怎么算两个变量的相关系数呢？
令E(X) =μ，D(X需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是的相关系数，但是最常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。) =σ。excel 多列数据 计算各自相关系数
相关系数r的两个公式分别是皮尔逊相关系数公式和斯皮尔曼等级相关系数公式。correl(array1,array相关系数r的计算公式是ρXY=Cov(X,Y)/√[D(X)]√[D(Y)]。2)
相关系数公式_概率论相关系数公式
相关系数公式_概率论相关系数公式
（0-0.3-0.5分别表示完全不相关、微弱相关、低度相关;0.5-0.8-1分别表示显著相关、高度相关，等于1就完全相关）
线性相关系数公式
相关缺点系数rr=n(写上面)∑i=1(写下面)(Xi-X的平均数)(Yi-Y平均数)/根号下[∑(样子同上)(Xi-X平均数）的平方∑（样子同上）（Yi-Y平均数r = [（以标准单位表示的x）X（以标准单位表示的y）]的平均数。）的平方
相关系数和相关指数是一样的吗？
分组方式 若要指示数据源区域中的数据是按行还是按列排列，请单击“行”或“列”。不一样。
相关系数R = SUM[(Xi-Mx)(Yi-My)]/[(N-1)(SDxSDy)]相关系数是在直线相关条件下，表明两个现象之间相关关系的方向和密切程度的综合性指标。一般用样本数据计算，记为r，没有单位，统计学中一般在－1～＋1之间。
相关指数是用于表示多个现象在不同场合下综合变动的一种特殊相对数。
在概率论和统计学中，相关（Correlation，或称相关系数或关联系数），显示两个随机变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中，相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互的距离。在这个广义的定义下，有许多根据数据特点而定义的用来衡量数据相关的系数。
两个变量的关系可以直观地用散点图表示，当其紧密地群聚于一条直线的周围时，变量间存在强相关。
将个变量记为x ,第二个变量记为y ,相关系数为r，则可以通过以下公式：
线性相关系数r的计算公式是什么
相关系数是最早由统计学家卡尔·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。
相关系定义式数定义
其中，Cov(X,Y)为X与Y的D(x)、D(y) 分别为X、Y的方 。协方，Var[X]为X的方，Var[Y]为Y的方
复相关系数：又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，某种商品的季节性需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。
相关系数r的计算
线性相关系数r公式
r值的介于0～1之间。通常来说，r越接近1，表示x与y两个量之间的相关程度就越强，反之，r越接近于0，x与y两个量之间的相关程度就越弱，一般认为：常见的相关系数为简单相关系数，简单相关系数又称皮尔逊相关系数或者线性相关系数。r值的介于0～1之间。通常来说，r越接近1，表示x与y两个量之间的相关程度就越强，反之，r越接近于0，x与y两个量之间的相关程度就越弱。
一个散点图可以用五个统计量来概括。所有x值得平均数，所有x值的SD，所有y值得平均数，所有y值的SD，相关系数r.线性相关系数r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。
复相关系数：又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，某种商品的季节性需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。
相关系数怎么算？
相关系数的计算过程可表示为：将每个变量都转化为标准单位，乘积的平均数即为相关系数。当根据试验数据进行曲线拟合时，试验相关系数（coefficient of correlation）的平方即为决定系数。它与相关系数的区别在于除掉了|R|=0和1的情况。数据与拟合函数之间的吻合程度，用一个与相关系数有关的一个量‘R平方’来评价，R^2值越接近1，吻合程度越高，越接近0，则吻合程度越低！R平方值可以自己计算。
只要知道X，Y两组数据，根据公式：
式中：E(X)、E(Y) 分别为X、Y的平均值；
R就是相关系数，可正、可负；R^2 >= 0。您说的是这个意思吗？
相关系数用公式怎么表示出来？
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。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）；将反映两变量间扩展资料：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。
