样本相关系数 r 是用于衡量两个变量之间线性相关程度的统计量,其计算公式如下: ``` r = (nΣxy –ΣxΣy) / sqrt((nΣx^2 – (Σx)^2)(nΣy^2 – (Σy)^2)) 其中: · n 是样本数量。 · x 和 y 分别代表两个变量的取值。 ·Σ 表示求和。 · sqrt 表示平方根。 说明 · 相关系数 ...
它的计算公式如下: r = ∑((Xi - Xmean) * (Yi - Ymean)) / sqrt(∑(Xi - Xmean)² * ∑(Yi - Ymean)²) 其中,Xi和Yi分别代表两个变量的第i个观测值,Xmean和Ymean分别代表两个变量的均值。通过计算样本相关系数r的值,可以判断两个变量之间的关系是正相关、负相关还是无相关。 为了更好地...
由相关系数计算公式可计算出6个性状间的相关系数,分析及检验结果见表3。由表3可以看出,冬季分蘖与每穗粒数之间呈现负相关(ρ = − 0.8982),即麦冬季分蘖越多,那么每穗的小麦粒数越少,其他性状之间的关系不显著。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...
样本相关系数 r 是用于衡量两个变量之间线性相关程度的统计量,其计算公式如下: ``` r = (nΣxy –ΣxΣy) / sqrt((nΣx^2 – (Σx)^2)(nΣy^2 – (Σy)^2)) 其中: · n 是样本数量。 · x 和 y 分别代表两个变量的取值。 ·Σ 表示求和。 · sqrt 表示平方根。 说明 · 相关系数 ...
r = 0:不相关,即两个变量之间没有线性关系2. 公式推导设有两个变量X和Y,分别取n个样本值,记为x_1, x_2, ..., x_n和y_1, y_2, ..., y_n。样本相关系数r的计算公式如下:r = Σ((x_i - x̄)(y_i - ȳ)) / √(Σ(x_i - x̄)² Σ(y_i - ȳ)²) 其中...
r = 0:不相关,即两个变量之间没有线性关系2. 公式推导设有两个变量X和Y,分别取n个样本值,记为x_1, x_2, ..., x_n和y_1, y_2, ..., y_n。样本相关系数r的计算公式如下:r = Σ((x_i - x̄)(y_i - ȳ)) / √(Σ(x_i - x̄)² Σ(y_i - ȳ)²) 其中...
样本相关系数r的计算公式推导主要基于协方差和标准差的概念。下面将详细讲解这个过程。 首先,我们需要了解协方差的概念。协方差用于衡量两个变量之间的总体误差,其计算公式为: 协方差 = Σ[(xi - x̄)(yi - ȳ)] / (n - 1) 其中,xi和yi分别是两个变量的观测值,x̄和ȳ分别是这两个变量的均值,...
样本相关系数r的计算公式推导主要基于协方差和标准差的概念。下面将详细讲解这个过程。 首先,我们需要了解协方差的概念。协方差用于衡量两个变量之间的总体误差,其计算公式为: 协方差 = Σ[(xi - x̄)(yi - ȳ)] / (n - 1) 其中,xi和yi分别是两个变量的观测值,x̄和ȳ分别是这两个变量的均值,...