云朵百科相关系数r的公式？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...
相关系数r的公式？
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。
相关系数公式
定义式
ρXY=Cov(X,Y)/√[D(X)]√[D(Y)]
公式描述：公式中Cov(X,Y)为X，Y的协方差，D(X)、D(Y)分别为X、Y的方差。
公式
若Y=a+bX，则有：
令E(X) = μ，D(X) = σ
则E(Y) = bμ + a，D(Y) = bσ
E(XY) = E(aX + bX) = aμ + b(σ + μ)
Cov(X,Y) = E(XY) ? E(X)E(Y) = bσ
r相关系数的变形公式？
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。
线性回归计算中的r怎么计算？
r是指线性回归分析中所用的皮尔逊积矩相关系数，其计算方法为先计算出自变量和因变量的均值，然后计算各自与均值的离差乘积之和，最后将其除以自变量离差平方和和因变量离差平方和的乘积的开方。公式如下：r = Σ[(Xi-X均)(Yi-Y均)] / [(Σ(Xi-X均)2×Σ(Yi-Y均)2)的开方]。其中，Xi为第i个自变量的取值，Yi为第i个因变量的取值，X均和Y均分别为自变量和因变量的均值。通过计算得到的r值可以用于衡量自变量和因变量之间的线性关系的强度和方向。
r的计算方法和口诀？
答：r在数学中表示圆的半径。r=d/2r表示圆的半径，d表示圆的直径）根据圆的面积s=兀r的平方。r的平方=S/兀，半径就等于圆的面积除以圆周率的商再开平方。
例如：圆的面积是81兀平方厘米，求圆的半径。
列式：半径的平方=81兀÷兀
半径的平方=81
半径=9
回归方程r怎么求？
线性回归方程r的计算方法需要用到相关系数r，一般在-间，可以表示出两个变量之间的线性相关性程度
相关系数r的计算方法需要先计算两个变量的协方差以及两个变量的标准差，最后用协方差除以两个变量标准差的乘积，即可得到r的数值
再用r值带入线性回归方程的公式中，即可得到该线性回归方程的数学表达式
