地层对比(Stratigraphic correlation)

correlation [英][u02ccku0252ru0259u02c8leu026au0283n][美][u02ccku0254ru0259u02c8leu0283u0259n, u02cckɑr-] n.相互关系; 相关性; 复数：correlations .例句The upside of this correlation is that sales bounce back when a big moviehits theaters. 这种关联的好处在于,当电影院上映大片时销售额就会反弹. Diversification depends on reduced correlation. 多元化是以降低的相关性为基础的. The correlation between same-store sales and reloads on existing cardswas 59%. 同店销售和现有星巴克卡再充值的相关系数为59%.

correlation[英][ˌkɒrəˈleɪʃn][美][ˌkɔ:rəˈleɪʃn]n.相关性; 相互关系; 复数：correlations例句:1.The correlation held across different countries and over time. 这种关联在不同国家和不同时期都存在。

　　correlation是一个英语单词，名词，意思是相关，关联；相互关系。名词，是词类的一种，属于实词。它表示人、事、物、地点或抽象概念的统一名称。它分为专有名词和普通名词。 　　在英语中，名词的格有3种：主格、宾格、所有格。其中个体名词表示某类人或东西中的个体，如girl（女孩）等；集体名词表示若干个个体组成的集合体，如audience（观众，听众）等；物质名词表示无法分为个体的实物，如water水等;抽象名词表示动作、状态、品质、感情等抽象概念，如work（工作），happiness幸福等。对于普通名词来说，可分为可数名词和不可数名词。

covariance是计量经济中的协变差或称协方差，而correlation是指两个数值的相关性。1、covariance（协变）：计量经济中的协变差或称协方差；2、correlation（相关性）：指两个数值的相关性，取值一般在-1和+1之间，取0表示不相关，取-1表示负相关，取+1表示正相关。3、两者的区别如下：（1）协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标,通俗点就是投资组合中两个项目间收益率的相关程度,正数说明两个项目一个收益率上升,另一个也上升,收益率呈同方向变化.如果是负数,则一个上升另一个下降,表明收益率是反方向变化.协方差的绝对值越大,表示这两种资产收益率关系越密切；绝对值越小表明这两种资产收益率的关系越疏远.（2）由于协方差比较难理解,所以将协方差除以两个投资方案投资收益率的标准差之积,得出一个与协方差具有相同性质却没有量化的数.这个数就是相关系数.计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积.

correlation相关强调一个关系中二者的互动thecorrelationbetweenclimateandvegetation气候与植物的相互关系relationship关系不强调互动比如therelationshipbetweenclimateandvegetation气候和植物的关系。你可以只从气候或植物任意一个方面谈起。比如只谈气候怎么影响植物或反过来。不需要谈论他们的相互影响。

MSA中GRR是指重复性(repeatability):指以同一测量设备，同一测量人员，测量同一批待测物之同一品质特征所产生的测量差异。和再生性再现性(reproducibility)：指以同一测量设备，不同测量人员测量同一批待测物之同一品质特征所得平均测量值的差最大值。correlation是相关系数，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母R表示对象的不同，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。

计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积。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.协方差：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差就是正值。 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差就是负值。 2.标准差（Standard Deviation） ：标准差也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。 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。

relation/relationship关系，联系，往来；常常在文章中用作therelation/relationshipbetwwenAandBrelationship更强调关系，比如说男女的暧昧关系；correlation/correlationship相互关系,强调相互；相关性；related有关的，强调A和B之间有联系；correlated相互关联的，常常表示一件事引起另一件事。

作者@ weanl 创建于 2018-12-13T14:20:00 1.1 理论分析： u2003u2003Pearson Correlation Coefficient, PCC 被称作 线性相关系数 ，可以衡量两个服从正态分布的随机变量 和 的线性相关性。其实就是统计学中的 相关系数 。 给出 协方差 的计算公式： 其中 称为分布的均值。实际上 和 相互独立( )，则 ，所以 ，反之并不成立。 给出 PCC 的计算公式： 其中 称为分布的方差。 在随机变量观测为 时，PCC 的估计计算公式： (式1-3 可以做其他的变形，另外这里分布方差的估计选的是 有偏估计 ) (根据 Cauchy–Schwarz inequality 可知值域为 ) (如果数据进行了 中心化 处理，即 ，PCC与 余弦相似度 "等价") u2003u2003 1.2 应用总结： u2003u2003 1.3 附加： { scipy 源码： scipy.stats.pearsonr } (好好看一下源码 ^ _ ^ ) u2003u2003 scipy.stats.spearmanr 且听下回分解

correlation是可数名词。N-COUNT 关联;联系A correlation between things is a connection or link between them....the correlation between smoking and disease. 吸烟与疾病的联系

correlation is like asking you how are two factors or variables associated.for example, apparently shoe size and your height are associated.and if i"m asking you what"s the correlation between them.and you say they are positive. the bigger the shoe size you wear, the taller you are.

