相关系数r的计算公式
亲！相关系数 r 的计算公式如下：r = (Σ((x - ẍ) × (y - ÿ))) / sqrt(Σ(x - ẍ)^2 × Σ(y - ÿ)^2)其中，x 和 y 是两个变量的取值，ẍ 和 ÿ 分别是两个变量的均值。可以将该公式分为三步来理解和计算：计算每个数据点与其所在变量的均值之差：(x - ẍ) 和 (y - ÿ)将每个数据点的差值相乘：(x - ẍ) × (y - ÿ)将所有数据点的差值相乘的结果相加，并除以两个变量标准差的乘积：Σ((x - ẍ) × (y - ÿ)) / sqrt(Σ(x - ẍ)^2 × Σ(y - ÿ)^2)相关系数 r 的值介于 -1 和 1 之间。当 r > 0 时，表示两个变量正相关；当 r < 0 时，表示两个变量负相关；当 r = 0 时，表示两个变量无线性关系。绝对值越接近 1，表示两个变量之间的线性关系越强。【摘要】
相关系数r的计算公式【提问】
亲！相关系数 r 的计算公式如下：r = (Σ((x - ẍ) × (y - ÿ))) / sqrt(Σ(x - ẍ)^2 × Σ(y - ÿ)^2)其中，x 和 y 是两个变量的取值，ẍ 和 ÿ 分别是两个变量的均值。可以将该公式分为三步来理解和计算：计算每个数据点与其所在变量的均值之差：(x - ẍ) 和 (y - ÿ)将每个数据点的差值相乘：(x - ẍ) × (y - ÿ)将所有数据点的差值相乘的结果相加，并除以两个变量标准差的乘积：Σ((x - ẍ) × (y - ÿ)) / sqrt(Σ(x - ẍ)^2 × Σ(y - ÿ)^2)相关系数 r 的值介于 -1 和 1 之间。当 r > 0 时，表示两个变量正相关；当 r < 0 时，表示两个变量负相关；当 r = 0 时，表示两个变量无线性关系。绝对值越接近 1，表示两个变量之间的线性关系越强。【回答】
相关系数r的计算公式
相关系数r的计算公式为：r = [n(Σxy) - (Σx)(Σy)] / [√{n(Σx^2) - (Σx)^2} √{n(Σy^2) - (Σy)^2}]，其中，n为数据对数，Σ表示总和，x和y分别表示两组数据的每个观测值，Σxy表示x和y的乘积的总和，Σx和Σy表示x和y的总和，Σx^2和Σy^2分别表示x和y的平方的总和。【摘要】
相关系数r的计算公式【提问】
相关系数r的计算公式为：r = [n(Σxy) - (Σx)(Σy)] / [√{n(Σx^2) - (Σx)^2} √{n(Σy^2) - (Σy)^2}]，其中，n为数据对数，Σ表示总和，x和y分别表示两组数据的每个观测值，Σxy表示x和y的乘积的总和，Σx和Σy表示x和y的总和，Σx^2和Σy^2分别表示x和y的平方的总和。【回答】
相关系数r的计算公式是什么？
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。相关系数介于区间[-1，1]。当相关系数为-1，表示完全负相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度容完全相反。当相关系数为+1时，表示完全正相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。当相关系数为0时，表示不相关。r值的绝对值介于0～1之间。通常来说，r越接近1，表示x与y两个量之间的相关程度就越强，反之，r越接近于0，x与y两个量之间的相关程度就越弱。相关系数的缺点：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。
相关系数r的计算公式是什么？
相关系数r的计算公式是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。相关系数缺点需要指出的是，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。
