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相关系数R判断相关关系
如何通过
相关系数判断
变量之间
关系
的强弱?
答:
首先看显著性值,也就是sig值或称p值。它是
判断r
值,也即
相关系数
有没有统计学意义的。
判定
标准一般为0.05。由表可知,两变量之间的相关性
系数r
=-0.035,其p值为0.709>0.05,所以相关性系数没有统计学意义。无论r值大小,都表明两者之间没有相关性。如果p值<0.05,那么就表明两者之间有相关...
判定系数
和
相关系数
的公式
答:
判定系数
(R平方值)是用来衡量一个回归模型对观测数据的解释程度的指标。取值范围是0到1,越接近1表示模型对数据的解释能力越强。判定系数的公式是R2=r2,r为
相关系数
。相关系数是用来衡量两个变量之间线性
关系
的强度和方向的指标。取值范围是-1到1,绝对值越接近1表示两个变量之间的线性关系越强。当...
怎样
判断
两个变量是否
相关
?
答:
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。简单相关系数:又叫相关系数或线性相关系数,一般用字母r 表示,用来度量两个变量间的线性关系。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。分别带入公式即可求解
相关关系
数。
怎么求
相关系数
答:
相关系数
的性质是:1、
r
的取值范围是[-1,1]n|r|=1,为完全相关lr=1,为完全正相关lr=-1,为完全负正相关nr=0,不存在线性
相关关系
n-1GBPr<0,为负相关n0<rGBP1,为正相关n|r|越趋于1表示关系越强,|r|越趋于0表示关系越弱。2、r具有对称性,即x与y之间的相关系数和y与x之间的相关...
如果
相关系数
|
r
|=1,则表明两个变量之间存在着( )。
答:
【答案】:D
r
的取值范围在-1~1,即-1≤r≤1。r>0表明x与y之问存在正线性
相关关系
;r<0表明x与y之间存在负线性相关关系;r值越接近1(或-1)就越正(或负)相关,越接近0,就越不相关。r=1或r=-1,即| r |=1表明x与y之间为完全相关关系(实际上就是函数关系)。
如果
相关系数
|
r
|=1,则表明两个变量之间存在着( )。
答:
【答案】:D
r
的取值范围在-1~1,即-1≤r≤1。r>0表明x与y之问存在正线性
相关关系
;r<0表明x与y之间存在负线性相关关系;r值越接近1(或-1)就越正(或负)相关,越接近0,就越不相关。r=1或r=-1,即| r |=1表明x与y之间为完全相关关系(实际上就是函数关系)。
怎么看
相关系数
的大小?
答:
相关系数
怎么看?r指的就是相关系数,p值
判断
模型是否显著,模型显著则有
相关关系
,不显著则没有相关关系。SPSSAU操作如下:结果如下:从上表可知,利用相关分析去研究个人发展和工作特性, 领导管理之间的相关关系,使用Pearson相关系数去表示相关关系的强弱情况。具体分析可知:个人发展和工作特性之间的相关...
如何
判断
变量之间的
相关关系
?
答:
判定现象间的相关关系的步骤如下:1. 收集数据:收集两个变量的数据,确保数据的准确性和可靠性。2. 计算
相关系数
:使用统计软件或公式计算相关系数。常用的相关系数有皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient)和斯皮尔曼相关系数(Spearman's rank correlation coefficient)。3.
判断相关关系
:根据...
相关系数r
小于0.5,怎么说明不相关呢
答:
根据公式可知,
r
的取值范围为-1≤r≤1。|r|的值越大,意味着变量之间的相关程度越高,若两变量相关,且变化的方向一致,则r值为正;反之,则r值为负。当|r|=1,变量之间为完全(线性)相关。其中, r=1,为完全正相关;r=-1,为完全负相关。当r=0,表示变量间不存在线性
相关关系
,但可能...
如何计算
相关系数r
?
答:
接下来使用SPSSAU对pearson相关分析结果进行说明。背景:研究薪资和购买意愿的
相关关系
(数据已满足pearson相关分析的数据要求)。操作路径【通用方法→相关(pearson相关)】 ,将数据拖拽到右侧分析框内。点击【开始分析】;结果:上表可以看出二者的
相关系数
约为0.94,并且p值小于0.05,所以说明薪资与购买...
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