简单相关系数的计算公式？
又称皮尔逊相关系数，它描述了两个定距变量间联系的紧密程度。样本的简单相关系数一般用r表示，计算公式为：其中n 为样本量， 分别为两个变量的观测值和均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的取值在-1与+1之间，若r＞0，表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；若r＜0，表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小
积差相关系数公式
积差相关系数公式：r=frac{nsumxy-sumxsumy}{sqrt{nsumx^2-（sumx）^2}sqrt{nsumy^2-（sumy）^2}}。
相关系数的值介于–1与+1之间，即–1≤r≤+1。其性质如下：
1、当r>0时，表示两变量正相关，r<0时，两变量为负相关。
2、当|r|=1时，表示两变量为完全线性相关，即为函数关系。
3、当r=0时，表示两变量间无线性相关关系。
线性相关系数r公式
线性相关系数r公式：-1<=r<=1。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。
相关系数r的计算公式怎么算
相关系数r的计算公式r(X，Y)=Cov(X，Y)/√Var[X]Var[Y]。其中，Cov(X，Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差。
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。
高中相关系数r公式两种形式
高中相关系数r公式是完全等价的，1式的分子∑(xi-￣x)(yi-￣y)=∑(xiyi-xi￣y-￣xyi+￣x￣y)=∑xiyi-￣y∑xi-￣x∑yi+n￣x￣y=∑xiyi-n￣x￣y-n￣x￣y+n￣x￣y=∑xiyi-n￣x￣y，也就是2式的分子，1式的分母也可以化成2式分母的形式。
简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数，一般用字母P表示，是用来度量变量间的线性关系的量。
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。
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r的第二个公式
相关系数r的第二个公式：r=f/nF。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。
变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和VisualBasic中）；但另外一些语言可能使用其它概念（如C的对象）来指称这种抽象。
线性回归相关系数公式
将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。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。
样本的简单相关系数一般用r表示，计算公式为：其中n为样本量，Xi和X分别为两个变量的观测值和均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的取值在-1与+1之间，若r>0，表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；若r<0，表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。
r的绝对值越大表明相关性越强。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但有可能是其他方式的相关。
利用样本相关系数推断总体中两个变量是否相关，可以用t统计量对总体相关系数为0的原假设进行检验。若t检验不显著，则不能拒绝原假设，即两个变量不是线性相关的。
相关系数r公式化简
相关系数r公式化简是（x的值-x均值）*（y的值-y均值），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。
依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数(相关系数的平方称为判定系数);将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数;将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。
回归方程相关系数r公式
首先已知回归系数b1，讲方程逆推，自变量因变量互换，得到回归系数b2，相关系数r=sqr（b1*b2）（sqr是开平方的意思），如此便可得到相关系数r。
直线回归y=a＋bx跟相关系数r之间没有关系的，回归方程是表述了各点之间自变量与应变量的产业化规律，表达的是一个趋势。相关系数r表态的是这种趋势的相关程度，也就是点的集中程度。如果所有的点距回归方程都很近，说明相关性好。如果点比较分散，|r|的值小，那回归方程的指导意义就不是太大。
r相关系数 简化公式
相关系数r是用来衡量两个变量之间线性相关关系的方法，当r>0时，表示两变量正相关，r<0时，两变量为负相关。当|r|=1时，表示两变量为完全线性相关，即为函数关系。当r=0时，表示两变量间无线性相关关系。当0<|r|<1时，表示两变量存在一定程度的线性相关。且|r|越接近1，两变量间线性关系越密切；|r|越接近于0，表示两变量的线性相关越弱。一般可按三级划分：|r|<0。4为低度线性相关；0。4≤|r|<0。7为显著性相关；0。7≤|r|<1为高度线性相关。
