电商系统搭建方案解析:提升竞争力与用户体验的关键策略
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2023-02-06
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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。
具体步骤如下:
1)在表格中输入:A1,B1,C1,D1,E1 五个原始的数据;
2再在表格中输入:A2,B2,C2,D2,E2五个原始的数据;
3)选中一个空格:如:B3
4)点击:fx 选项
5)出现新对话框:在数组1,键入A1:E1; 在数组2,键入:A2:E2 点击:OK选项
6)在A3空格内显示:0.99388373 就是要求的相关系数!
相关系数:
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。
相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向,但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;着重研究线性的单相关系数。
需要说明的是,皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数,但是最常见的相关系数,以下解释都是针对皮尔逊相关系数。
依据相关现象之间的不同特征,其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数(相关系数的平方称为判定系数);将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数;将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。
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