correlation 相关性，主要强调两种或多种事物之间相互联动、相互影响的程度，如油价和汽车销售量的相关性等relation 关系，不强调相互作用，只表明两种事物之间的血缘或物理关系，如外交关系，男女关系等

这是一个两个变量之间的相关性分析结果。 使用的参数是Pearson指数。 Pearson correlation是一个相关系数，它指出了两个变量之间相关的亲密程度和方向。这个数值的绝对值越大越说明两个变量的关系越亲密，它的绝对值为0-1之间。在你的分析结果中，这个数值的绝对值为 0.622，说明检验的两个变量之间相关亲密程度比较强。如果这个绝对值< 0.3的话，那就是弱相关。 这个相关系数的正负符号说明相关性的方向，如果为正值，你可以说这两个变量之间是正相关（一个变量的增高引起另一个变量的增高），如果为负号，则为负相关（一个变量的增高引起另一个变量的降低 ）。 从Pearson correlation系数来看，这两个变量之间存在较强的负相关。 Sig. （2-tailed）是一个相关显著性系数，它指出上面所说的相关系数是否具有统计学意义。Sig. (2-tailed) =0.018说明在（1-0.018）* 100=98.2%的几率上，上面的Pearson correlation成立。一般而言，sig. <=0.05的情况下，Pearson correlation具有统计学意义。从你的结果来看： 两个变量之间为显著正相关（r = 0.622, p = 0.018）。 N，是number的缩写，就是指出你的两个变量共多少个数据，从你的结果来看，共14个数据参加了运算。 * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).是指： 在95%的几率下，相关性是显著的。实际上，你不看这一行，从上面的sig.值就可以看出来了。

lockhart and martinelli correlation洛克哈特和马蒂内利的相互关系correlation[英][u02ccku0252ru0259u02c8leu026au0283n][美][u02ccku0254:ru0259u02c8leu026au0283n]n.相互关系; 相关性; 复数：correlations例句:1.Rozin and schiller found no correlation between age and tolerance though. 但罗津和席勒发现年龄和辣椒素耐受性之间并无相关性。2.Dr bollen spotted another curious correlation. 博伦博士指出了另一个令人好奇的关联

这两个词都有相互关联的意思,correlation的关系是,其中一方变化会引起一方跟着变.比如：There is a direct correlation between exposure to sun and skin cancer.（牛津例句）association两者相关； 但不一定互相影响

0.604是相关系数，表示期中考试成绩和出勤直接较高程度的具有相关性，右角的两颗心表示双边检验，一个心表示单边检验，不知道你是否了解什么是单边或双边检验。简单解释一下，单边检验是检验那些大于或小于的关系，比如，一个班的成绩是不是比另外一个班的成绩要好或者要差，那就用单边检验；如果是检验两个班成绩有没有差异，那就是双边检验，不需要得出哪个班级的成绩好坏。而检验是否相关，一般都是双边检验，能理解吗？它只需知道两者是否有关系。在0.604的下方是P值，如果小于0.05，表示通过检验，但如果相关系数上有心的话，一般表示是通过检验的，没通过检验是没有心的，好吗？不知道我说清楚没有，说的蛮多的，呵呵

correlativity、correlation：字典都把他们译为：相互关系、相关性。实际上，两者的意思还真相差不大，且后者更常用。但前者更有数量概念，表示相关度。而后者要表达相关度，一般需加上degree、coefficient等词。

判断系数和相关系数是统计学中用于描述和量化数据之间关系的两个概念，它们有一些不同之处，但也存在联系。1、判断系数（Coefficient of determination）：判断系数衡量了一个回归模型对观测数据拟合的程度。它表示通过回归模型所解释的因变量方差的比例。判断系数的取值范围在0到1之间，越接近1表示回归模型对数据的拟合程度越好。2、相关系数（Correlation coefficient）：相关系数衡量了两个变量之间线性关系的强度和方向。它的取值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有线性相关。常见的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数等。它们的联系在于判断系数可以使用相关系数来计算。假设有一个简单的线性回归模型，其中只有一个自变量和一个因变量，那么判断系数就等于相关系数的平方。这是因为判断系数衡量的是回归模型解释的因变量的方差占总方差的比例，而相关系数衡量的是两个变量之间的线性关系强度。

