相关系数k2公式

你好，我来回答这个问题。

这个应该是r2吧

相关系数介于区间[-1，1]内。当相关系数为-1，表示完全负相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相反。当相关系数为+1时，表示完全正相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。当相关系数为0时，表示不相关。

相关系数（coefficient of correlation）的平方即为决定系数。它与相关系数的区别在于除掉了|R|=0和1的情况。

相关系数计算公式如下：

相关系数R = SUM[(Xi-Mx)(Yi-My)]/[(N-1)(SDxSDy)]

式中：M为平均值，SD为标准偏差，N为数据个数。

确定系数：在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例，记为R^2(R的平方)

确定系数的大小决定了相关的密切程度。

当R2越接近1时，表示相关的方程式参考价值越高；相反，越接近0时，表示参考价值越低。这是在一元回归分3析中的情况。但从本质上说确定系数和回归系数没有关系，就像标准差和标准误差在本质上没有关系一样。

在多元回归分析中，确定系数是通径系数的平方。

表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST

希望对你有所帮助。。

资料分析公式汇总如下：

一、增长量。

1、已知现期量和基期量求增长量：增长量＝现期量－基期量。

2、已知基期量和增长率求增长量：增长量＝基期量×增长率。

3、已知现期量和增长率求增长率：增长量＝基期量÷(1+增长率）×增长率。

二、增长率。

1、已知增长量和基期量：增长率＝增长量÷基期量。

2、已知现期量和基期量：增长率＝（现期量－基期量）÷基期量＝现期量÷基期量－1。

三、现期量。

1、已知基期量和增长量：现期量＝基期量＋增长量。

2、已知基期量和增长率：现期量＝基期量×(1+增长率）。

四、基期量。

1、已知现期量和增长量：基期量＝现期量－增长量。

2、已知现期量和增长率：基期量＝现期量÷(1+增长率）。

3、已知增长率和增长量：基期量＝增长量÷增长率。

五、比重。

现期比重＝部分量÷整体量。

部分量＝整体量×比重。

整体量＝部分量÷比重。

常见的相关系数为简单相关系数，简单相关系数又称皮尔逊相关系数或者线性相关系数，其定义式为：

r值的绝对值介于0～1之间。通常来说，r越接近1，表示x与y两个量之间的相关程度就越强，反之，r越接近于0，x与y两个量之间的相关程度就越弱，一般认为：

扩展资料:

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。

常见的相关系数为简单相关系数，简单相关系数又称皮尔逊相关系数或者线性相关系数。线性相关系数计算公式如图所示：

r值的绝对值介于0～1之间。通常来说，r越接近1，表示x与y两个量之间的相关程度就越强，反之，r越接近于0，x与y两个量之间的相关程度就越弱。

线性相关系数性质：

(1)定理: | ρXY | = 1的充要条件是，存在常数a，b，使得P{Y=a+bX}=1。

相关系数ρXY取值在-1到1之间，ρXY = 0时。

称X,Y不相关; | ρXY | = 1时，称X,Y完全相关，此时，X,Y之间具有线性函数关系; | ρXY | < 1时，X的变动引起Y的部分变动，ρXY的绝对值越大，X的变动引起Y的变动就越大， | ρXY | > 08时称为高度相关，当 | ρXY | < 03时称为低度相关，其它时候为中度相关。

(2)推论:若Y=a+bX，则有。

证明: 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。

若b≠0，则ρXY ≠ 0。

若b=0，则ρXY = 0。

spearman相关性分析结果解读是等于零，完全不相关，大于08有强相关性，低于03相关性很弱。等于零完全不相关，大于08有强相关性，低于03相关性很弱。斯皮尔曼相关系数是一个衡量两个变量的依赖性的非参数指标，它并不假设两个数据集是相同分布的，像其他的相关系数一样，这个变量的范围从-1到+1，0暗示着两个参数之间没有相关性。

斯皮尔曼相关系数的性质

如果数据中没有重复值，并且两个变量完全单调相关时，斯皮尔曼相关系数为+1或-1，当X增加时，Y趋向于增加时，斯皮尔曼相关系数为正，而当X增加并且Y趋向于减少时，斯皮尔曼相关系数则为负。

r这个相关系数在-1和+1之间变化，0表示没有相关性。相关系数的绝对值约接近1，相关性越高， p值粗略地表示不相关系统产生具有Spearman相关性的数据集的概率。p值并不完全可靠，但对于大于500左右的数据集可能是合理的。