Excel 公式CORREL算出来的相关系数应该是什么相关系数
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相关系数。
当对N个主体中的每一个变量进行观测时,CORREL工作表函数可计算两个测量变量之间的相关系数。(缺少任何主体的观测值将导致该主体在分析中被忽略)。
当N个主体中的每一个均具备两个以上的测量变量时,相关系数分析工具则尤为有用。它会提供一个输出表格,即相关矩阵,显示应用到每对可能的测量变量的CORREL函数值。
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,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。
以上内容参考:百度百科-相关系数
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推荐于2016-09-18
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有两种方法: 一、用RANK()函数: 假定E列为成绩,F列为名次,F2单元格公式如下: =RANK(E2,E:E) 这种方法,分数相同时名次相同,随后的名次将空缺。 例如:两个人99分,并列第2名,则第3名空缺,接下来是第4名。 二、用排序加公式: 1、先在后面用填充柄增加一列(假定为G列)与行号相同的序列数。 2、将全表按分数列(E列)排序,在F2单元格输入1,在F3单元格输入公式: =IF(E3=E2,F2,F2+1) 将公式向下复制到相应行。 3、选定公式列,点“复制”,在F1单元格点右键,点“选择性粘贴/数值”,点“确定”。 4、将全表按最后一列(G列)排序,删除最后一列。 第二种方法分数相同的名次也相同,不过随后的名次不会空缺。
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相关系数
当对 N 个主体中的每一个变量进行观测时,CORREL 工作表函数可计算两个测量变量之间的相关系数。(缺少任何主体的观测值将导致该主体在分析中被忽略。)当 N 个主体中的每一个均具备两个以上的测量变量时,相关系数分析工具则尤为有用。它会提供一个输出表格,即相关矩阵,显示应用到每对可能的测量变量的 CORREL函数值。
相关系数与协方差相似,是两个测量变量之间关联变化程度的指标。与协方差不同的是,相关系数是比例值,因此它的值与用来表示两个测量变量的单位无关。(例如,如果两个测量变量为重量和高度,则将重量从英镑转换为公斤时,相关系数的值不会改变。)任何相关系数的值必须介于 -1 和 +1 之间(包括 -1 和 +1)。
可以使用相关系数分析工具来检验每对测量值变量,以便确定两个测量值变量是否趋向于同时变动,即,一个变量的较大值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联(正相关);或者一个变量的较小值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联(负相关);或者两个变量的值趋向于互不关联(相关系数近似于零)。
当对 N 个主体中的每一个变量进行观测时,CORREL 工作表函数可计算两个测量变量之间的相关系数。(缺少任何主体的观测值将导致该主体在分析中被忽略。)当 N 个主体中的每一个均具备两个以上的测量变量时,相关系数分析工具则尤为有用。它会提供一个输出表格,即相关矩阵,显示应用到每对可能的测量变量的 CORREL函数值。
相关系数与协方差相似,是两个测量变量之间关联变化程度的指标。与协方差不同的是,相关系数是比例值,因此它的值与用来表示两个测量变量的单位无关。(例如,如果两个测量变量为重量和高度,则将重量从英镑转换为公斤时,相关系数的值不会改变。)任何相关系数的值必须介于 -1 和 +1 之间(包括 -1 和 +1)。
可以使用相关系数分析工具来检验每对测量值变量,以便确定两个测量值变量是否趋向于同时变动,即,一个变量的较大值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联(正相关);或者一个变量的较小值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联(负相关);或者两个变量的值趋向于互不关联(相关系数近似于零)。
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