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回归系数b和相关系数r都可用来判断现象之间相关的密切程度。（)
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提问人：匿名网友
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回归系数b和相关系数r都可用来判断现象之间相关的密切程度。(&&)
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1利用最小平方法配合的直线回归方程，要求实际测定的所有相关点和直线上的距离平方和为零。(&&)2进行相关与回归分析应注意对相关系数和回归直线方程的有效性进行检验。(&&)3相关的两个变量，只能算出一个相关系数。(&&)4同相关分析一样，回归分析中所分析的两个变量也都一定是随机变量。(&&)
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如何利用matlab求相关系数？
已知未知参量a,b,c,d.f(x)和g（x）都是由这4个参量构成的表达式。求f(x)和g（x）的相关系数。利用matlab能求么?如果可以，请高手赐教啊，顺带给个例子让我看看。
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1、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*x1=sin(w*t)+randn(size(t));x2=cos(w*t)+randn(size(t));x3=sin(w*t)+randn(size(t));x1_x2 = min(min(corrcoef(x1, x2)))x1_x3 = min(min(corrcoef(x1, x3))) 2、用corrcoef函数设a1,b1,c1,d1 ，a2,b2,c2,d2
分别为f(x)和g（x）的系数x=[a1,b1,c1,d1];y=[a2,b2,c2,d2];z=corrcoef(x,y)
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用corrcoef函数设a1,b1,c1,d1 ，a2,b2,c2,d2
分别为f(x)和g（x）的系数x=[a1,b1,c1,d1];y=[a2,b2,c2,d2];z=corrcoef(x,y)
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SPSS进行皮尔森相关系数分析后的结果如何判断为什么sig
看相关系数值和概率sig值,如果sig
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1.单击“Analyze”,展开下拉菜单2.下拉菜单中寻找“Correlate”弹出小菜单,从小菜单上寻找“Bivariate...”,单击之,则弹出相关分析“Bivariate Correlations”对话框3.把左边的源变量中要分析相关的变量调入右边的“Variables：”下的矩形框内4.勾选“Correlat
从你的统计结果看,两者均不相关（SIG均大于0.05)但是,你采用方法可能不对,年级、性别都是定序变量,不适合用皮尔森相关系数分析的
不能 用皮尔森相关检验,结果只能说明两变量的相关性,不能推及到有没有相互影响的结论.统计理论与语言都是要求很严谨和精确的,有没有影响可以做回归分析,如果结果是有影响,也只能说是自变量X对因变量Y有影响,不能说是相互影响,而且这个结论也只能说是是根据样本数据得到的,不能绝对的说就是有影响.唉,在学校学的东西忘得差不多了,
表1和表2用两种方法给出皮尔森相关系数r和P值（Sig）表1：r=1,P=0.945>0.05 没有相关性表1：r=1,P=0.200>0.05 没有相关性表3用了ANOVA（方差分析）分析显著性P=0.316>0.05 不显著
9个样本数据计算出的平均每日转发数与相关微博搜索量的pearson相关系数值0.905,它的实际显著性水平为0.001,小于理论显著性水平0.01,说明相关系数的值不是由偶然因素造成的,0.905接近于1,说明平均每日转发数与相关微博搜索量之间存在高度的线性正相关.
多元回归分析 你要先确定一下自变量间是否存在严重的共线性,如果没有共线性,然后还要通过散点矩阵看看是否成线性关系,这些之后才可以做多元线性回归所以只看你现在的结果,的确只有x5才有意义,所以你要根据参考资料及常识等进行初步判断,这样的结果是否正确,如果不正确需要重新进行
这种情况是可以出现的.在相关性分析时,你看到的是两个变量之间的关系,其他变量的影响是不被考虑的；但是,进行逐步回归分析时,如果入选的变量不止一个,那么入选变量之间可以产生影响,这种影响甚至可以改变一些原来不算强的相关性的方向.这表明你的数据存在偏相关、部分相关或伪相关等情况.
