相关系数r的计算公式是什么?

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ρXY=Cov(X,Y)/√[D(X)]√[D(Y)]

公式描述:公式中Cov(X,Y)为X,Y的协方差,D(X)、D(Y)分别为X、Y的方差。

若Y=a+bX,则有:

令E(X) = μ,D(X) = σ。

则E(Y) = bμ + a,D(Y) = bσ。

E(XY) = E(aX + bX) = aμ + b(σ + μ)。

Cov(X,Y) = E(XY) − E(X)E(Y) = bσ。

应用

概率论

【例】若将一枚硬币抛n次,X表示n次试验中出现正面的次数,Y表示n次试验中出现反面的次数。计算ρXY。

解:由于X+Y=n,则Y=-X+n,根据相关系数的性质推论,得ρXY = − 1。

企业物流

【例】一种新产品上市。在上市之前,公司的物流部需把新产品合理分配到全国的10个仓库,新品上市一个月后,要评估实际分配方案与之前考虑的其他分配方案中,是实际分配方案好还是其中尚未使用的分配方案更好,通过这样的评估。

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相关系数r的计算公式是什么?

pearson相关系数是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。有时pearson相关也称为积差相关或者积矩相关,基本原理是假设存在两个变量X和Y,则两个变量的皮尔逊相关系数可以通过以下公式进行计算:

式中,E为数学期望,N为样本容量。以上都可以计算皮尔逊相关系数。

皮尔逊相关系数的取值范围为[-1,1],其绝对值越接近1相关性越强,绝对值越接近于0,相关性越弱,相关系数小0时说明两个变量之间呈现负相关,大于0,则为正相关,对于相关性强度可以参考下表:

应用皮尔逊相关的前提条件:

(1)两个变量为定量变量

(2)两个变量都呈正态分布

(3)两个变量的观测值相互独立

可以利用SPSSAU快速得到相关系数:

结果如下:

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