1. 如何求复相关系数
1、标准差公式：D(X)=E(X2)-E2(X)；协方差公式：COV（X,Y）=E([X-E(X)][Y-E(Y)])；相关系数公式：协方差/[根号D（X）*根号D（Y）]。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。
2. 复相关系数表
相关系数r公式及化简
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：
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。
3. 相关系数和复相关系数的关系
若Y=a+bX，则有：
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
扩展资料：
定义
相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。由于研究对象的不同，相关系数有如下几种定义方式。
简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数，一般用字母r 表示，用来度量两个变量间的线性关系。
定义式
其中，Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差
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。
4. 什么是复相关系数
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，是一种非确定性的关系，是研究变量之间线性相关程度的系数。相关系数按积差方法计算，以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘以反映两变量之间相关程度。
相关系数的分类包括：
1、简单相关系数，用于度量变量间的线性关系的量；
2、复相关系数，是因变量与多个自变量之间的相关关系；
3、典型相关系数，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，通过综合指标之间的线性相关系数以研究原各组变量间相关关系。
5. 复相关系数与相关系数
判断多重共线性方法有：
1、看回归分析里面的VIF值，当VIF的值越大的话，那么多重共线性越就越严重。通常情况下VIF大于10的时候，说明模型存在着严重的共线性问题。
2、看容差值，容差值=1/VIF，当容差值大于0.1的话，则表示没有共线性。
3、当一个自变量与其他自变量之间的相关系数显著，那么说明可能存在多重共线性问题。
6. 复相关系数的定义及计算
若Y=a+bX，则有：
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
扩展资料：
定义
相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。由于研究对象的不同，相关系数有如下几种定义方式。
简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数，一般用字母r 表示，用来度量两个变量间的线性关系。
定义式
其中，Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差
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。
7. 复相关系数怎么求
调整后的可决系数公式是1-[RSS/（n-k）]/[TSS/（n-1）]，可决系数，亦称测定系数、决定系数、可决指数，与复相关系数类似的，表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征。
统计指标简称“指标”，是反映社会经济总体现象数量特征的概念和数值。一个完整的统计指标包括指标名称和指标数值两个部分。
8. 全相关系数和复相关系数
相关系数有多种。
1.在一元线性回归中：y=ax+b（1）y，x之间的关系用一个简单的相关系数就可描述；
2.在多元线性回归中，因变量y与n（>1)个自变量：x1，x2,，xn，之间存在线性关系，即：y=a1x1+a2x2++anxn（2）那么y与（x1，x2,，xn）之间的相关性用简单的相关系数无法确定。此时引出两个比较复杂的相关系数：复相关系数和偏相关系数。
3.复相关系数用来评价y与（x1，x2,，xn）之间的相关性，复相关系数大时，表示y与（x1，x2,，xn）中每一个关系都比较密切，其值小时，表明n个自变数中可能有些对y的影响不大。但到底哪些变量对y的影响微弱，得用偏相关系数来确定。
4.y对xi（i=1,2,,n）的偏相关系数用来判断xi对y的贡献的大小。若y对xi的偏相关系数很小，就可以在（2）中将xi舍弃！
5.x，y的相关系数＝x，y的协方差除以x的标准差，再除以y的标准差。
6.复相关系数和偏相关系数公式较复杂，不写了。
9. 复相关系数和简单相关系数
根与系数的关系一般指的是一元二次方程ax²+bx+c=0的两个根x1、x2与系数的关系。即x1+x2=-b/a，x1·x2=c/a，这个公式通常称为韦达定理。
根与系数的关系简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数,其一般用字母r表示。其是用来度量定量变量间的线性相关关系。
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系。
10. 复相关系数和相关系数
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。
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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