皮尔森相关系数（Pearson"s Correlation）是统计学中比较重要的概念，它能够计算衡量出 2 个随机变量的相关性。注意这里的相关是线性相关！它的取值范围是 [-1, 1]，其中1 表示非常正相关，-1表示非常负相关，0表示二者不存在线性相关性。它的计算方法也比较简单，就是2个随机变量的协方差除以二者的标准差的乘积。请参考博文：皮尔森相关系数

cor(矩阵，use＝"complete.obs")可以忽略NA，这样得到直接是整个矩阵列与列之间的相关系数，不用两列两列地用cor算

Is a highly significant correlation

相关性检验correlation test是对变量之间是否相关以及相关的程度如何所进行的统计检验。双语例句：并对预测模型进行了相关性检验，验证模型的适用性。At last, correlation test will be validated, and verify the applicability of the model.在均值相等检验、相关性检验和正太分布检验的基础上，确定了构建动态预警模型的自变量。This paper determined independent variables of a dynamic early warning models based on equal to the mean test, correlation test and the test distribution.运用相关性检验、协整检验、误差修正模型、方差分解与脉冲响应模型分析等方法，对我国燃料油与国际基准油WTI油价之间的关系进行了实证分析。This paper analyzes the relationship between China"s fuel oil prices and WTI prices with the help of co-integration test, error correction model, variance decomposition and impulse response function.

　　两个变量之间的相关系数，可以在SPSS中的correlation中计算得到。两组变量之间的相关系数如何计算呢？专研了一天，还是从竹庄家的网页里获得了最多的知识。　　以下为转贴：　　计算两组变量之间相关系数的最好（即最容易也最准确）方法是用LISREL、AMOS等结构方程模型（SEM）。如果A1－A3是一个潜在因子、B1－B5是另一个潜在因子。SEM可以同时检验这两个潜在因子内部各观测变量是否相关以及两个因子之间是否相关。　　如果你没学过SEM而只想在SPSS里做，有几种变通方法，但是都比较麻烦一点，其结果略有差别。　　一、因子分析（EFA）：先分别对A1－A3和B1－B5做因子分析、并从中生成两个因子、最后在相关分析中计算因子之间的相关系数。如果这两组变量（尤其是B1－B5）每组各自存在2个或更多的因子，就有问题了。（当然，如果这种情况发生，用其它方法同样也会有问题。）　　二、General Linear Model（GLM）：选"Multivariate", 将A1-A3放入"Dependent Variables"、B1－B5放入"Covariate(s)"，执行后在“Test of Between-Subjects Effects"的表底部，找到对应于A1-A3的三个"R Squared" ，求其平均，再求其平方根(squared root），就是两组变量的相关系数了。　　三、在MANOVA里启用其Canonical Correlation，SPSS菜单中已找不到MANOVA了，要写如下的syntax：　　MANOVA a1 a2 a3 WITH b1 b2 b3 b4 b5　　/DISCRIM ALL ALPHA(1)　　/PRINT=SIG(EIGEN DIM)　　其产生很多个表格，最后的“Analysis of Variance -- design 1：Estimates of effects for canonical variables”给出了类似GLM的R Squared，然后再求平方根 　　四、如果使用SPSS15，它提供了一个"Canonical Correlations.sps"的syntax，可以调用，其结果的解读如上。

常用于测度列联表中相关性的三个相关系数是皮尔森相关性系数、斯皮尔曼相关性系数、肯德尔相关性系数。1. person correlation coefficient（皮尔森相关性系数）统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）重点关注第一个等号后面的公式，最后面的是推导计算，暂时不用管它们。看到没有，两个变量（X, Y)的皮尔森相关性系数（ρX,Y)等于它们之间的协方差cov(X,Y)除以它们各自标准差的乘积（σX,σY)。公式的分母是变量的标准差，这就意味着计算皮尔森相关性系数时，变量的标准差不能为0（分母不能为0），也就是说你的两个变量中任何一个的值不能都是相同的。如果没有变化，用皮尔森相关系数是没办法算出这个变量与另一个变量之间是不是有相关性的。就好比我们想研究人跑步的速度与心脏跳动的相关性，如果你无论跑多快，心跳都不变（即心跳这个变量的标准差为0），或者你心跳忽快忽慢的，却一直保持一个速度在跑（即跑步速度这个变量的标准差为0），那我们都无法通过皮尔森相关性系数的计算来判断心跳与跑步速度到底相不相关。2. spearman correlation coefficient（斯皮尔曼相关性系数）斯皮尔曼相关性系数，通常也叫斯皮尔曼秩相关系数。“秩”，可以理解成就是一种顺序或者排序，那么它就是根据原始数据的排序位置进行求解，这种表征形式就没有了求皮尔森相关性系数时那些限制。统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）计算过程就是：首先对两个变量（X, Y）的数据进行排序，然后记下排序以后的位置（X"，Y"），（X"，Y"）的值就称为秩次，秩次的差值就是上面公式中的di，n就是变量中数据的个数，最后带入公式就可求解结果。3. kendall correlation coefficient（肯德尔相关性系数）肯德尔相关性系数，又称肯德尔秩相关系数，它也是一种秩相关系数，不过它所计算的对象是分类变量。分类变量可以理解成有类别的变量，可以分为无序的，比如性别（男、女）、血型（A、B、O、AB）；有序的，比如肥胖等级（重度肥胖，中度肥胖、轻度肥胖、不肥胖）。通常需要求相关性系数的都是有序分类变量。

