相关系数的取值范围是______

1. 相关系数的取值范围是______

[-1，1]。
相关系数取值范围如下：
1、符号：如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。通俗点说，正相关就是变量会与参照数同方向变动，负相关就是变量与参照数反向变动；
2、取值为0，这是极端，表示不相关；
3、取值为1，表示完全正相关，而且呈同向变动的幅度是一样的；
4、如果为-1，表示完全负相关，以同样的幅度反向变动；
5、取值范围：[-1，1]。

扩展资料：
相关系数的相关概率：
1、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。
2、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。
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。
参考资料来源：百度百科-相关系数

2. 相关系数的取值范围是什么？

3. 相关系数的取值范围是多少?

[-1，1]。
相关系数取值范围如下：
1、符号：如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。通俗点说，正相关就是变量会与参照数同方向变动，负相关就是变量与参照数反向变动。
2、取值为0，这是极端，表示不相关。
3、取值为1，表示完全正相关，而且呈同向变动的幅度是一样的。
4、如果为-1，表示完全负相关，以同样的幅度反向变动。
5、取值范围：[-1，1]。
相关信息：
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。

4. 相关系数的取值范围是多少(相关系数的取值范围是)

您好,我就为大家解答关于相关系数的取值范围是多少，相关系数的取值范围是相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！1、-1≤r ≤...     
  您好,我就为大家解答关于相关系数的取值范围是多少，相关系数的取值范围是相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！
  1、-1≤r ≤+1 选B。

5. 什么是相关系数

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独立的距离。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。

拓展资料：
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。
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。
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.
将第一个变量记为x ,第二个变量记为y ,相关系数为r，则可以通过以下公式：
r = [（以标准单位表示的x）X（以标准单位表示的y）]的平均数

6. 相关系数是什么？

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。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。

扩展资料 

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。
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。
参考资料来源：百度百科-相关系数

7. 什么是相关系数

中文名称：相关系数 英文名称：correlation coefficient;coefficient of correlation 定义1：衡量两个变量线性相关密切程度的量。对于容量为n的两个变量x，y的相关系数rxy可写为 ，式中 是两变量的平均值 
相关系数r定义与说明
  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。通常|r|大于0.8时，认为两个变量有很强的线性相关性。
编辑本段相关系数的计算公式
  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：r=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）的平方   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、■、∑xi、∑yi、∑■、∑xiy1、γ等数值，不必再列计算表。

8. 相关系数的性质是什么？

相关系数的性质是：
1、r的取值范围是[-1,1]n|r|=1，为完全相关lr=1，为完全正相关lr=-1，为完全负正相关nr=0，不存在线性相关关系n-1GBPr<0，为负相关n0<rGBP1，为正相关n|r|越趋于1表示关系越强，|r|越趋于0表示关系越弱。
2、r具有对称性，即x与y之间的相关系数和y与x之间的相关系数相等，即rxy=ryx。
3、r数值大小与x和y原点及尺度无关，即改变x和y的数据原点及计量尺度，并不改变r数值大小。

相关系数计算：
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。