤｜r｜≥0,一般认为｜r｜≥0.6时认为相关性是显著的,具体的怎么去计算要查统计学上的r(n-2)分布表,它与回归方程Y=a+bx中的b有相同的正负符号!

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

随机变量：ξ0,数学期望：Eξ1,方差：若E(ξ-Eξ)^2存在,则称Dξ=E(ξ-Eξ)^2为随机变量ξ的方差；称√Dξ为ξ的标准差.2,协方差：给定二维随机变量ξ(ξ1,ξ2),若：E[(ξ1-E

欢迎使用 Minitab,请按 F1 获得有关帮助. 回归分析: Y 与 X回归方程为Y = 135

X与|X|是否相关不相关.E(X)=0E(X*|X|)=0所以COV(X,|X|)=0.所以X与|X|不相关.再问：过程能在详细点吗?，谢谢啦再答：数学期望你自己求一下吧.再问：有简单一点的方法吗？我

相关系数的显著性检验的目的是为了检验两个变量之间样本相关系数r(r≠0)与一个相关系数=0的已知总体之间的差别是否是由于抽样误差所产生的,如果差别有统计学意义,则说明两个变量之间存在相关关系.在已经检

1Cov(X,Y)=p*根号[D(X)D(Y)]=0.4*30=12D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y)=61+24=85D(X-Y)=61-24=372E(Z)=1/3+0/2=1/

随机变量：ξ0,数学期望：Eξ1,方差：若E(ξ-Eξ)^2存在,则称Dξ=E(ξ-Eξ)^2为随机变量ξ的方差；称√Dξ为ξ的标准差.2,协方差：给定二维随机变量ξ(ξ1,ξ2),若：E[(ξ1-E

书上的原话是“可以根据r的绝对值的大小去判断两个变量间线性相关的程度”.

corr(Y,Z)=corr(Y,X-0.4)=corr(Y,X)=0.9再问：详细点可以不？我一点都不会再答：corr就是相关系数。corr(X1,X2)=cov(X1,X2)/sqrt(V(X1)

首先我要说,那个东西叫相关系数,不叫相关指数相关系数rr=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

Y=5－2.1xr=0.78r应该小于0

1,-1