r值是多少相关性强_相关性r值怎么看

相关系数r是多少？

相关系数介于区间[-1，1]。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容完全相反。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。

r值是多少相关性强_相关性r值怎么看

r值的介于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。

扩展资料：

相关关系：当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化。变量间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系。

⑴完全相关：两个变量之间的关系，一个变量的数量变化由另一个变量的数量变化所惟一确定，即函数关系。

⑵不完全相关：两个变量之间的关系介于不相关和完全相关之间。

⑶不相关：如果两个变量彼此的数量变化互相独立，没有关系。

参考资料来源：

相关系数r为多少表示正相关？

|r|>0.95 存在显著性相关；

|r|≥0.8 高度相关；

0.5≤|r|<0.8 中度相关；

0.3≤|r|<0.5 低度相关；

|r|<0.3 关系极弱，认为不相关。

相关系数是早由统计学家卡尔·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。

扩展资料：

皮尔逊相关系数并不是的相关系数，但是常见的相关系数，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。

回归分析R方大于多少显著相关

回归分析R方大于0.9以上显著相关。

在arma，var等时间序列模型中，R方起码要在0.9以上才能说明模型构造的合理性。对于微观数据模型，R方的取值不具有评价模型合理性的参考价值，可以不用管它。

模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。如果没有给出系数表，是看不到显著性如何的。

Linear Regression线性回归

它是为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。线性回归使用佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。

r越大线性相关性越大吗

r越大线性相关性越大。r的越接近于1，表示两个变量的线性相关性越强，r的越接近于0，表示两个变量的线性相关性越弱。

线性相关就是一些数据画在坐标轴上的点大致呈一条线（直线或曲线）当x增大时y也增大，但不是按比例增大的，只是说它们有一定的关系，所以叫线性相关”

在线性代数里，矢量空间的一组元素中，若没有矢量可用有限个其他矢量的线性组合所表示，则称为线性无关或线性独立（linearly independent），反之称为线性相关（linearly dependent）。

线性相关注意：

1、对于任一向量组而言,，不是线性无关的就是线性相关的。

2、向量组只包含一个向量a时，a为0向量，则说A线性相关；若a≠0, 则说A线性无关。

3、包含零向量的任何向量组是线性相关的。

4、含有相同向量的向量组必线性相关。

线性相关定理：

1、向量a1，a2， ···，an（n≧2）线性相关的充要条件是这n个向量中的一个为其余（n－1）个向量的线性组合。

2、一个向量线性相关的充分条件是它是一个零向量。

3、两个向量a、b共线的充要条件是a、b线性相关。

4、三个向量a、b、c共面的充要条件是a、b、c线性相关。

5、n＋1个n维向量总是线性相关。

在概率学中：线性相关系数r的值究竟大到什么程度时我们就认为相关关系较强

相关系数r是用来衡量两个变量之间线性相关关系的方法

当r>0时，表示两变量正相关，r<0时，两变量为负相关。

当|r|=1时，表示两变量为完全线性相关，即为函数关系。

当r=0时，表示两变量间无线性相关关系。

当0<|r|<1时，表示两变量存在一定程度的线性相关。且|r|越接近1，两变量间线性关系越密切；|r|越接近于0，表示两变量的线性相关越弱。

一般可按划分：|r|<0.4为低度线性相关；0.4≤|r|<0.7为显著性相关；0.7≤|r|<1为高度线性相关。

pearson相关系数的数值为多少证明有相关性？标准是什么？谢谢！！

皮尔逊相关系数变化从-1到 +1，当r＞0表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；r＜0表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。

r 的越大，则两变量相关性越强。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但可能存在其他方式的相关（比如曲线方式）。

扩展资料：

（1）一般认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间高度相关；0.5≤|r|<0.8，可认为两变量中度相关；0.3≤|r|<0.5，可认为两变量低度相关；|r|<0.3，可认为两变量基本不相关。

（2）也有认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间极高度相关；0.6≤|r|<0.8，可认为两变量高度相关；0.4≤|r|<0.6，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量低度相关；|r|<0.2，可认为两变量基本不相关。

（3）还有认为：|r|≥0.7时，可认为两变量间强相关；0.4≤|r|<0.7，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量弱相关；|r|<0.2，可认为两变量极弱相关或不相关。

参考资料来源：

相关关系r强弱判断

【分析】 用相关系数r可以衡量两个变量之间的相关关系的强弱，r的越接近于1，表示两个变量的线性相关性越强，相关系数的取值范围是[-1，1]，得到结果． 用相关系数r可以衡量两个变量之间的相关关系的强弱， \nr的越接近于1，表示两个变量的线性相关性越强， \nr的接近于0时，表示两个变量之间几乎不存在相关关系， \n故选D． 【点评】 本题考查两个变量线性相关的强弱的判断，通常当r大于0.75时，表示两个变量具有很强的线性相关关系，是一个基础题．