pearson相关系数的数值为多少证明有相关性?标准是什么?谢谢!!

发布网友 发布时间:2022-04-26 23:42

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热心网友 时间:2023-11-12 11:53

皮尔逊相关系数变化从-1到 +1,当r>0表明两个变量是正相关,即一个变量的值越大,另一个变量的值也会越大;r<0表明两个变量是负相关,即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。

r 的绝对值越大,则两变量相关性越强。若r=0,表明两个变量间不是线性相关,但可能存在其他方式的相关(比如曲线方式)。

扩展资料:

(1)一般认为:|r|≥0.8时,可认为两变量间高度相关;0.5≤|r|<0.8,可认为两变量中度相关;0.3≤|r|<0.5,可认为两变量低度相关;|r|<0.3,可认为两变量基本不相关。

(2)也有认为:|r|≥0.8时,可认为两变量间极高度相关;0.6≤|r|<0.8,可认为两变量高度相关;0.4≤|r|<0.6,可认为两变量中度相关;0.2≤|r|<0.4,可认为两变量低度相关;|r|<0.2,可认为两变量基本不相关。

(3)还有认为:|r|≥0.7时,可认为两变量间强相关;0.4≤|r|<0.7,可认为两变量中度相关;0.2≤|r|<0.4,可认为两变量弱相关;|r|<0.2,可认为两变量极弱相关或不相关。

参考资料来源:百度百科-皮尔逊相关系数

热心网友 时间:2023-12-04 12:51

皮尔逊相关系数变化从-1到 +1,当r>0表明两个变量是正相关,即一个变量的值越大,另一个变量的值也会越大;r<0表明两个变量是负相关,即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。

r 的绝对值越大,则两变量相关性越强。若r=0,表明两个变量间不是线性相关,但可能存在其他方式的相关(比如曲线方式)。

扩展资料:

(1)一般认为:|r|≥0.8时,可认为两变量间高度相关;0.5≤|r|<0.8,可认为两变量中度相关;0.3≤|r|<0.5,可认为两变量低度相关;|r|<0.3,可认为两变量基本不相关。

(2)也有认为:|r|≥0.8时,可认为两变量间极高度相关;0.6≤|r|<0.8,可认为两变量高度相关;0.4≤|r|<0.6,可认为两变量中度相关;0.2≤|r|<0.4,可认为两变量低度相关;|r|<0.2,可认为两变量基本不相关。

(3)还有认为:|r|≥0.7时,可认为两变量间强相关;0.4≤|r|<0.7,可认为两变量中度相关;0.2≤|r|<0.4,可认为两变量弱相关;|r|<0.2,可认为两变量极弱相关或不相关。

参考资料来源:百度百科-皮尔逊相关系数

热心网友 时间:2023-11-12 11:54

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。

相关系数r的绝对值一般在0.8以上,认为A和B有强的相关性。0.3到0.8之间,可以认为有弱的相关性。0.3以下,认为没有相关性。

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。

以上内容参考:百度百科-相关系数

热心网友 时间:2023-11-12 11:54

1为正相关 -1为负相关 0为不相关。因此越接近1越相关。如果用来排序的话,具体数值就无所谓了,只要看哪个大哪个就更相关。

热心网友 时间:2023-11-12 11:55

Pearson相关系数用来衡量两个数据集合是否在一条线上面,它用来衡量定距变量间的线性关系。如衡量国民收入和居民储蓄存款、身高和体重、高中成绩和高考成绩等变量间的线性相关关系。  
相关系数的绝对值越大,相关性越强,相关系数越接近于1或-1,相关度越强,相关系数越接近于0,相关度越弱。   
通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度:  
  相关系数 0.8-1.0 极强相关  
0.6-0.8 强相关  
 0.4-0.6 中等程度相关  
  0.2-0.4 弱相关   
0.0-0.2 极弱相关或无相关

热心网友 时间:2023-12-04 12:51

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。

相关系数r的绝对值一般在0.8以上,认为A和B有强的相关性。0.3到0.8之间,可以认为有弱的相关性。0.3以下,认为没有相关性。

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。

以上内容参考:百度百科-相关系数

热心网友 时间:2023-12-04 12:52

1为正相关 -1为负相关 0为不相关。因此越接近1越相关。如果用来排序的话,具体数值就无所谓了,只要看哪个大哪个就更相关。

热心网友 时间:2023-12-04 12:52

Pearson相关系数用来衡量两个数据集合是否在一条线上面,它用来衡量定距变量间的线性关系。如衡量国民收入和居民储蓄存款、身高和体重、高中成绩和高考成绩等变量间的线性相关关系。  
相关系数的绝对值越大,相关性越强,相关系数越接近于1或-1,相关度越强,相关系数越接近于0,相关度越弱。   
通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度:  
  相关系数 0.8-1.0 极强相关  
0.6-0.8 强相关  
 0.4-0.6 中等程度相关  
  0.2-0.4 弱相关   
0.0-0.2 极弱相关或无相关

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