excel数据分析中的相关系数（excel中数据的数据分析相关系数）

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本文目录一览：

• 1、如何使用Excel计算相关系数

• 2、excel中的相关系数是如何计算出来的?

• 3、在excel中如何快速的计算出数据的相关系数。

• 4、EXCEL中的相关系数能说明什么?

• 
  

如何使用Excel计算相关系数

相关系数一般是指线性相关系数，在实际工作中分析数据合理性的时候经常会用到。下面我就来演示一下如何使用Excel计算相关系数。

首先，我们打开一个excel文档，选择数据作为演示用。

选中要分析的数据之后，点击“插入”，选择“散点图”，并选择一种散点图类型。

生成如下图所示图形，我们点击选中图中数据，右键单击选择“添加趋势线”。

在选项框中，趋势线选择“线性”，然后勾选“显示公式”和“显示R平方值”，点击“关闭”。

此时，图中就可以看到线性相关系数R的平方为0.9924了，我们对它开根号就能得到相关系数，如图所示，相关系数为0.996。

excel中的相关系数是如何计算出来的?

材料/工具：Excel2010

1、打开需要的Excel2010文件。

2、打开之后，准备好需要的数据，这些数据存在一定的线性关系。

3、选中这些数据，然后点击上面的 插入 菜单

4、在打开的页面中点击 散点图 ，选中第一个。

5、这样就以系数x，能力y为数据源，做出了一个散点图，而这图中存在着一条线，使得图中的点尽可能的落在这条线的两侧。

6、然后对散点图进行样式的调整，如 颜色、图表、背景等，使它看起来美观一些。

7、随便点击一个点，然后鼠标右击 在出现的菜单中点击添加趋势线 选项。

8、然后在弹出的 设置趋势线格式 窗口中选择 线性

9、并且勾选它底部的 显示公式 和 显示R平方值

10、其中这个R就是需要的相关系数。

在excel中如何快速的计算出数据的相关系数。

相关系数取值一般在-1~1之间。绝对值越接近1说明变量之间的线性关系越强，绝对值越接近0说明变量间线性关系越弱。

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。

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。

扩展资料；

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。

参考资料来源：百度百科-相关系数

EXCEL中的相关系数能说明什么?

相关系数与0越接近excel数据分析中的相关系数，说明两者越不相关。

例如excel数据分析中的相关系数，算出电视与温度excel数据分析中的相关系数的相关系数最接近0，说明电视一般不受温度的影响。

空调的结果与1更接近，说明空调与温度呈现正相关关系，温度越高，销售的空调就越多；反之亦然。而电热毯，则是反相关关系，温度越高，销售的就越少，温度越低，销售的就越多。

公式说明excel数据分析中的相关系数：

Correl（数组1，数组2）excel数据分析中的相关系数：返回两组数组之间的相关系数，使用相关系数可以确定两种属性之间的关系。返回平均温度与空调之间的相关系数，通过这个相关系数，分析温度与空调之间的关系。

扩展资料

使用相关系数的缺点：

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。

相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。由于研究对象的不同，相关系数有如下几种定义方式。

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