R平方：决定系数，反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。如R平方为0.8，则表示回归关系可以解释因变量80%的变异。换句话说，如果我们能控制自变量不变，则因变量的变异程度会减少80%1，在统计学中，R平方值的计算方法如下：R平方值=回归平方和(ssreg)/总平方和(sstotal)其中回归平方和=总平方和-残差平方和(ssresid)2，以上几个名词解释如下：总平方和：Const参数为True的情况下，总平方和=y的实际值与平均值的平方差之和；Const参数为False的情况下，总平方和=y的实际值的平方和。残差平方和：残差平方和=y的估计值与y的实际值的平方差之和。3，在线性回归分析中，可以使用RSQ函数计算R平方值。RSQ函数语法为RSQ(known_y"s,known_x"s)将源数据中的y轴数据和x轴数据分别代入，就可以求得其“线性”趋势线的R平方值。4，R^2的特点：（1）可决系数是非负的统计量（2）可决系数的取值范围：0<=R^2<=1（3）可决系数是样本观测值的函数，可决系数R^2是随机抽样而变动的随机变量。为此，对可决系数的统计可靠性也应进行检验。

什么是intra-class coefficient correlation？翻译过来是组内相关系数。 为什么会需要它呢？ 当我们的调查中有许多不同的采访者、评分者或评估者时，通常使用类内相关系数(ICC)。假设我们的调查中有n个参与者(或项目)，每个参与者由k个不同的面试官进行评估。我们感兴趣的是知道我们看到的k个面试官之间的一致程度(面试官是否为每个参与者记录了相同的结果)。ICC是我们的数据中总方差的比例，它由采访者之间的方差解释。在大多数情况下，ICC的值在0到1之间，当ICC接近1时，我们看到审查员之间有一个完美的一致，当ICC接近0时，我们看到审查员之间没有一致。 我觉得下边的这个例子解释的比较清楚。 参考链接： https://www.statisticshowto.datasciencecentral.com/intraclass-correlation/ http://www.adasis-events.com/statistics-blog/2013/4/25/what-is-the-intra-class-correlation-coefficient.html https://www.uvm.edu/~dhowell/StatPages/ 20190323

请问一下，这张图是怎么来的啊？谢谢哦

correlation_百度翻译correlation英[u02ccku0252ru0259u02c8leu026au0283n]美[u02ccku0254ru0259u02c8leu0283u0259n, u02cckɑr-]n. 相互关系;相关性名词复数:correlations[例句]The upside of this correlation is that sales bounce back when a big movie hits theaters.这种关联的好处在于，当电影院上映大片时销售额就会反弹。您好，答题不易如有帮助请采纳，谢谢

correlation是correct的名词形式意为：相关性，关联，相关，相互关系等其复数形式为correlations

covariance（协变）：计量经济中的协变差或称协方差；correlation（相关性）：指两个数值的相关性，取值一般在-1和+1之间，取0表示不相关，取-1表示负相关，取+1表示正相关。1、协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标,通俗点就是投资组合中两个项目间收益率的相关程度,正数说明两个项目一个收益率上升,另一个也上升,收益率呈同方向变化.如果是负数,则一个上升另一个下降,表明收益率是反方向变化.协方差的绝对值越大,表示这两种资产收益率关系越密切；绝对值越小表明这两种资产收益率的关系越疏远.2、由于协方差比较难理解,所以将协方差除以两个投资方案投资收益率的标准差之积,得出一个与协方差具有相同性质却没有量化的数.这个数就是相关系数.计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积.

意思：前者用于广泛的关系，比如男女关系，亲属关系等等。后者是指两者的依存关系，有相互的。因为有前缀cor用法：前者好后者都常加介词between witheg:They found a strong correlation between urban deprivation and poor health.an improved relationship between the police and local people

covariance（协变）：计量经济中的协变差或称协方差；correlation（相关性）：指两个数值的相关性，取值一般在-1和+1之间，取0表示不相关，取-1表示负相关，取+1表示正相关。1、协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标,通俗点就是投资组合中两个项目间收益率的相关程度,正数说明两个项目一个收益率上升,另一个也上升,收益率呈同方向变化.如果是负数,则一个上升另一个下降,表明收益率是反方向变化.协方差的绝对值越大,表示这两种资产收益率关系越密切；绝对值越小表明这两种资产收益率的关系越疏远.2、由于协方差比较难理解,所以将协方差除以两个投资方案投资收益率的标准差之积,得出一个与协方差具有相同性质却没有量化的数.这个数就是相关系数.计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积.

