两个变量的相关系数为0

如果两个变量的相关系数为0,则它们相互独立。
0和1，其概率分别为0.25、0.50和0.25，此时Y和X之间的协方差是零，但是Y与X并不相互独立的。这个说法通常不成立的原因在于协方差是对两个随机变量的线性相关程度的度量，而在本例中，Y和X之间不存在线性关系。但当X和Y的联合分布为正态分布时，协方差为零就意味着两变量独立。

如何计算两个变量之间的相关系数?
* Σ(D²)) \/ (n * (n² - 1))其中，D为两个变量的等级差，n为样本容量。肯德尔等级相关系数（Kendall's rank correlation coefficient）：公式：r = (P - Q) \/ (P + Q)其中，P为一致对数（具有相同关系方向的变量对数），Q为不一致对数（具有不同关系方向的变量对数）。

相关系数r是什么意思啊?
不说明模型中单个解释变量的影响程度.对时间序列数据,判定系数达到0.9以上是很平常的;但是,对截面数据而言,能够有0.5就不错了.判定系数~类似于r^2的概念 那对应的相关系数就是r了~，两者之间的换算关系就简单明了。另外，相关系数是仅被用来描述两个变量之间的线性关系的，但判定系数的适用范围更广...

两个变量之间的相关系数大于等于0是不是就说明他们有线性关系?
1~0.3是弱相关。0.1-0.3弱相关；0.3-0.5中等；0.5-1.0强。相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。由于研究对象的不同，相关系数有如下几种定义方式。简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数，一般用字母r表示，用来度量两个变量间的线性关系。

怎样计算两个变量之间的相关系数r呢?
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，我们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。

相关系数公式是什么?
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。变量间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系。⑴完全相关：两个变量之间的关系，一个变量的...

两个变量的Pearson相关系数为0.03,则这两个变量间可视为( )。
【答案】：B 在说明两个变量之间的线性关系的强弱时，根据经验可将相关程度分为以下几种情况：当|r|≥0.8时，可视为高度相关；当0.5≤|r|＜0.8时，可视为中度相关；当0.3≤|r|＜0.5时，可视为低度相关；当|r|＜0.3时，说明两个变量之间的相关程度极弱，可视为无线性相关关系。

相关系数为1表明存在线性关系,如果相关系数介于0与1之间,那是什么关系...
在日常实践中，经常遇到的是在0和1之间，说明两者存在一定的相关关系，可以认为两者之间存在近似的线性关系。可以按照数理统计的定理，相关系数在某一范围内，可以认为数据存在线性关系是可以被认可的，否则就是不认可的。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...

怎样区分正向相关和负向相关?
在统计学和经济学中，正向相关（positive correlation）和负向相关（negative correlation）描述的是两个变量之间的关系。以下是区分这两种相关性的方法：1. 正向相关（Positive Correlation）：- 当两个变量之间的相关系数为正时（即大于0），我们称它们之间存在正向相关。- 正向相关意味着当一个变量增加时...

如何判断两个变量的相关关系是强还是弱?
利用相关系数可以判定现象间的相关关系。相关系数是用来衡量两个变量之间线性关系强度的统计量，其取值范围在-1到1之间。当相关系数为正值时，表示两个变量呈正相关关系，即当一个变量增加时，另一个变量也随之增加；当相关系数为负值时，表示两个变量呈负相关关系，即当一个变量增加时，另一个变量会...