excel数据分析相关系数（excel数据分析的相关系数）

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本文目录一览：

• 1、如何使用Excel计算相关系数

• 2、excel怎样用函数求相关系数

• 3、[Excel]如何用Excel计算相关系数r（三种方法）

• 4、在excel中如何快速的计算出数据的相关系数。

• 5、如何用excel做一组数据的相关性分析

• 6、用EXCEL计算线性相关系数

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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怎样用函数求相关系数

Excel具有强大的数据处理功能，对于职场的日常办公需求以及实验室的基础数据处理都是有很大的意义，那么具体要怎么用呢?下面我马上就告诉大家EXCEL中求一组数据的相关系数的方法。

EXCEL中求一组数据的相关系数的方法

首先，我们需要找到相关的实验数据，一般是我们实际测量的，存在着某种线性相关，包括正相关、负相关等等，获得样本数据之后，我们输入到Excel表格当中，如下图所示。

选中实验数据(包含X、Y)，在“插入”选项卡上，选择“图标”组中的“散点图”，至于散点图的样式，我建议大家选择第一个就可以啦，这样可以方便我们后期进行相关系数的操作，我在这里就先埋个伏笔。

这样，我们就以X、Y为数据源，做出来一个散点图，从散点图上我们可以看出，存在这样一条直线，可以使图表中的点尽可能的落在直线的两侧，而这条直线的斜率和截距就是我们需要的相关系数。

接下来，简单的对于我们做的图标进行修饰一下，包括颜色的填充、图标区域和绘图区域的颜色匹配、边框的格式等等，下图是我设计的图表格式，大家可以仅供参考。

如何获得样本数据的相关系数呢?

这就是针对样本数据，进行添加趋势线。在我们的图表中选择我们的样本数据点，然后鼠标右键单击，在弹出来的活动窗口中，选择“添加趋势线”选项。

弹出“设置趋势线格式”窗口，趋势线的类型我们选择“直线”，那么得到的结果就是线性相关系数。在窗口的底部勾选“显示公式”和“显示R平方值”，这个R就是我们需要的相关系数。

[Excel]如何用Excel计算相关系数r（三种方法）

以下通过求身高和体重的相关系数r作为示例进行讲解。

在B17单元格中输入=correl() 触发correl函数，选中身高列数值部分，加一个英文状态下的逗号“,”，再选中体重列数值部分。全部选择完毕，回车得出数值。

在B18单元格中输入=pearson() 触发pearson函数，其他步骤同上，结果相同。

（他俩有什么区别后面讲解）

点击【数据】选项卡下【数据分析】功能（如图，找不到的话往后看）

在弹出的对话框中选择【相关系数】，点击确定。

在弹出的对话框中，在输入区域选择数据范围（如果数据是列的形式呈现的，就选择“逐列”，反之为“逐行”），输出区域则为你期望放置结果的位置，回车后输出结果。

注意！这一次输入区域的内容为一整块数据($B$1:$C$16)，而不再像上述两种方法为两块数据+逗号连接(B2:B16,C2:C16)这种方式，注意区别。

这一次输出的结果不再像前两种方法一样只是输出一个数字，而是输出了一个矩阵。

而身高与体重的交点，即为二者的相关系数，可以看出依旧与上面两种计算方式得出的结果相同。

适用场景：这种方法比较适合计算多个数据之间的相关系数，能够通过一次计算一目了然。

Correl函数 与 Pearson函数 均可以求相关系数，二者只是计算公式不同（即原理方法不同），但计算结果是相同的。

Correl公式：

Pearson公式：

在此以MacOS为例。

点击上方菜单栏【工具】，在下拉列表中找到【Excel加载项】，点击。

在弹出的【加载项】对话框中“分析工具库”一项前面打√，点击确定，即可按照前述方法找到【数据分析】按钮并进行数据分析。

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

如何用excel做一组数据的相关性分析

“用excel做一组数据excel数据分析相关系数的相关性分析”的操作步骤是：

1、打开Excel 2007以上版本的工作表excel数据分析相关系数；

2、根据题意excel数据分析相关系数，需要对A:B列的数据相关性进行分析excel数据分析相关系数，可借助于“数据”选项下的“分析工具”来实现；

3、在“数据”选项下，点击“数据分析”；

4、在“数据分析”中，选择“相关系数”分析工具；

5、在“相关分析”编辑框中，选择输入区域，并指定输入区域，或其他的“输出选项”；

6、按“确定”后，在输出区域产生excel数据分析相关系数了“相关系数”。

用EXCEL计算线性相关系数

1、点击数据工具——相关系数，如图：

2、选择数据以及输出区域，点击确定，即可出现结果

3、输入要分析的数据，这里以月份和成单量的关系为例进行。

以上红色的为相关矩阵，此时需要用到统计学理论来理解。

以上分析结论为：月份与成交量为显著相关，相关系数为0.96。

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