搭建B2B平台系统的必要性与AI技术的应用探索
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2023-01-13
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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。
01首先,我们打开一个excel文档,选择数据作为演示用。
02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。
03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”。
04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”。
05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。
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。
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。
Excel具有强大excel相关系数的数据处理功能excel相关系数,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excel相关系数,那么具体要怎么用呢?下面excel相关系数我马上就告诉大家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excel相关系数,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。
首先,需要找到相关的实验数据,一般是实际测量的,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,输入到Excel表格当中,如下图所示。
1.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,选择第一个就可以啦,这样可以方便后期进行相关系数的操作,在这里就先埋个伏笔。
2.这样,就以X、Y为数据源,做出来一个散点图,从散点图上可以看出,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需要的相关系数。
3.接下来,简单的对于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。
4.如何获得样本数据的相关系数,
这就是针对样本数据,进行添加趋势线。在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。
5.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。
6.以上步骤完成以后,就可以得到数据相关系数,可以看到拟合直线的函数表达式,同时得到R的平方值,那么R值就是我们需要的相关系数,因为是进行直线拟合,所以得到的就是线性相关系数。
首先,需要找到相关的实验数据,一般是实际测量的,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,输入到Excel表格当中,如下图所示。
1.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,选择第一个就可以啦,这样可以方便后期进行相关系数的操作,在这里就先埋个伏笔。
2.这样,就以X、Y为数据源,做出来一个散点图,从散点图上可以看出,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需要的相关系数。
3.接下来,简单的对于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。
4.如何获得样本数据的相关系数,
这就是针对样本数据,进行添加趋势线。在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。
5.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。
6.以上步骤完成以后,就可以得到数据相关系数,可以看到拟合直线的函数表达式,同时得到R的平方值,那么R值就是我们需要的相关系数,因为是进行直线拟合,所以得到的就是线性相关系数。
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
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