相关系数的取值范围是多少(相关系数的取值范围是)

1. 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。

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及意义 急用

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].

5. 相关系数的取值范围及意义 急用

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].

6. 相关系数的数值范围及其判断标准是什么

相关系数的数值范围为[-1，1]；判断标准为：1为正相关，-1为负相关，0为不相关。
分析过程如下：
(1）用相关系数r可以衡量两个变量之间的相关关系的强弱；
(2）r的绝对值越接近于1，表示两个变量的线性相关性越强;
(3）r的绝对值接近于0时，表示两个变量之间几乎不存在相关关系;
(4）根据相关系数的性质，可知相关系数的取值范围是[-1，1]。
对于两个变量X和Y，相关系数定量地刻画了 X 和 Y的相关程度，即|ρXY|越大，相关程度越大；|ρXY|=0，X和Y对应相关程度最低，为不相关；
X 和Y完全相关的含义是在概率为1的意义下存在线性关系，即|ρXY|=1。这时候存在两种情况，|ρXY=1时，X和Y完全正相关；ρXY=-1时，X和Y完全负相关。

扩展资料：
相关系数的性质：
这里，ρxy=r(x,y)，ρxy是一个可以表征x和y之间线性关系紧密程度的量。它具有两个性质：
（1）|ρXY|≤1；
（2）|ρXY|=1的充要条件是，存在常数a，b，使得

（3）相关系数定量地刻画了 X 和 Y的相关程度，即|ρXY|越大，相关程度越大；|ρXY|=0对应相关程度最低；
（4）若X和Y不相关，|ρXY|=0，通常认为X和Y之间不存在线性关系，但并不能排除X和Y之间可能存在其他关系；若|ρXY|=0，则X和Y不相关；
（5）若X和Y独立，则必有|ρXY|=0，因而X和Y不相关；若X和Y不相关，则仅仅是不存在线性关系，可能存在其他关系。
参考资料来源：百度百科—相关系数

7. 相关系数的数值范围及其判断标准是什么

相关系数取值范围是在-1和+1之间，即-1≤γ≤1。
相关系数判断标准是：
1、当│γ│=1时，x与y完全相关；即两变量是函数关系；
2、当│γ│=0时，x与yx与y不相关当│γ│＜0.3时，微弱相关；当0.3＜│γ│＜0.5时，低度相关；
3、当0.5＜│γ│＜0.8时，显著相关；
4、当0.8＜│γ│＜0.1时，高度相关。
扩展资料：
应用
1、概率论
【例】若将一枚硬币抛n次，X表示n次试验中出现正面的次数，Y表示n次试验中出现反面的次数。计算ρXY。
解：由于X+Y=n，则Y=-X+n，根据相关系数的性质推论，得ρXY =
−
1。
2、企业物流
【例】一种新产品上市。在上市之前，公司的物流部需把新产品合理分配到全国的10个仓库，新品上市一个月后，要评估实际分配方案与之前考虑的其他分配方案中，是实际分配方案好还是其中尚未使用的分配方案更好，通过这样的评估，可以在下一次的新产品上市使用更准确的产品分配方案，以避免由于分配而产生的积压和断货。表1是根据实际数据所列的数表。
通过计算，很容易得出这3个分配方案中，B的相关系数是最大的，这样就评估到B的分配方案比实际分配方案A更好，在下一次的新产品上市分配计划中，就可以考虑用B这种分配方法来计算实际分配方案。
3、聚类分析
【例】如果有若干个样品，每个样品有n个特征，则相关系数可以表示两个样品间的相似程度。借此，可以对样品的亲疏远近进行距离聚类。例如9个小麦品种(分别用A1,A2,...,A9表示)的6个性状资料见表2，作相关系数计算并检验。
由相关系数计算公式可计算出6个性状间的相关系数，分析及检验结果见表3。由表3可以看出，冬季分蘖与每穗粒数之间呈现负相关(ρ
=
−
0.8982)，即麦冬季分蘖越多，那么每穗的小麦粒数越少，其他性状之间的关系不显著。
缺点
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

8. 相关系数取值范围的规定

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].