8.1.2 样本的相关系数：修订间差异
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* 样本相关系数 | |||
$r=\dfrac{\displaystyle\sum_{i=1}^n(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y})}{\sqrt{\displaystyle\sum_{i=1}^n(x-\overline{x})^2}\sqrt{\displaystyle\sum_{i=1}^n(y-\overline{y})^2}}$ | |||
我们称$r$为变量$x$和变量$y$的样本相关系数. | |||
* 重要结论 | |||
1、当$r>0$时，称成对样本数据正相关；当$r<0$时，称成对样本数据负相关 | |||
2、样本相关系数$r$的取值范围为$[-1,1]$，样本相关系数$r$的绝对值大小可以反映成对数据之间的线性相关的程度：当$|r|$越接近于1时，成对样本数据的线性相关程度越强；当$|r|$越接近于0时，成对样本数据的线性相关程度越弱. | |||
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2024年7月29日 (一) 10:20的最新版本
知识点
- 样本相关系数
$r=\dfrac{\displaystyle\sum_{i=1}^n(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y})}{\sqrt{\displaystyle\sum_{i=1}^n(x-\overline{x})^2}\sqrt{\displaystyle\sum_{i=1}^n(y-\overline{y})^2}}$
我们称$r$为变量$x$和变量$y$的样本相关系数.
- 重要结论
1、当$r>0$时，称成对样本数据正相关；当$r<0$时，称成对样本数据负相关
2、样本相关系数$r$的取值范围为$[-1,1]$，样本相关系数$r$的绝对值大小可以反映成对数据之间的线性相关的程度：当$|r|$越接近于1时，成对样本数据的线性相关程度越强；当$|r|$越接近于0时，成对样本数据的线性相关程度越弱.
