今日相关系数计算公式(相关系数)
大家好,小俊来为大家解答以上问题。相关系数计算公式,相关系数很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!
相关系数的取值范围在-1和1之间,即-11。
相关系数的准则是:
1.当=1时,X与Y完全相关;即两个变量是函数关系;
2.当=0时,X与yx和y无关.当& lt;0.3,是弱相关;当0.3 & lt& lt;0.5,相关性低;
3.当0.5 & lt& lt;0.8,显著相关;
4.当0.8 & lt& lt;0.1,高度相关。
扩展信息:
app应用
1.概率论
【例】如果掷硬币n次,X代表n次试验中正面出现的次数,Y代表n次试验中反面出现的次数。计算XY。
解:因为X Y=n,那么Y=-X n,根据相关系数,的性质我们可以得到 xy=1。
2.企业物流
一种新产品上市了。上市前,公司的物流部门需要将新产品合理地配送到全国10个仓库。新品上市一个月后,需要评估实际的分销方案是否优于之前考虑的其他分销方案,或者未使用的是否更好。通过这样的评估,可以在下一次新品上市时使用更准确的产品配送方案,避免配送造成的积压和缺货。表1是基于实际数据的列表。
通过计算,很容易得出结论,在三种分配方案中,B的相关系数最大,所以估计B的分配方案优于a的实际分配方案,在接下来的新品分配方案中,可以考虑B的分配方式来计算实际分配方案。
3.聚类分析
【示例】如果有几个样本,每个样本有n个特征,相关系数可以表示两个样本之间的相似性。这样,就可以对样本的距离进行距离聚类。例如,九个小麦品种的六个特征(由A1,A2,A9)在表2中示出,并且计算和测试了相关系数。
六个性能中的相关系数可以用相关系数公式计算,分析和测试结果见表3。从表3可以看出,冬季分蘖与每穗粒数呈负相关(=0.8982),即冬季分蘖越多,每穗粒数越少,其他性状间无显著关系。
劣势
需要指出的是,相关系数有一个明显的缺点,那就是它对1的接近程度与数据集的数量N有关,这往往会给人一种错觉。因为,当n较小时,相关系数波动较大,对于某些样本,相关系数的绝对值容易趋近于1;当n较大时,相关系数的绝对值趋于较小。特别是当n=2时,相关系数的绝对值总是1。因此,当样本量N较小时,我们不能因为相关系数较大就判定变量X和Y之间存在密切的线性关系。
参考来源:百度百科-相关系数
本文到此结束,希望对大家有所帮助。
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