呈负相关翻译成英文是：Negative correlation 相关单词学习：negative 英[u02c8negu0259tu026av] 美[u02c8nu025bɡu0259tu026av] adj. 消极的，否认的; [数] 负的; [心] 反抗性的; 无预期结果的; n. 否定词语; 否定的观点; 消极性; [摄] 底片; vt. 否定; 拒绝; [例句]The news from overseas is overwhelmingly negative来自海外的消息特别不容乐观。[其他] 第三人称单数：negatives 复数：negatives 现在分词：negativing过去式：negatived 过去分词：negatived correlation 英[u02ccku0252ru0259u02c8leu026au0283n] 美[u02ccku0254:ru0259u02c8leu026au0283n] n. 相关性; 相互关系; [例句]We just see the cause and the effect and the correlation between them.我们看到了因果，和他们之间的相关性。[其他] 复数：correlations

relation/relationship 关系，联系，往来；常常在文章中用作the relation/relationship betwwen A and Brelationship 更强调关系，比如说男女的暧昧关系；correlation/correlationship 相互关系,强调相互；相关性；related 有关的，强调A和B之间有联系；correlated 相互关联的，常常表示一件事引起另一件事。

corr 变量间的协方差或相关系数阵 pwcorr 变量中两两变量的相关系数

这是一个两个变量之间的相关性分析结果。使用的参数是Pearson指数。Pearsoncorrelation是一个相关系数，它指出了两个变量之间相关的亲密程度和方向。这个数值的绝对值越大越说明两个变量的关系越亲密，它的绝对值为0-1之间。在你的分析结果中，这个数值的绝对值为0.622，说明检验的两个变量之间相关亲密程度比较强。如果这个绝对值<0.3的话，那就是弱相关。这个相关系数的正负符号说明相关性的方向，如果为正值，你可以说这两个变量之间是正相关(一个变量的增高引起另一个变量的增高)，如果为负号，则为负相关(一个变量的增高引起另一个变量的降低)。从Pearsoncorrelation系数来看，这两个变量之间存在较强的负相关。Sig.(2-tailed)是一个相关显著性系数，它指出上面所说的相关系数是否具有统计学意义。Sig.(2-tailed)=0.018说明在(1-0.018)*100=98.2%的几率上，上面的Pearsoncorrelation成立。一般而言，sig.<=0.05的情况下，Pearsoncorrelation具有统计学意义。从你的结果来看:两个变量之间为显著正相关(r=0.622,p=0.018)。N，是number的缩写，就是指出你的两个变量共多少个数据，从你的结果来看，共14个数据参加了运算。*Correlationissignificantatthe0.05level(2-tailed).是指:在95%的几率下，相关性是显著的。实际上，你不看这一行，从上面的sig.值就可以看出来了。

先新建一个文档，“添加列表与电子表格”，在“A“列中输入x的数据，在”B“列中输入y的数据，输入好了就把当前操作格移到A1（跟Excel一样），按“menu”键选择“统计”菜单，再选中“统计计算”，从中选择一种回归方式（从线性回归到下面的选项都有回归相关系数），点击你选定的回归方式，在弹出的对话框中，“x数组”的值填写为 “a[]” （如果不是“a[]”，请改回，如果是的话就不用管） “y数组”的值填写为 “b[]” ，按Enter确定在表格的"C"列和“D”列就是统计的结果，往下翻到“r”对应的值，就是当前回归的相关系数。。。手打的，望采纳。。。

correlation vector这句短语翻译成中文的意思是：相关向量。

"cor" 是英文词汇"correlation"的缩写，意为"相关性"。1、在统计学的应用。在统计学中，"correlation" 通常用于描述两个或多个变量之间的关系强弱及方向。它通过计算相关系数来衡量变量之间的相关性。2、变量之间的相关性。相关系数的取值范围在 -1 到 1 之间，其中 1 表示正向完全相关，-1 表示负向完全相关，0 表示无相关性。相关系数的绝对值越接近 1，表示变量之间的相关性越强。应用相关性分析可以帮助人们了解变量之间的关系，从而做出更准确的预测和决策。在各个领域中，相关性分析都有广泛的应用，比如经济学、金融学、市场营销、社会科学等。当进行相关性分析时需要注意：1、样本选择与数据质量。确保样本选择具有代表性，能够准确反映感兴趣的总体。同时，数据的质量也至关重要，要确保数据准确、完整且可靠。2、相关性不代表因果关系。虽然两个变量之间可能存在高度相关性，但不能轻易就断定它们之间存在因果关系。相关性只是描述两个变量之间的关系，不能证明变量之间的因果关系。3、多元相关性。当分析多个变量之间的相关性时，可能存在多个变量之间的复杂关系。此时，可以使用多元相关分析方法来研究变量之间的关系，以更全面地理解变量之间的相互作用。4、时间序列相关性。如果变量是随时间变化的，可以使用时间序列相关性分析方法，如自相关图和偏相关图，来探索变量之间的时序相关性。最后，相关性分析是一种有力的工具，可以帮助我们理解变量之间的关系，但仅仅依赖于相关性的结果是不够的。结合领域知识和其他分析方法，能够获得更全面和准确的结论。

