相关系数小,但是P值也小

如果是拟合直线的话,斜率就是一条直线,y/x那个值.截距就是x=0的时候y的值可以是正也可以是负.相关系数表示一组数据拟合直线的线性关系强弱,用r表示,r的绝对值越接近1,那么这一组数据就越有线性关系

Pxy为1表示全正相关,Pxy为-1表示全负相关.Pxy绝对值越小,表示相关度越小.

multipleR

clear;clcx=[50:50:2050];y=[159.02176.14192.59208.50223.93238.97253.66268.04282.16296.03309.69323.153

相关系数就用命令corrcoefmin(min(corrcoef(x1,x2)))就是x1,x2之间的相关系数.比如t=(1:0.1:100)';w=2*pi;x1=sin(w*t)+randn(si

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平均数）的平方

相互独立的问题叫“多重共线性”用vif检验理论上说就是相关不超过90%都问题不大肯定会有相关的

相关系数绝对值一般在0到1之间,负数代表负相关,正数代表正相关,越接近于0代表相关程度越低；越接近于1或者-1代表相关程度越低.spss软件里面一般是计算出相关系数并且给出相关系数的P值的.相关系数就

SyntaxR=corrcoef(X)R=corrcoef(x,y)[R,P]=corrcoef(...)[R,P,RLO,RUP]=corrcoef(...)[...]=corrcoef(...,'

不能只看相关系数的大小,主要看显著性水平,你做出来的相关系数确实是有些低,很可能是与数据量比较多有关.如果你分析过程没有错误,p真的等于0.003的话,应该是显著相关的.再问：谢谢，我还想问一下，我的

相关系数R表示两个变量之间线性相关关系,r大于0时两个变量呈正相关；r小于0时两个变量呈负相关.r的绝对值在1与-1之间.r的绝对值越接近1,两个变量线性相关性越强；r的绝对值接近于0时表明两个变量几

的确没有spear函数,我们是用corr来计算的：[RHO,PVAL]=corr(X,Y,'name',value)其中name可以是type,rows,tail,而value分别如下：type：'P

给你举个例子吧2*2的表格那么你就把第一个变量分为1,2两个.第二个变量也分为1,2两个.然后把人数或者其他的它们对应的数字输入到spss第三列,然后把数字加权.2*2的表格就有四种方式.注意数据不要

你是想调整数据呢还是想调整什么呢?线性回归时候,相关系数只是表明了各个系数之间的相关程度.但是自变量对因变量不显著的话,只能说明自变量多因变量影响不大,可以考虑换其他的跟因变量关系更加大的变量.或者在

你学统计学的不是有条件吗?应该是这样的可以拒绝原假设

系数T值通过检验,说明各系数（解释变量）对被解释变量显著.R^2小则说明你列的模型对被解释变量不显著.试试用别的模型来解释吧

相关系数0.241远远小于p=0.905,我们可以认为线性相关关系不显著,或者说没有相关关系,没有统计学意义.P>0.05的r值是指线性相关关系显著,近似认为有关系.当相关系数大于0.905时,是指线

后面加,sig如pwcorrxyz,sig注意逗号

两个值都要看,r值表示在样本中变量间的相关系数,表示相关性的大小；p值是检验值,是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性.

1、公式：P=U^2/R说明,在电压不变的情况下,电阻越小功率越大.条件很重要2、公式：P=I^2*R说明,在电流不变的情况下,电阻越大功率越大.就像你印象之中.实际上,电阻两端的电压已经升高了再问：