相关系数计算器

相关系数计算器

相关系数计算器

相关系数计算器计算皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数,以评估两个变量之间关系的强度和方向。

什么是皮尔逊相关系数?

皮尔逊相关系数(\( r \))衡量两个连续变量之间的线性关系。其范围从-1到1,其中:

\( r = 1 \): 完美的正线性相关。

\( r = -1 \): 完美的负线性相关。

\( r = 0 \): 没有线性相关。

皮尔逊相关系数使用以下公式计算:

\( r = \frac{\sum (X_i - \bar{X})(Y_i - \bar{Y})}{\sqrt{\sum (X_i - \bar{X})^2 \sum (Y_i - \bar{Y})^2}} \)

其中:

\( X_i, Y_i \) = 变量X和Y的各个数据点

\( \bar{X}, \bar{Y} \) = 变量X和Y的均值

什么是斯皮尔曼等级相关系数?

斯皮尔曼等级相关系数(\( \rho \))通过使用排名数据衡量两个变量之间的单调关系。它适用于连续和有序变量。

斯皮尔曼相关系数使用以下公式计算:

\( \rho = 1 - \frac{6 \sum d_i^2}{n(n^2 - 1)} \)

其中:

\( d_i \) = X和Y对应值排名的差异

\( n \) = 观测数量

相关系数的解释

接近1或-1的值表示强相关。

接近0的值表示弱相关。

符号表示关系的方向(正向或负向)。

相关分析的使用案例

相关分析广泛应用于各个领域:

金融:评估股票价格与经济指标之间的关系。

医学:研究剂量水平与患者恢复时间之间的关联。

心理学:探索压力水平与睡眠质量之间的关系。

市场营销:分析广告支出与销售收入之间的相关性。

参考文献:

皮尔逊相关系数 - 维基百科

斯皮尔曼等级相关系数 - 维基百科

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by miniwebtool team. Updated: Nov 03, 2024

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