相关性多少算正相关-搜答案-拍题作业网

如果没有这两个随机变量间的任何信息,显然不能获得相关性信息,如果一个变量在另一个变量发生时的条件概率,等于它自身的概率则两者无关.

相关系数是不能确定因果关系的,比如一个人想知道身高与体重是否有关系才做相关分析.你想做的可能是简单一元回归分析,看自变量和哪个因变量拟合.有什么问题call我QQ409500841

一般直接看相关系数和显著性双侧.你这个一列一列的看要方便些,比如第一列,表示为x1和其他各变量之间的相关性,x1和x2的相关系数为-.022,显著性双侧为0.972,说明这两个变量间无相关性,依次类推

不相关.一般来说相关性大小要看显著性达到什么程度.显著性越小说明相关程度越高.显著性小于0.05则为显著先关,小于0.01则为极显著相关.大于0.05则说明不相关,或者相关性不强,也可以简单理解为不相

散点图就行的,再加上数据分析.我经常做数据的再问：那个什么设置标记，标注个案，x轴，y轴的文本框要怎么填，是什么意思？再答：拖拽过去就行再问：我要分析的两个数据组应该拖到哪个框？

两者没有相关性p>0.05再问：请问p是什么值，0.548吗，那0.277和7是什么意思再答：7是例数。相关系数r=0.277，P=0.548>0.05，表明相关性不显著。

如果矩阵是个列满秩,对应的向量组就是线性无关的,对于线性有关和无关你就看一个向量能不能由其他向量来表示,这是理解,在解题时方法有两种,一个是根据定义,一个是把其转化为方程组的问题,勒通过题目加深理解

是显著的,没什么好理解的如果没法理解kendall系数,干脆就让人帮你做分析我经常帮别人做这类的数据分析的

不能只看相关系数的大小,主要看显著性水平,你做出来的相关系数确实是有些低,很可能是与数据量比较多有关.如果你分析过程没有错误,p真的等于0.003的话,应该是显著相关的.再问：谢谢，我还想问一下，我的

您分析的原始数据应该是等级资料或者分布类型未知的资料,所以用了Spearman's秩相关,得出的Spearman's秩相关系数为0.589,民主指数和政府卫生支出占政府总支出的百分比,这两个变量间是正

欢迎使用 Minitab,请按 F1 获得有关帮助. 回归分析: Y 与 X回归方程为Y = 135

相关啊,但是你做了两种相关检验不要放到一起来说啊,各是各的啊~皮尔森那个双尾检验,相关系数r=0.22,p

互相关函数就可以,不过你用的这个函数是在频域的相关性,但貌似你在做金融分析?corrcoef函数可能更合适吧.再问：貌似老师让用的就是在频域用互功率谱啥的分析，这个你知道怎么弄吗？再答：二者在意义上区

看两者是否算相关,要看两个方面：（1）显著水平,就是你的图片中的第二个表的sig.(2-tailed).这是首要的,因为如果不显著,相关系数再高也没用,可能只是因为偶然因素引起的.那多少才算显著?一般

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不同维的向量不能比较,谈不上相关性.证明二维的三个向量组相关怎么证明?说下思路看（a,b）,（c,d）,（e,f）,一定线性相关：x（a,b）+y（c,d）+z（e,f）＝（0,0）,即方程组：ax+

那你分析错误了,操作对吗再问：对的，回归分析得出结果和相关性分析的不一样，这种情况不存在的吗。可以解释吗再答：肯定做错了的，一般不会

spss里的pearson相关分析的作用就是单纯考量变量两两之间的关系,虽然你可以在分析时一次放入多个变量,但出来的结果都是两个变量的简单的相关,也就是不在求两变量相关时考虑其他的控制变量.然而回归不