相关系数r 的两个公式
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。相关系数r是衡量两个变量之间线性相关关系的方法，它的值域在-1和1之间，用以反映两个变量之间的相关程度。
x与y的相关系数可以通过公式Cov(X,Y)/根号（Var[X]Var[Y]），其中Cov(X,Y)为X与Y的协方，Var[X]为X的方，Var[Y]为Y的方。皮尔逊相关系数公式是最常用的相关系数计算公式之一，它的计算方法是使用两个变量的样本数据，通过样本数据的协方除以两个样本标准的乘积来得到。皮尔逊相关系数的优点是能够准确地反映两个变量之间的线性相关程度，并且具有较为严格的统计意义。但是，它要求数据必须服从正态分布，否则计算出的相关系数可能不准确。
斯皮尔曼等级相关系数公式则是一种不考虑数据是否服从正态分布的相关系数计算方法。它是基于两个变量的等级序列来计算的，通过对两个变量的等级进行排序并计算等级之间的值，再对这些值进行平方，对这些平方值的平均数进行排序得到的结果即为斯皮尔曼等级相关系数。
斯皮尔曼等级相关系数的优点是不受数据分布的限制，适用于等级变量和非等级变量之间的相关系数计算。但是，它不能准确地反映两个变量之间的线性相关程度，只能反映它们之间的单调关系。
在实际应用中，可以根据具体情况选择使用皮尔逊相关系数公式或斯皮尔曼等级相关系数公式。如果数据服从正态分布且需要反映两个变量之间的线性关系，则皮尔逊相关系数更为合适；如果数据不服从正态分布或者只需要了解两个变量之间的单调关系，则斯皮尔曼等级相关系数更为合适。
总之，相关系数r的两个公式各有优缺点，需要根据具体情况选择使用。同时，在应用相关系数时需要注意其适用范围和限制条件，以确保计算出的结果准确可靠。
EXCEL中的相关系数能说明什么?
“相关”对话框CORREL 和 PEARSON 工作表函数均可计算两个测量值变量之间的相关系数，条件是每种变量的测量值都是对 N 个对象进行观测所得到的。（丢失任何对象的任何观测值都会导致在分析中忽略该对象。）相关系数分析工具特别适合于当 N 个对象中的每个对象都有两个以上的测量值变量的情况。它提供一张输出表（相关矩阵），其中显示了应用于每个可能的测量值变量对的 CORREL（或 PEARSON）值。
计算两组数据的相关性函数与协方一样，相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。与协方的不同之处在于，相关系数是成比例的，因此它的值与这两个测量值变量的表示单位无关。（例如，如果两个测量值变量为重量和高度，当重量单位从磅换算成千克时，相关系数的值并不改变。）任何相关系数的值都必须介于 -1 和 +1 之间（包括 -1 和 +1）。
可以使用相关系数分析工具来检验每对测量值变量，以便确定两个测量值变量是否趋向于同时变动，即，一个变量的较大值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联（正相关）；或者一个变量的较小值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联（负相关）；或者两个变量的值趋向于互不关联（相关系数近似于零）。
标志位于行/标志位于列 如果数据源区域的行中包含标志项，请选中“标志位于行”复选框。如果数据源区域的列中包含标志项，请选中“标志位于列”复选框。如果数据源区域中没有标志项，则该复选框将被清除。Microsoft Off Excel 将在输出表中生成适当的数据标志。
输出区域 在此输入对输出表左上角单元格的引用。Excel 只填写输出表的一半，因为两个数据区域的相关性与区域的处理次序无关。输出表中具有相同行和列坐标的单元格包含数值 1，因为每个数据集与自身完全相关。
高中数学相关系数公式有哪些？
需要指出的是，相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种象。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易接近于1；当n较大时，相关系数的容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的总为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：
其中，表示两列数据之间的相关程度和方向啊。无论是在EXCEL中还是在其他地方，相关系数的意思都一样。Cov(X,Y)为X与Y的协方，Var[X]为X的方，Var[Y]为Y的方。
典型相关系数是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性关系的综合指标，再通过综合指标之间的线性相关系数来研究原各组变量间相关关系。
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。