两组数据线性相关主要看什么参数

看牌子,看价格,

在下面的resultslog里,B代表斜率,A代表截距.还有一个R拟合的结果好坏,越接近1说明拟合的越好!再问：那怎么把这个table放在图中呢？

斜率=SLOPE(y值序列,x值序列）截距=INTERCEPT(y值序列,x值序列）

你可以去汽车网站上看看你所看中车子的参数.主要是看其马力（越高跑的越快）和扭矩（越高加速越快）然后看看空间,数据上来说,看轴距,轴距越长一般就是指车内空间比较大,当然这不是绝对的,中控台的布局和沙发的

看向量组构成的矩阵是不是满秩的,满秩说明线性无关,不满秩则线性相关利用初等变换求矩阵的秩.1.（-121）(101)（314）-->(011)秩为2（011/20）秩为3,线性无关（002）（002）

假如你的数据在A1到A5单元格（X),B1到B5单元格（Y）=LINEST(A1:A5,B1:B5)如果要返回截距的话=INTERCEPT(A1:A5,B1:B5)

从事物的关系看,事物之间的关系都可以看做相关或者不相关,这是一个大的定义.但是相关性里面又包括简单的相关性以及因果关系的相关性.所以相关分析和回归分析都可以看做是研究相关关系的,但是简单相关只是笼统的

主要是看升降温速度还有就是温度准确性,热盖温度,实验通量（就是一次可以做多少样品）及其他的附加功能等等

令x(1,1,3,1)＋y(3,－1,2,4)＋z(2,2,7,－1)＝(0,0,0,0),有x＋3y＋2z＝0且x－y＋2z＝0且3x＋2y＋7z＝0且x＋4y－z＝0,这个方程组有且只有零解,即x

假设给出了a1...ar个向量,向量组A=（a1,a2,...ar）,要求判断线性相关性（1）那么根绝定义来判断的话就是看方程k1a1+k2a2...+krar=0的解集的数量.加入只有k1=k2=.

可以的.

相关系数R呢?决定系数R方呢?你这里是只有两个自变量Size和PS吗?因变量ROE.你用的是全变量回归还是逐步回归?你给的图不全回归方程进行检验F=2.693,P=0.074,回归方程无统计学意义我感

设b4=k1*b1+k2*b2+k3*b3k1,k2,k3属于F=k1(a1+a2)+k2(a2+a3)+k3(a3+a4)=k1a1+k3a4+a2(k1+k2)+a3(k2+k3)=a1+a4则k

两者肯定不是线性关系.影响股票的指数太多了.从数学角度看,r趋近于无穷小,所以等于0.r=0,则两者无线性关系.

如果是天文望远镜的话,关键是口径,其次是焦距,然后看下目镜的配置以及目镜借口是否是通用的标准尺寸（31.7mm、50.8mm）,还有重量双筒的话看规格,比如7X50就是倍率为7倍物镜口径为50mm,不

解题思路：线性相关。解题过程：解析：查相关系数检验的临界值表①r0.05=0.754,r＞r0.05；②r0.05=0.514,r＜r0.05;③r0.05=0.482,r＞r0.05；④r0.05=

主要有微水,密度,温度,湿度等

下面为你简单介绍下：广角越小越好,越小的话相机视野越大,拍到的景色越广,25mm的广角在这个价位不错光变是光学变焦,依靠光学原理放大物体的,不损伤画质,而数码变焦是损伤画质的放大,没什么实际意义.这个

猜测你应该也比较熟悉望远镜了是吧?其实我猜你应该也能注意到这个现象了,那就是不同档次的望远镜,参数规格往往差不多.如果不看效果,如果专门看所谓的"参数""指标",恐怕和上千元的军用级别望远镜也看不出什

线性表示是指某个向量等于某个向量组的线性组合,那么称这个向量可以由该向量组线性表示.如果一个向量组中任意向量均可由另一个向量组线性表示,那么称该向量组可以由另一个向量组线性表示.而线性相关,只的是向量