计算给定数据资料的简单相关系数
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/18 17:06:31
选中浓度和吸光度两行数据,插入→图表,XY散点图,下一步,下一步,完成.选中散点系列,图表→添加趋势线,类型:线性,选项:显示公式、显示R平方值,确定.得到回归方程y=0.3824x-0.0014和R
y=30.331-1.877X这个y上面要加^这个符号的再问:相关系数是多少…?再答:r=-0.97203
用统计函数中的CORREL函数,假设的两组数据为:A1:A10和B1:B10在C1输入公式=CORREL(A1:A10,B1:B10)相关系数就出来了,以前我也不知有这个公式,我是用求标准差的办法设置
相关系数就用命令corrcoefmin(min(corrcoef(x1,x2)))就是x1,x2之间的相关系数.比如t=(1:0.1:100)';w=2*pi;x1=sin(w*t)+randn(si
Eviews时间序列分析实例时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式,本书第七章对它进行了比较详细的介绍.通过第七章的学习,读者了解了什么是时间序列,并接触到有关时间序列分析方法的原理和一些分析实例
返回array1和array2单元格区域的相关系数.使用相关系数确定两个属性之间的关系.例如,您可以检查一个位置的平均温度和空调使用情况之间的关系.语法CORREL(array1,array2)Arr
R^2=0.9938可得R^2=1-RSS/TSS可得RSS=2.976744标准差=(RSS/n-k-1)^(1/2)=0.3383639
不一样,第一个一般用于连续性变量,第二个主要用于计算样本的相关系数,应该主要针对离散型变量
毒力回归方程是什么,回归系数中的R表示负相关系数,R的平方是表示自变量能够解释因变量的变异程度.请详细说明你的问题,或许我能帮你解决.
相关系数有多种.1.在一元线性回归中:y=ax+b(1)y,x之间的关系用一个简单的相关系数就可描述;2.在多元线性回归中,因变量y与n(>1)个自变量:x1,x2,...,xn,之间存在线性关系,即
中位数:350平均数:380标准差:32.33
非要公式的话,那你就直接参考图片吧~这个主要还是要明白他的原理~
通过相关分析是可以发现这几组数据之间是否有相关性的,回归分析是需要确定自变量和因变量,然后得出的回归系数,虽然也能表示相关,但回归系数更确切是表示因果关系的预测贡献而简单的相关分析,得出的就是相关系数
期望收益率,又称为持有期收益率(HPR)指投资者持有一种理财产品或投资组合期望在下一个时期所能获得的收益率.这仅仅是一种期望值,实际收益很可能偏离期望收益. HPR=(期末价格-期初价格+现金股息)
CORREL(array1,array2),反正EXCEL上是这样到,您可以试一试.
Var(X)我算的是:2
极坐标中,曲率的公式为:K=|ρ^2+2ρ'^2-ρρ''|/(ρ^2+ρ'^2)^(3/2)然后自己代入吧.
significanceF为对回归方程检验所达到的临界显著性水平,即概率P的值.0.557>0.05说明不显著你这个回归模型不能合理反映变量和应变量之间的相关关系,不能用来进行预测和控制相关分为不相关
corrcoef
相关系数有如下几种:1、简单相关系数:又叫相关系数或线性相关系数.它一般用字母r表示.它是用来度量定量变量间的线性相关关系.2、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