相关系数越接近1,说明什么？
相关系数的数值越接近于-1，表明两变量之间参数与特性之间强负相关但只不过是负相关。
相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。于是，著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标--相关系数(Correlation coefficient)。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。
相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;着重研究线性的单相关系数。
性质：
(1)定理: | ρXY | = 1的充要条件是，存在常数a，b，使得P{Y=a+bX}=1。
相关系数ρXY取值在-1到1之间，ρXY = 0时。
称X,Y不相关; | ρXY | = 1时，称X,Y完全相关，此时，X,Y之间具有线性函数关系; | ρXY | < 1时，X的变动引起Y的部分变动，ρXY的绝对值越大，X的变动引起Y的变动就越大， | ρXY | > 0.8时称为高度相关，当 | ρXY | < 0.3时称为低度相关，其它时候为中度相关。
(2)推论:若Y=a+bX，则有。
证明: 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。
若b≠0，则ρXY ≠ 0。
若b=0，则ρXY = 0。
相关系数越接近1，说明两个变量之间的关系越接近正比关系。也就是说，给定其中一个变量的值，可以预测另一个变量的值，并且预测的准确性较高。相关系数有很多，但是pearson相关系数最为常用。
pearson 法则是一种经典的相关系数计算方法，主要用于表征线性相关性，假设2个变量服 从正态分布且标准差不为0，他的值介于-1到1之间，pearson相关系数的绝对值越接近于1，表明 2个变量的相关程度越高，即这2个变量越相似。其相关系数计算如下：
SPSSAU操作如下：
结果如下：
上表可以看出二者的相关系数约为0.94，并且p值小于0.05，所以说明薪资与购买意愿具有相关关系。
相关系数越接近1,说明什么??
相关系数越接近1，说明两个变量之间的关系越接近正比关系。例如y=kx+b，k>0和b为常数。则y与x的相关系数为1，y随x的增加而增加，减少而减少。线性相关系数|r|越大，两个变量的线性相关性越强，残差平方和越小的模型，拟合的效果越好，用相关指数R2来刻画回归效果，R2越大，说明模型的拟合效果越...
相关系数r的绝对值越接近于1表示什么关系?
两个线性相关变量之间的相关系数r，r的绝对值越接近于1，表示两个变量的线性相关性越强。当r为1是表示完全相关，当r=0时，表示完全不相关。当r为正数时，表示两个变量为正相关，当r为负数时，表示两个变量为负相关。
可决系数的取值范围
可决系数的取值范围为0到1之间，越接近1，说明实际观测点离样本线越近，拟合优。度越高。名词简介：可决系数，亦称测定系数、决定系数、可决指数。与复相关系数类似的，表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征，用来反映回归模式说明因变量变化可靠程度的一个统计指标，一般用符号R表示，可定义为...
相关系数越接近1,说明什么?
相关系数的数值越接近于-1，表明两变量之间参数与特性之间强负相关但只不过是负相关。相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。于是，著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标--相关系数(Correlation coefficient)。相关系数是用以反映变量之间相关...
相关系数与相关指数的区别?
一、表示不同 1、相关系数：相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。2、相关指数：相关指数表示一元多项式回归方程拟合度的高低，或者说表示一元多项式回归方程估测的可靠程度的高低。二、取值范围不同 1、相关系数：相关系数的取值范围为[-1，1]，越接近1，说明存在线性关系，相关程度...
相关系数r越接近于1时,表示两者之间的相关关系越强。()
相关系数r的取值范围为:-l《r《l，当｜r｜越接近于1时，,表示两者之间相关关系越强；当｜r｜越接近于0时表示两者之间相关关系越弱。当r>0时，表示两者之间存在正向的相关关系；当r＜0时，表示两者之间存在负向的相关关系；当r=0时，并不表示两者之间没有关系，而是两者之间不存在线性关系。
可决系数与相关系数的关系
相关系数是指两个变量之间线性相关的程度。是由两个变量的协方差除以各自标准差的乘积得到的，取值范围在-1 到 1 之间，r=1，越接近 1 表示两个变量之间的线性关系越强。r=-1，越接近-1 表示两个变量之间的线性关系越弱，当相关系数为 0 时，表示两个变量之间不存在线性关系。可决系数和相关...
