样本相关系数和判定系数关系
相关系数多少算小？
相关系数多少算小？
相关关系数.它是衡量变量之间线性相关程度的指标.样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1].|r|值越大,误差Q越小,变量之间的线性相关程度越高；|r|值越接近0,Q越大,变量之间的线性相关程度越低
调整的判定系数？
判定系数（coefficient ofdetermination），也叫可决系数或决定系数，是指在线性回归中，回归平方和与总离差平方和之比值，其数值等于相关系数的平方。它是对估计的回归方程拟合优度的度量。为说明它的含义，需要对因变量y取值的变差进行研究。判定系数（coefficient ofdetermination，记为或）在统计学中用于度量因变量的变异中可由自变量解释部分所占的比例，以此来判断统计模型的解释力。
对于简单线性回归而言，判定系数为样本相关系数的平方。当加入其他回归自变量后，决定系数相应地变为多重相关系数的平方。
假设一数据集包括共n个观察值，相对应的模型预测值分别为。定义残差，平均观察值为
于是可以得到总平方和
回归平方和
残差平方和
由此，判定系数可定义为
1.判定系数
说明：判定系数，该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。
高中相关系数计算公式怎么看？
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。
1相关系数缺点
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n2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。
2相关系数公式
定义式
ρXYCov(X,Y)/√[D(X)]√[D(Y)]
公式描述：公式中Cov(X,Y)为X，Y的协方差，D(X)、D(Y)分别为X、Y的方差。
公式
若Ya bX，则有：
令E(X) μ，D(X) σ
则E(Y) bμ a，D(Y) bσ
E(XY) E(aX bX) aμ b(σ μ)
Cov(X,Y) E(XY) ? E(X)E(Y) bσ