正常的,同时进行多因素分析与分割开来进行单因素分析 的结论会有所不同,割裂开来进行的分析并没有很大的意义,最好是能够多因素综合分析,这样的结论比较有意义如果交互作用显著了,单因素分析就没有必要的加qq 免费指导 spss等数据分析和论文写作如需代做,需要收取费用
一般情况下不用看t值,2.X就蛮大了,除非你的样本量特别小.关键是p值,也就是Sig,要小于0.05就是有统计学意义.
这个一般是指小数点向右手边移动的位数,比如这个情况,实际值就是.建议你将数据拷到excel里面,然后在单元格选项里面调整数据的格式,就可以看出来了~
有各个项目的量表吗我知道用spss怎么解决
如果还不行就只能用非参数的单因素分析.如果非要进行方差分析则需要把means±SD范围外的数据剔除.实际操作中对方差齐性等适用条件的把握:1.单因素方差
SPSS的相关分析分布在两大块.其一,当两个变量都是连续性变量（应该就是你说的数值变量）时,调用“相关分析”.其二,至少有一个变量是非连续性变量时用描述统计的交叉表,在统计量的选项卡里有多种不同类型的相关系数.分析－－描述统计－－交叉表－－统计量如果你是分析定类变量与连续性变量的相关的话,可以考虑Eta系数.相关系数绝
如果L1L3 的系数不显著的话,可以不必管它,因为相关系数本身就不高0.254和0.236.虽然是两两相关,但是相关系数包含了其他因素的影响,而回归方程中的系数表示控制了其他2个变量的影响后,该变量与因变量的关系 再问： 那么L4和L1跟L3的关系，是正相关还是负相关呢？还有L1和L4的相关显著的话，那怎么办？ 谢谢谢
两者没有相关性p>0.05 再问： 请问p是什么值，0.548吗，那0.277和7是什么意思 再答： 7是例数。相关系数r=0.277，P=0.548>0.05，表明相关性不显著。
很简单,用前进、后退或逐步法都行,一般用逐步法然后看整个模型是否有统计学意义,就是有回归和残差那项若有意义（P小于0.05）则继续看每个参数的P值若P值大于0.05,剔除～最后得方程模型当然还需要注意多重共线性的问题
看你的目的了你如果只是要看这些自变量之间的相关性,那就这样就可以了.如果你要将自变量进行主成分分析,那相关性高就适合做因子分析如果你要将自变量与因变量构建模型,那自变量的相关性高,说明共线性严重,需要先进行因子分析,通过提取出几个主要因子后,再跟因变量之间构建
这个说明A、B的相关系数是0.172,P=0.509＞0.05说明AB的相关性不成立,可认为A、B不存在直线关系. 再问： 您好，还有一组数据，相比较上一条的话是不是可以说前者的线性比较强呢？ 再答： 都没有直线相关性，已经没有可比性。
有意义,只要方差检验通过,那就说明模型可以反映自变量与因变量之间的关系,而且可以较好的表达（我这里说的是一般情况,如果遇到特殊情况还需要看自变量与因变量的散点图关系）.方差检验和自变量参数检验都是检验自变量与因变量是否存在显著的关系,如果通过那就说明有显著的关系.而R方系数,即判定系数是回答自变量对因变量到底能预测多少以下试题来自：
判断题回归系数和相关系数都可用来判断现象之间相关的密切程度。 错
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1.判断题 对2.判断题 错3
A.现象间确实存在数量上的相互依存关系
B.相关系数r必须等于1
C.y与x必须同方向变化
D.现象间存在着较密切的直线相关关系
E.相关系数r必须大于0
A.与回归系数没有关系
B.表明两个变量的相关关系程度的高低
C.和估计标准误差数值成反比
D.和估计标准误差数值成正比
E.和估计标准误差没关系
E.完全相关}