相关性的检验方法啊，有很多种重点，看你喜欢是哪一个。

　　相关性是指企业提供的会计资讯应当与财务报表使用者的经济决策需要相关，有助于财务报表使用者对企业过去、现在或者未来的情况作出评价或预测。那么你知道吗?接下来跟着我来学习一下吧。 　　相关性的英语说法1： 　　relativity 　　相关性的英语说法2： 　　relevance 　　相关性的英语说法3： 　　interdependency 　　相关性相关英语表达： 　　相关性检验 correlation test 　　物件相关性 object dependencies 　　层次相关性 hierarchical dependence 　　概率相关性 Probabilistic Dependencies 　　行业相关性 Industry Relevance 　　相关性的英语例句： 　　1. The objective is to study the relativity between *** gesia methods and operation plication. 　　目的在于研究镇痛方法与术后并发症的相关性。 　　2. This factor was relevant because without such meaningful rmation the EIS itself would be pointless. 　　该因素的相关性在于,若没有这种有意义的资料,“环境影响报告书”本身就毫无意义. 　　3. Different personas represent different correlated behavior patterns. These correlations are arrived at through *** yzing research data. 　　不同的人物角色代表不同的相关行为组, 而这些相关性是通过分析研究资料得来的. 　　4. Aphid count on plants in fields do not correlate with virus spread in the same fields. 　　田间植株蚜数与同块田内病毒的扩散程度间无相关性. 　　5. The magnesium content of plant tissue is well correlated with the deficienty symptoms. 　　植物组织镁含量与缺镁症状有密切的相关性. 　　6. To solve the equations these functional dependences must be determined by empirical or other means. 　　为解这些方程,必须用经验的或其他的方法来确定这些函式的相关性. 　　7. This correlation implies a direct connection between internal structure and surface properties as represented by convolution. 　　这个相关性表示出内部结构和天然转曲所代表的表面性能之间的直接关系. 　　8. It is found that the time series is long range correlation. 　　计算结果表明,睡眠脑电序列具有长程相关性,而且是多重分形过程. 　　9. Moreover, positive correlation between them and light intensity was found. 　　但是可溶性糖与可溶性蛋白质与光强的相关性则较差. 　　10. It is concluded that the index bears good structural selectivity and relativity. 　　与其它拓扑指数相比,该指数不仅计算简单而且具有良好的结构选择性和相关性. 　　11. But BET surface area doesn"t show any correlation with ink density. 　　但是BET表面积与列印油墨密度没有体现相关性. 　　12. Exploration on Correlation of Syndrome Proteomics and Syndromatology of TCM. 　　证候蛋白质组学与中医证候学相关性探讨. 　　13. We also describe a dynamic method of detecting data dependence. 　　同时,我们还提出了判断资料相关性的动态测试. 　　14. Objective To study the relationship between neonatal hypoglycemia and obstetric risk factors. 　　目的了解产科高危因素与新生儿低血糖之间的相关性. 　　15. There is the relationship between myocardial microcirculation and cardiac function. 　　心肌组织微回圈与心功能存在一定的相关性.

关系：strong negative correlationslope is negative and their linear relationship is very strong.var(a+b)=var(a)+var(b)+2cov(a,b)

相关性检验; 最简单直观的方法就是做相关系数矩阵了，另外就是 Pearson 相关系数或者 Spearman 相关系数用SPSS软件或者SAS软件都可以分析。用SPSS更简单。如果你用SPSS软件，分析的步骤如下：1.点击 “分析（Analyze）” 2. 选中 “相关 （Correlate）”3. 选中 “双变量（Bivariate）”4 选择你想要分析的变量5 选择 Pearson 相关系数 （或者 Spearman 相关系数）6 选择恰当的统计检验（单边或双边）7 点击“OK”即可

假设 PS:检验数据分布方法见 《fitdistrplus 检验数据的分布》 一文 公式 度量效应 effect size 是对实验者效应大小的定量度量。度量效应常用 Cohen"s d，用两组的均值差除以标准差。 Cohen"s d 公式 其中 Cohen"s d 等级划分 Cohen 总结了效应大小与相关系数的关系，得到了相关性(Strength of Association)与相关系数的关系。 Kendall 法是 非参数检验 ，不依赖于数据的分布。跟 Spearman 一样依赖于数据的秩，如果样本数少或者有许多同秩(tied ranks)可以用 kendall 法代替 Spearman。对于 n 个样本，两两组合共有 n(n - 1) / 2 种组合，Kendall rank correlation 公式 其中 Spearman 也是无参的不对数据分布有要求/假设。但 Spearman 要求数据是有序的，像连续型变量比如金额、温度、高度这些都是有序的可以根据大小去排列；像小学-中学-高中-大学也是有序的；像风-马-牛这就是无序的。另外要求数据是单调(monotonic)关系的。下图解释了什么是单调关系。 Spearman 公式 其中 是两变量排序等级的差异。 [参考] Correlation (Pearson, Kendall, Spearman) - Statistics Solutions What does effect size tell you? | Simply Psychology Cohen"s Standards for Small, Medium, and Large Effect Sizes – Introductory Business Statistics Kendall Rank Correlation Explained. - Towards Data Science

