亲爱的网友们，相信很多人对相关系数的几何意义和相关系数的含义是什么都不是特别了解，因此今天我来为大家分享一些关于相关系数的几何意义和相关系数的含义是什么的知识，希望能够帮助大家解决这些问题。
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相关系数的几何意义
相关系数表示一组数据拟合直线的线性关系强弱,用r表示,r的绝对值越接近1,那么这一组数据就越有线性关系。当然这是拟合直线的时候的解释,具体问题要看你拟合什么函数。
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。
扩展资料：
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。
相关系数的含义是什么？
相关系数就是两个变量之间的相关程度，-1<0负相关，r>0正相关，r2越接近1表示越相关。
P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P<0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。
在线性回归中，p<0.01(或者0.05）表示两个变量非常显著（显著）线性相关。
需要注意的是：在非线性回归中，不可以用p值检验相关显著性， 因为在非线性回归中，残差均值平方不再是误差方差的无偏估计，因而不能使用线性模型的检验方法来检验非线性模型，从而不能用F统计量及其P值进行检验。
复相关系数：又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，某种商品的季节性需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。
典型相关系数：是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性关系的综合指标，再通过综合指标之间的线性相关系数来研究原各组变量间相关关系。
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