相关系数大小的意义

1. 相关系数大小的意义

问题一：相关系数的取值范围及意义  相关系数取值范围如下： 
  1、符号：如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。通俗点说，正相关就是变量会与参照数同方向变动，负相关就是变量与参照数反向变动； 
  2、取值为0，这是极端，表示不相关； 
  3、取值为1，表示完全正相关，而且呈同向变动的幅度是一样的； 
  4、如果为-1，表示完全负相关，以同样的幅度反向变动； 
  5、取值范围：[-1，1]. 
  
   问题二：相关系数在多少范围内是相关性很强的  相关系数的强弱仅仅看系数的大小是不够的。一般来说，取绝对值后，0-0.09为没有相关性，0.3-弱，0.1-0.3为弱相关，0.3-0.5为中等相关，0.5-1.0为强相关。但是，往往你还需要做显著性差异检验，即t-test，来检验两组数据是否显著相关，这在SPSS里面会自动为你计算的。 
  样本书越是大，需要达到显著性相关的相关系数就会越小。所以这关系到你的样本大小，如果你的样本很大，比如说超过300，往往分析出来的相关系数比较低，比如0.2，因为你样本量的增大造成了差异的增大，但显著性检验却认为这是极其显著的相关。 
  一般来说，我们判断强弱主要看显著性，而非相关系数本身。但你在撰写论文时需要同时报告这两个统计数据。 
  
   问题三：相关系数取值及意义是什么  相关系数取值范围如下： 
  1、符号：如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。通俗点说，正相关就是变量会与参照数同方向变动，负相关就是变量与参照数反向变动； 
  2、取值为0，这是极端，表示不相关； 
  3、取值为1，表示完全正相关，而且呈同向变动的幅度是一样的； 
  4、如果为-1，表示完全负相关，以同样的幅度反向变动； 
  5、取值范围：[-1，1]. 
  
   问题四：相关系数和协方差所表示的意义有什么区别  相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间 线性相关程度 的量。由于研究对象的不同，分为简单相关系数，复相关系数，典型相关系数。 
  协方差用于在概率论和统计学中衡量两个变量的 总体误差。 
  
   问题五：相关系数越大，说明两个变量之间的关系就越强吗  相关性的强度确实是用相关系数的大小来衡量的，但相关大小的评价要以相关系数显著性的评价为前提，我们首先应该检验相关系数的显著性，如果显著，证明相关系数有统计学意义，下一步再来看相关系数大小，如果相关系数没有统计学意义，那意味着你研究求得的相关系数也许是抽样误差或者测量误差造成的，再进行一次研究结果可能就大不一样，此时讨论相关性强弱的意义就大大减弱了。 
  在满足相关系数显著的条件下，相关系数越大，相关性就越强，这没错 
  
   问题六：相关系数的含义  相关系数有如下几种： 
  1、简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数。它一般用字母r 表示。它是用来度量定量变量间的线性相关关系。 
  2、复相关系数：又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，某种商品的需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。 
  3、偏相关系数：又叫部分相关系数。部分相关系数反映校正其它变量后某一变量与另一变量的相关关系，校正的意思可以理解为假定其它变量都取值为均数。 偏相关系数的假设检验等同于偏回归系数的t检验。 复相关系数的假设检验等同于回归方程的方差分析。 
  4、典型相关系数：是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性无关的综合指标，再用两组之间的综合指标的直线相关系敷来研究原两组变量间相关关系。 
  5、可决系数是相关系数的平方。意义：可决系数越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。 
  
   问题七：相关系数和协方差所表示的意义有什么区别  二者表示变量间的共变程度，协方差是变量x的离均差乘以y的离均差再求平均得到的统计量，虽然它可以表示x和y的共变程度，但x和y的单位可能不同，这样直接将二者的离均差相乘得到的结果可能偏差很大，因此有必要统一单位，即消去x和y的单位，做法就是给协方差再分别处以x、y各自的标准差，这样得到的统计量就是相关系数 
  由于相关系数是协方差除以两变量标准差得到的，因此相关系数是一个标准化的变量，而协方差是未标准化变量。

2. 相关系数的取值范围是______

[-1，1]。
相关系数取值范围如下：
1、符号：如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。通俗点说，正相关就是变量会与参照数同方向变动，负相关就是变量与参照数反向变动；
2、取值为0，这是极端，表示不相关；
3、取值为1，表示完全正相关，而且呈同向变动的幅度是一样的；
4、如果为-1，表示完全负相关，以同样的幅度反向变动；
5、取值范围：[-1，1]。

扩展资料：
相关系数的相关概率：
1、复相关系数：又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，某种商品的季节性需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。
2、典型相关系数：是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性关系的综合指标，再通过综合指标之间的线性相关系数来研究原各组变量间相关关系。
相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1。
当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。
参考资料来源：百度百科-相关系数

