趋势线R平方与相关系数

以我的2010英文版EXEL为例,先找ADD-IN,添加数据分析工具dataanalysistool.Add-in的选项在File->Option->AddIns,选择analysistoolpack

所谓“相关系数”,其完整的名称应该是“简单线性相关系数”,描述的是两个变量线性相关的程度,其公式如下面图片,并没有你所谓的“曲线相关的相关系数”的!\x0d另外有“多重相关系数”的,是多元线性回归里的

的绝对值越接近1表示两个随机变量越线性相关.越接近0表示越不相关.

当趋势线的R平方值等于或近似于1时,趋势线最可靠.用趋势线拟合数据时,Excel会自动计算其R平方值.如果需要,您可以在图表上显示该值.R可以理解为相关系数,像一元线性回归预测方法里面也有这个R,相关

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

我的几个猜测：这两个R方相差不会太大,有可能是方法上造成的：回归就是线性回归,而添加趋势线,可能是去除了某些异常点后得到的结果,也就是做过回归诊断后的回归结果.我相信趋势线的R方会略胜一筹可能一个是R

R平方值是趋势线拟合程度的指标,它的数值大小可以反映趋势线的估计值与对应的实际数据之间的拟合程度,拟合程度越高,趋势线的可靠性就越高.R平方值是取值范围在0～1之间的数值,当趋势线的R平方值等于1或接

当r=0时,说明X和Y两个变量之间无直线关系.相关系数相关系数是变量之间相关程度的指标.样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值一般介于-1～1之间.相关系数不是等距度量值,而只是一

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

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

1,-1,0.

怎么算出来就要考验你的数学功底了,图表里面添加了趋势线后,EXCEL就能根据数据得出方程. 再问：在Excel图表中我知道这样子可以显示这条公式出来，但是我要知道的是这个公式用笔算是怎么算出

因为当r属于0.75到1时,XY之间就具有线性关系

在线性回归有,有上述关系.即：R^2=r^2在其实回归模型中不一定适用.R^2表达的是解释变量对总偏差平方和的贡献度,强调的是“几个模型”之间的拟合度的好与坏.r表示解释变量与预报变量之间线性相关性的

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

首先要清楚两个概念,正比和正相关.正相关：自变量增长,因变量也跟着增长.正比：自变量增长为原来的K倍,因变量也增长为原来的K倍.反比：自变量增长为原来的K倍,因变量也增长为原来的1/K倍.所以,如果b

Y=5－2.1xr=0.78r应该小于0

相关系数R表示两个变量之间线性相关关系再问：什么意思啊再问：哦哦，谢谢再问：对了，那r怎么算

1,-1