相关不显著

生物统计学中运用比较普遍的一个概念就是相关系数，可以通过相关系数这一基本概念，衍生到构建基因共表达网络。大部分基因网络分析的方法，都是基因表达量相关系数的计算的推广和衍生，即使复杂算法，也是以相关系数的计算作为基础。所以理解相关系数，对后续的分析都有很大的影响。 皮尔森相关系数是最常见的相关性计算。 皮尔森相关百度百科解释：皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）也称皮尔森积差相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) ，是一种线性相关系数。皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。相关系数用r表示，其中n为样本量，分别为两个变量的观测值和均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的绝对值越大表明相关性越强。 从皮尔森相关系数的定义看，如果两个基因的表达量呈现为线性关系那么两个基因表达量就有显著的皮尔森相关性。 我们用R模拟几组数据 a, b, c三组数据，a和b为线性关系，相关性分析采用Pearson相关性分析为1，a和c的关系为指数型关系，使用Pearson相关性分析，发现其相关性为0.769，而使用spearman相关性分析，发现其相关性为1。 从上面的分析可以看出，两个基因的表达呈现为线性关系，那么则具有显著的皮尔森相关性，可以是正相关关系，也可以是负相关关系。 斯皮尔曼等级相关（Spearman"s correlation coefficient for ranked data）主要用于解决名称数据和顺序数据相关的问题。适用于两列变量，而且具有等级线性关系的资料。由英国心理学家、统计学家斯皮尔曼根据积差相关的概念推到而来，一些人把斯皮尔曼等级相关看做积差相关的特殊形式。 其中 是指等级个数， 是指两列变量等级的差数。 怎么理解上面说到的等级个数和等级差，这个就有点类似于非参数检验的方法，无论两个变量的数据如何变化，符合怎样的分布，我们只关注每个数值在变量内的排列顺序，如果两个变量的的对应值在各组内的排序是类似的，那么则具有显著的相关性。 此处引用其他帖子的一张图，有助于理解 我们把表中的数据输入R，利用cor.test 进行实践检验。 我们可以看到使用两种不同的检验方式，Pearson检验得到的相关系数是r = 0.7658951 ，使用Spearman 检验方式得到的相关系数是ρ = 1。所以采用不同的方式进行检验，要根据具体的问题进行取舍，并且通过检验之后，要得到一个合理的解释才是关键。 检验是方法，结论解释才是重心。 最后，还是回到刚开始的例子，a,b,c,d四组数据，分别有线性，幂指数的关系，使用不同的相关性方法得到的相关性系数有所不同。关键在于怎样选择，并做出合理的解释，由此进一步阐述规律。 R语言中，还有进行多组相关性检验，并可视化结果，下一篇中使用R语言对两组数据，数据集进行操作并可视化。 参考文章 皮尔森相关和斯皮尔曼等级相关 R语言-相关系数计算 R语言 相关性分析 R 相关性分析 R语言相关分析

相关系数（correlation coefficient）用于描述两个变量之间的相关程度。一般在[-1, 1]之间。包括： 在本次笔记中仅讨论 连续型变量 的相关系数。 cor.test() 和 cor() 都是R自带包里的函数，两者差别仅为 cor() 只给出相关系数一个值， cor.test() 给出相关系数，p值等。 你可以把数据的两组feature提出来进行相关性分析，看是否有相关性；也可以把包含多个feature的表格作为 cor() input，得到的是一个对称的 correlation matrix . 即所有feature两两比较的相关系数。然后你可以拿去各种可视化。 cor.test() 似乎不能这样用。 使用 Hmisc 包的rcorr()，可以得到correlation matrix的p值矩阵。当然 rcorr() 也可以像 cor() 那样，只计算两个feature之间的相关系数。 如果你想比较 attitude 6个feature中前3个与后3个的关联，并且需要进行多重矫正，需要使用psych包的corr.test()。 你有关于一套sample的两套feature，比方说两个dataframe, 其行是相同的(sample)，列为不同的feature.那么可以 corr.test(df1, df2, method= ...) 来计算两组feature的相关系数并加以矫正。这时得到的output不是对称的，而是 ncol(df1) * ncol(df2) 需要注意如果input为两个dataframe, 两者的row必须长度和顺序都一致。 可以根据P值，把P值做成 * ， ** ...这样的的significant levels，便于后面画热图。总的来说以下函数可以塞进去两个你想比较的dataframe，得到相关系数，矫正后的P值，校正后的P值significant levels矩阵，结合 heatmap.2 ，就可以画图了... spearmanCI() 安装 spearmanCI 包。在cor.test()中method使用pearson, 默认结果中有95%CI，但是spearman没有。 用法： spearmanCI(df[[var1]], df[[var2]], level=0.95) 注意一下它的Ouput不是一个完整的list...要把它读出来： capture.output(spearmanCI(...)) R里做相关系数的函数茫茫多，不止这几个。以后如果要用到其他的再补上。 Ref: 更多见STHDA的教程 corr.test的文档

