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用来计算相关系数 是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型 只涉及一个自变量 使用最小二乘法确定一元线性回归方程的系数 用来验证相关系数
pearson相关系数只适用线性相关关系 pearson相关系数的取值范围在0和1之间 Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度 当Pearson相关系数r＝0时，说明两个变量之间没有任何关系 当pearson相关系数r＝0时，表明两变量之间不存在线性相关关系
若相关系数等于0，则说明变量之间不存在线性相关关系 某两个变量之间的相关系数是2，说明二者之间有极强的相关关系 若相关系数等于-1，则说明变量之间不存在线性相关关系 若相关系数等于-1，则说明变量之间不相关 若相关系数等于-1，则变量之间存在函数关系
越接近1，x与y间的线性相关越强 若r=0，两变量无任何关系 r无量纲 r只度量两变量间的线性相关的强弱 若r=1，则回归系数b=l
若线性回归相关系数r＝1，则两个变量线性无关 若线性回归相关系数r>0，当x增加时，y值增加 当相关系数r＝1时，所有的实验点都落在回归线上 当相关系数r＝0时，可能两个变量间有某种曲线的趋势
两个变量独立 两个变量不线性相关 两个变量间一定有曲线关系 两个变量可能有某种曲线的趋势 两个变量可能毫无关系
相关系数R越大，变量间的线性关系越弱 相关系数R越小，变量间的线性关系越弱 相关系数R越远离0，变量间的线性关系越强 相关系数R越接近0，变量间的线性关系越强
n个点基本在一条直线附近，但又不完全在一条直线上，则可用一个统计量来表示它们的线性关系的密切程度，这就是相关系数 可以根据r的绝对值的大小去判断两个变量问线性相关的程度， r 愈大，线性相关就愈强 线性相关系数r=0时的两个变量一定相互独立 如果两个变量不相关，则求出的相关系数r一定为零 线性相关性我们用r来表示，r是理论推导出来的
r 越接近1，x与y间的线性相关越强 若r=0，两变量无任何关系 r无量纲 r只度量两变量间的线性相关的强弱 若r=1，则回归系数b=l
pearson相关系数只适用线性相关关系 pearson相关系数的取值范围在0和1之间 Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度 当Pearson相关系数r=0时，说明两个变量之间没有任何关系 当pearson相关系数r=0时，表明两变量之间不存在线性相关关系
两个变量间负相关 两个变量间完全线性相关 两个变量间线性不相关 上述答案均不正确
若r＞0则两个变量正相关 若r＜0则两个变量负相关 若r=0则两个变量线性不相关 若r=0则可能两个变量间有某种特殊的曲线关系 若r=0则b不一定等于0
相关系数R越小，变量间的线性关系越弱 相关系数R越远离0，变量间的线性关系越强 相关系数R越大，变量间的线性关系越弱 相关系数R越接近0，变量间的线性关系越强
Pearson相关系数只适用于线性相关关系 Pearson相关系数的取值范围在0和1之间 Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度 当Pearson相关系数r=0时，说明两个变量之间没有任何关系 当Pearson相关系数r=0时，表明两变量之间不存在线性相关关系
两个变量间负相关 两个变量间完全线性相关 两个变量间线性不相关 两个变量间部分线性相关
两个变量独立 两个变量不线性相关 两个变量间一定有曲线关系 两个变量可能毫无关系，也可能有某种曲线的趋势 两个变量没有关系
用来计算相关系数 是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型 只涉及一个自变量 使用最小二乘法确定一元线性回归方程的系数 用来验证相关系数
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