3. 相关系数是什么？

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4. 相关系数的数值范围及其判断标准是什么

相关系数的数值范围为[-1，1]；判断标准为：1为正相关，-1为负相关，0为不相关。
分析过程如下：
(1）用相关系数r可以衡量两个变量之间的相关关系的强弱；
(2）r的绝对值越接近于1，表示两个变量的线性相关性越强;
(3）r的绝对值接近于0时，表示两个变量之间几乎不存在相关关系;
(4）根据相关系数的性质，可知相关系数的取值范围是[-1，1]。
对于两个变量X和Y，相关系数定量地刻画了 X 和 Y的相关程度，即|ρXY|越大，相关程度越大；|ρXY|=0，X和Y对应相关程度最低，为不相关；
X 和Y完全相关的含义是在概率为1的意义下存在线性关系，即|ρXY|=1。这时候存在两种情况，|ρXY=1时，X和Y完全正相关；ρXY=-1时，X和Y完全负相关。

扩展资料：
相关系数的性质：
这里，ρxy=r(x,y)，ρxy是一个可以表征x和y之间线性关系紧密程度的量。它具有两个性质：
（1）|ρXY|≤1；
（2）|ρXY|=1的充要条件是，存在常数a，b，使得

（3）相关系数定量地刻画了 X 和 Y的相关程度，即|ρXY|越大，相关程度越大；|ρXY|=0对应相关程度最低；
（4）若X和Y不相关，|ρXY|=0，通常认为X和Y之间不存在线性关系，但并不能排除X和Y之间可能存在其他关系；若|ρXY|=0，则X和Y不相关；
（5）若X和Y独立，则必有|ρXY|=0，因而X和Y不相关；若X和Y不相关，则仅仅是不存在线性关系，可能存在其他关系。
参考资料来源：百度百科—相关系数

5. 相关系数的数值范围及其判断标准是什么

相关系数取值范围是在-1和+1之间，即-1≤γ≤1。
相关系数判断标准是：
1、当│γ│=1时，x与y完全相关；即两变量是函数关系；
2、当│γ│=0时，x与yx与y不相关当│γ│＜0.3时，微弱相关；当0.3＜│γ│＜0.5时，低度相关；
3、当0.5＜│γ│＜0.8时，显著相关；
4、当0.8＜│γ│＜0.1时，高度相关。
扩展资料：
应用
1、概率论
【例】若将一枚硬币抛n次，X表示n次试验中出现正面的次数，Y表示n次试验中出现反面的次数。计算ρXY。
解：由于X+Y=n，则Y=-X+n，根据相关系数的性质推论，得ρXY =
−
1。
2、企业物流
【例】一种新产品上市。在上市之前，公司的物流部需把新产品合理分配到全国的10个仓库，新品上市一个月后，要评估实际分配方案与之前考虑的其他分配方案中，是实际分配方案好还是其中尚未使用的分配方案更好，通过这样的评估，可以在下一次的新产品上市使用更准确的产品分配方案，以避免由于分配而产生的积压和断货。表1是根据实际数据所列的数表。
通过计算，很容易得出这3个分配方案中，B的相关系数是最大的，这样就评估到B的分配方案比实际分配方案A更好，在下一次的新产品上市分配计划中，就可以考虑用B这种分配方法来计算实际分配方案。
3、聚类分析
【例】如果有若干个样品，每个样品有n个特征，则相关系数可以表示两个样品间的相似程度。借此，可以对样品的亲疏远近进行距离聚类。例如9个小麦品种(分别用A1,A2,...,A9表示)的6个性状资料见表2，作相关系数计算并检验。
由相关系数计算公式可计算出6个性状间的相关系数，分析及检验结果见表3。由表3可以看出，冬季分蘖与每穗粒数之间呈现负相关(ρ
=
−
0.8982)，即麦冬季分蘖越多，那么每穗的小麦粒数越少，其他性状之间的关系不显著。
缺点
需要指出的是，相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1；当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。
参考资料来源：百度百科-相关系数

6. 相关系数的取值范围是什么？

7. 相关系数的取值范围是多少?

[-1，1]。
相关系数取值范围如下：
1、符号：如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。通俗点说，正相关就是变量会与参照数同方向变动，负相关就是变量与参照数反向变动。
2、取值为0，这是极端，表示不相关。
3、取值为1，表示完全正相关，而且呈同向变动的幅度是一样的。
4、如果为-1，表示完全负相关，以同样的幅度反向变动。
5、取值范围：[-1，1]。
相关信息：
需要指出的是，相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1。
当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。

8. 相关系数越大说明什么

相关系数越大说明两个变量之间的关系就越强。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。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。
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。