相关性系数为多少时算是好的相关性?
相关系数取值一般在-1~1之间。绝对值越接近1说明变量之间的线性关系越强，绝对值越接近0说明变量间线性关系越弱。相关系数r的绝对值一般在0.8以上，认为A和B有强的相关性。0.3到0.8之间，可以认为有弱的相关性。0.3以下，认为没有相关性。皮尔逊相关系数变化从-1到 +1，当r＞0表明两个变量...
multiple R是什么意思?
Multiple R越接近1或-1，说明自变量和因变量之间的线性关系越强。如果Multiple R接近0，则表示自变量和因变量之间几乎没有线性关系。值得注意的是，Multiple R仅表示线性关系的强度，而不表示关系的方向。也就是说，它不能确定是因变量随自变量的增加而增加，还是随自变量的增加而减少。Multiple R是通过...
在回归分析中,相关指数R2越接近1,说明( )A.两个变量的线性相关关系越强...
相关指数R2可以刻画回归模型的拟合效果，R2越接近于1，说明模型的拟合效果越好．故选：C．
祁饼美息：[选项] A. 两个变量的线性相关关系越强 B. 两个变量的线性相关关系越弱 C. 回归模型的拟合效果越好 D. 回归模型的拟合效果越差
细河区18728479506： 在回归分析中,相关指数R2越接近1,说明 ( ) - ？
祁饼美息：[选项] A. 两个变量的线性相关关系越强 B. 两个变量的线性相关关系越弱 C. 回归模型的拟合效果越好 D. 回归模型的拟合效果越差
细河区18728479506： 相关系数的作用及计算方法! - ？
祁饼美息：[答案] 相关系数是变量之间相关程度的指标.样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1].|r|值越大,误差Q越小,变量之间的线性相关程度越高;|r|值越接近0,Q越大,变量之间的线性相关程度越低.相关系数 又称皮(尔生)氏...
细河区18728479506： EVIEWS结果的R - SQUARE和结果表当中的其他什么数字有关系? - ？
祁饼美息： 这个是判定系数取值在[0,1]之间,单独的R是相关系数取值在[-1,1]之间;判定系数和相关系数越靠近1说明两变量之间的相关性越大(R靠近-1说明呈负相关).在eviews模型分析表结果中,DW越靠近2,模型拟合的越好;同时AIC与SC越小,模型拟合越好...希望能帮到你~~~
细河区18728479506： 相关系数刚好是0.5是显著性吗为什么 - ？
祁饼美息： 相关数值越接近一或负一时,表示两者的关系越明显,或正相关或负相关.相关系数的强弱仅仅看系数的大小是不够的.一般来说,取绝对值后,0-0.09为没有相关性,0.3-弱,0.1-0.3为弱相关,0.3-0.5为中等相关,0.5-1.0为强相关.但是,往往还需要做显著性差异检验,即t-test,来检验两组数据是否显著相关,这在SPSS里面会自动为你计算的.样本书越是大,需要达到显著性相关的相关系数就会越小.所以这关系到样本大小,如果样本很大,比如说超过300,往往分析出来的相关系数比较低,比如0.2,因为样本量的增大造成了差异的增大,但显著性检验却认为这是极其显著的相关.
细河区18728479506： EXCEL中的相关系数能说明什么? - ？
祁饼美息： 相关系数与0越接近,说明两者越不相关. 例如,算出电视与温度的相关系数最接近0,说明电视一般不受温度的影响. 空调的结果与1更接近,说明空调与温度呈现正相关关系,温度越高,销售的空调就越多;反之亦然.而电热毯,则是反相关...
细河区18728479506： 在一元线性回归分析中,相关系数的含义是什么?？
祁饼美息： 相关系数指线性回归分析中的点的相关程度.绝对值大于0小于1,越接近1代表相关系数越高.
细河区18728479506： 相关系数越大越接近几 - ？
祁饼美息：[答案] 相关系数越大越接近1,其取值范围从0到1,越相近越接近1,越不相似越接近0.
