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相关系数r的计算公式为ρXY=Cov(X,y)/√ [d (x)] √ [d (y)]。
公式说明:公式中Cov(X,Y)为X和Y的协方差,D(X)和D(Y)分别为X和Y的方差。
公式。
如果Y=a+bX,则有:
设E(X) =μ,D(X) =σ。
那么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.
劣势
需要指出的是,相关系数有一个明显的缺点,就是其接近1的程度与数据组的个数n有关,容易给人一种错觉。因为当n较小时,相关系数波动较大,对于某些样本,相关系数的绝对值容易趋近于1。
当n较大时,相关系数的绝对值容易较小。特别是当n=2时,相关系数的绝对值总是1。因此,当样本量n较小时,我们不能仅仅因为相关系数较大就判断变量X和Y之间存在密切的线性关系。
相关系数r的计算公式为ρXY=Cov(X,y)/√ [d (x)] √ [d (y)]。公式说明:公式中Cov(X,Y)为X和Y的协方差,D(X)和D(Y)分别为X和Y的方差。
如果Y=a+bX,则有:
设E(X) =μ,D(X) =σ。
那么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.
变量之间的这种关系叫做与不确定性的相关性。
⑴完全相关:两个变量之间的关系。一个变量的量变由另一个变量的量变唯一决定,即函数关系。
⑵不完全相关:两个变量之间的关系介于不相关和完全相关之间。
⑶无关性:如果两个变量的量变相互独立,则无关性。
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