1楼：eu啦雪
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，但无法确切地表明内两个变量之间相关的程度容。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。
依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。
2楼：匿名用户
不用excel，就得用公式自己算，很麻烦。另外，还可以用spss软件。都是统计学的工具。
相关系数 r是什么含义，谢谢
3楼：景田不是百岁山
相关系数是由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。
依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。
spss中pearson（皮尔逊相关系数）看r值还是p值，确定相关性
4楼：匿名用户
两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。
如何计算相关系数
5楼：人设不能崩无限
若y=a+bx，则有：
令e(x) = μ，d(x) = σ
则e(y) = bμ + a，d(y) = bσe(xy) = e(ax + bx) = aμ + b(σ + μ)cov(x,y) = e(xy) e(x)e(y) = bσ
6楼：注册会计师
相关系数介于区间[-1，1]内。当相关系数为-1，表示完全负相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相反。当相关系数为+1时，表示完全正相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。
当相关系数为0时，表示不相关。
7楼：陆秀梅占甲
相关系数，或称线性相关系数、皮氏积矩相关系数（pearsonproduct-moment
correlation
coefficient，ppcc）等，是衡量两个随机变量之间线性相关程度的指标。它由卡尔·皮尔森（karl
pearson）在1880年代提出，现已广泛地应用于科学的各个领域。依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。
8楼：驴驴爱
相关系数γ =σ zxzy / (n-1)
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,相关系数的取值一般介于-1～1之间。相关系数不是等距度量值,而只是一个顺序数据。
计算相关系数一般需大样本。
相关系数 又称皮（尔生）氏积矩相关系数，说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。
相关系数用希腊字母γ表示，γ值的范围在-1和+1之间。
γ＞0为正相关，γ＜0为负相关。γ＝0表示不相关；
γ的绝对值越大，相关程度越高。
两个现象之间的相关程度，一般划分为四级：
如两者呈正相关，r呈正值，r=1时为完全正相关；如两者呈负相关则r呈负值，而r=-1时为完全负相关。完全正相关或负相关时，所有图点都在直线回归线上；点子的分布在直线回归线上下越离散，r的绝对值越小。当例数相等时，相关系数的绝对值越接近1，相关越密切；越接近于0，相关越不密切。
当r=0时，说明x和y两个变量之间无直线关系。
相关系数的计算公式为：
其中xi为自变量的标志值；i＝1，2，…n；■为自变量的平均值，
为因变量数列的标志值；■为因变量数列的平均值。
为自变量数列的项数。对于单变量分组表的资料，相关系数的计算公式为：
其中fi为权数，即自变量每组的次数。在使用具有统计功能的电子计算机时，可以用一种简捷的方法计算相关系数，其公式为：
使用这种计算方法时，当计算机在输入x、y数据之后，可以直接得出n、■、σxi、σyi、σ■、σxiy1、γ等数值，不必再列计算表
9楼：通途通途
首先你要明白这个系数的概念系数是指随着它的那个变化量，但是它的系数量是不变的，它的变量，两个变量引起它的系数不会变的。
10楼：匿名用户
如何计算几个相关系数的平均数 统计学上用相关系数来定量描述两个变量之间的直线性相关的强度与方向。如相互关联着的两变量，一个增大另一个也随之增大
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