相关系数的计算举例 相关系数的几种求法

相关系数怎么算？

当根据试验数据进行曲线拟合时，试验数据与拟合函数之间的吻合程度，用一个与相关系数有关的一个量‘R平方’来评价，R^2值越接近1，吻合程度越高，越接近0，则吻合程度越低！R平方值可以自己计算。

相关系数的计算举例 相关系数的几种求法

只要知道X，Y两组数据，根据公式：

R = E{[(X-E(X)][Y-E(Y)]} / [D(X)D(Y)]^0.5

式中：E(X)、E(Y) 分别为X、Y的平均值；

D(x)、D(y) 分别为X、Y的方 。

R就是相关系数，可正、可负；R^2 >= 0。您说的是这个意思吗？

相关系数是怎么求出来的？有哪些公式？

相关系数是怎么求出来的？有哪些公式？

相关系数是一种评估两个变量之间的线性关系强度的量度。其中常用的公式有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和Kendall相关系数。皮尔逊相关系数可用以下公式表示：

r=N∑xy-(∑x)(∑y) / sqrt[N∑x^2-(∑x)^2] sqrt[N∑y^2-(∑y)^2]

其中，N为两个变量的样本数，x和y分别表示变量X和Y的值；∑xy表示X、Y对应值的乘积之和，∑x表示变量X的值之和，∑y表示变量Y的值之和，∑x2表示变量X的平方和，∑y2表示变量Y的平方和。

相关系数怎么算？

ρ=cov(x,y)/[√D(x)√D(Y)]

其中cov(x,y)=E(xy)-E(x)E(y)

E(x)表示X的数学期望

D（X）表示X的方。

如何计算两个股票的相关系数(correlation）（急）

计算公式为相关系数=协方/两个项目标准之积。

相关系数：度量两个随机变量间关联程度的量。相关系数的取值范围为(-1，+1)。当相关系数小于0时，称为负相关；大于0时，称为正相关；等于0时，称为零相关。

拓展资料：

1.协方：如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方就是负值。

2.标准（Standard Deviation） ：标准也称均方（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均平方和平均后的方根，用σ表示。标准是方的算术平方根。标准能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准未必相同。 格雷厄姆在1949年的著作《聪明的投资者》里说过：“经验表明在大多事例中，安全依赖于收益能力，如果收益能力不充分的话，资产就会丧失大部分的名誉(或帐面)价值。”

3.相关系数是反映两种证券之间相关性的统计方法。换句话说，这个统计告诉我们一个证券与另一个证券有多密切相关。当两种证券向上或向下同向移动时，相关系数为正。当两种证券向相反方向移动时，相关系数为负。确定两种证券之间的关系对分析跨市场关系，行业/股票关系以及行业/市场关系很有用。该指标还可以帮助投资者通过识别与股市低或负相关的证券进行多样化。 解释 相关系数在-1和+1之间振荡。这不是一个动量振荡器。

4.相反，它从正相关周期移动到周期负相关。+1被认为是完美的正相关，这是罕见的。0到+1之间的任何值表示两个证券向相同的方向移动。正相关的程度可能随时间而变化。石油股和石油大部分时间呈正相关。下面的例子显示了一只石油股股价和石油价格的关系。不出所料，20日相关系数仍然大幅上涨，经常上探+75。这两种证券之间显然存在着积极的关系。一般来说，任何超过0.50的数据都表现出强烈的正相关。