怎么算两组数据的 Pearson相关系数以及对应的P value_百度知道
怎么算两组数据的 Pearson相关系数以及对应的P value
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在excel中，能否求两组数据之间的皮尔逊相关系数
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在excel中，能否求两组数据之间的皮尔逊相关系数?能的话该如何求呢?请大家帮忙..
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简单相关系数又称皮尔逊相关系数
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Excel有现成的函数，请查找帮助pearson
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proc corr 可以计算这两种相关系数 ：proc corr data=sashelp.cl
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下面是对X和Y两组数据进行“散点图”和“相关分析”的结果：相关分析：Y，X，Y和X的Pearson相关系数=－
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提问人：匿名网友
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下面是对X和Y两组数据进行“散点图”和“相关分析”的结果：相关分析：Y，X，Y和X的Pearson相关系数=-0.933，P值=0.000，能够得出的最确切的结论为：A.X是Y的重要影响因素B.X、Y两组数据有较强的因果关系C.两组数据有强的相关性D.目前无法得出任何结论，只有进一步进行回归分析，才能进行判断
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1在控制阶段，六西格玛团队要对改进后的效果进行评估，并计算出改进后的控制图及过程能力指数。由于数据并非正态，绘制控制图及计算过程能力指数时都需要将数据进行Box-Cox变换(本例要对原始数据取对数)，变换后数据为正态。但是对于使用变换后的数据计算出控制限及过程能力指数后，要不要经过反变换返回原始变量呢?几个黑带意见不一致。下列说法哪个最准确?A.计算出控制限及过程能力指数后，若对原始数据进行控制，控制限及过程能力指数都要经过反变换返回原始变量B.计算出控制限及过程能力指数后，若对原始数据进行控制，控制限要经过反变换返回原始变量，过程能力指数则不需要经过反变化再计算C.计算出控制限及过程能力指数后，过程能力指数要经过反变换返回原始变量再次计算，而控制限则不需要经过反变换在返回原始变量D.是否需要经过反变换返回原始变量要根据具体问题进行实际分析来确定，事先不能断定2黑带小王在稳压器生产厂工作，他负责每天抽取稳压器测量其输出电压是否在22010V的规格范围内。在测量过程中发现，对同样一个稳压器重复测量其输出电压存在误差，同样的批次不同的稳压器之间的输出电压也不同，不同批次的稳压器的输出电压更有差别。如果小王想了解稳压器输出电压的波动源，正确的变异源分析的抽样方案和分析方法是：A.连续抽取8个批次，每个批次抽取4个稳压器，每个稳压器测量3次，进行嵌套型双因素方差分析并进行方差分量分析B.连续抽取8个批次，每个批次抽取4个稳压器，每个稳压器测量3次，进行交叉型双因素方差分析并进行方差分量分析C.连续抽取8个批次，每个批次抽取4个稳压器，每个稳压器测量一次，进行嵌套型双因素方差分析并进行方差分量分析D.选择一个批次，抽取32台稳压器，每个稳压器测量3次，进行交叉型双因素方差分析并进行方差分量分析3一个针对某产品开展的六西格玛项目需要投入28000元改进费用和17000元培训费用(假设这些费用在项目开始时投入)，项目的预期收益是5000元/月，且在项目开始后第6个月开始产生。预计该产品生产20个月后会退出市场，假设资金收益率(利率)为8%，若想分析该项目是否从经济上可行，可采用什么方法?A.价值分析法B.量-本-利分析法C.净现值法D.质量成本法4分辨度是部分因子试验设计的重要指标。若已知某部分因子试验设计的分辨度为IV，则以下的表述不正确的是：A.各主效应之间不混杂B.主效应与二阶交互作用之间不存在混杂C.主效应与三阶交互作用之间不存在混杂D.某些二阶效应之间可能存在混杂
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