晕！你错了吧，楼主。coorelation是相关分析，性别是二分变量，不同用person积差相关，而需要用列连相关。并且你这个分析性别的差异不是用相关分析，而是进行独立t检验。具体是做独立t检验，如果性别差异显著，就说明男和女有差异，然后看看那个平均数大，就说明男女那个的满意度多，而不是你说的那个对满意度的影响大。如果要进行影响分析的化，那么你就要进行回归分析，直接把性别作为自变量，满意度作为因变量，看看性别能否进入回归方程，才能说性别这个变量影响工作满意度，而不是你说的男女那个对满意度的影响大。

相关性分析用于评估两个或多个变量之间的关联性。 皮尔森相关性分析是一种参数相关性检验，检测的是两个变量间的线性关系；应用皮尔森相关性分析的前提是两个变量都是正态分布的，其相关性可以用线性回归曲线表示。 H0: true correlation is equal to 0 cor.test(){stats} 返回一系列参数，主要关注p.value 和 correlation coefficient(ample estimates: cor )； 可以改变cor.test(){stats}中的method 参数进行非参检验，但stats 的作者都表示用上面提到的包更的支持数据种类更多、估计结果准确性更高。 实际上就是每一个变量与其他变量间的相关性检验，因此方法也是上面提到的参数相关和非参相关检验。 多个检验同时进行时，如果对任意单个假设检验问题，p-值小于 α就拒绝原假设，则无法控制总体第一类错误率(family-wise error rate, FWER)；FWER随检验个数 mm增大而增大（ m→∞m→∞时收敛到1）。 总的来说，当同一个数据集有n次（n>=2）假设检验时，就要做多重假设检验校正 p.adjust(){stats}中的参数： p.adjust.methods = c("holm", "hochberg", "hommel", "bonferroni", "BH", "BY","fdr", "none") Hochberg"s and Hommel"s ： 适用于假设检验是独立或非负相关的检验结果， Hommel的方法比Hochberg的方法更强大，但差异通常很小，而Hochberg 的计算速度更快。 * BH{aka fdr(False Discovery Rate)} ： 是控制错误发现率，即将假阳性结果和真阳性的比例控制在一定范围内。 错误发现率是一种不如第一类错误率(family-wise error rate, FWER)严格的条件，因此这些方法比其他方法更有效，也是非常常用的方法。 bonferroni ：通过对p值的阈值进行校正来实现消除假阳性结果，是最严格的矫正方法，校正后拒绝的不只是假阳性结果，很多阳性结果也会被它拒绝。bonferroni 通过公式 p*(1/n){其中p为原始阈值，n为总检验次数}，拒绝le所有的假阳性结果发生的可能性。 H0: 两矩阵没有相关关系。 在微生物群落分析中， 免不了分析环境因子与菌落的相关性，此时便需要做CCA 和 Mantel test 分析 。Mantel test 分析是将微生物群落作为一个距离矩阵（如UniFrac distance matrix），环境变量作为另一个距离矩阵（如pH、有机碳、总氮、盐度、温度、地理等），再检验两个矩阵之间的相关性。 mantel.rtest (){ ade4 } mantel(){ecodist} mantel(){vegan} ggcor不仅内置了mental test 函数， 也很好的实现了mental test 可视化。 如果是矩阵相关系数计算，结果可能不怎么好解读。通过热图的方式可以有效的将结果分为多个层次，然后再对每个层次进行专注解读就显得方便多了。 专门为相关矩阵可视化写的R包也不少，包括画风比较粗狂、但结果又比较详细的corrgram， GGally， PerformanceAnalytics等，他们可以将原始数据分布，相关系数，线性回归的回归线，显著性P值等展示在一张画布中；而基于base绘图系统写的 corrplot 应该是最为精美的了，配色清新，功能齐全。对于已经习惯用了grid 图形系统的ggplot2语法的人来说， ggcorrplot 只实现了小部分的corrplot内容，虽然也很精美但是又有些意犹未尽的感觉；还在紧锣密鼓构建中的 ggcor 将满足大部分的相关系数可视化需求。 ggcor不同于常规的ggplot2扩展包，它引入了ggcor函数，目的调用ggplot() 来进行图层初始化，因此很多图层参数是通用的；但它需要相关系数矩阵来进行数据处理、绘图类型、背景、坐标轴、颜色映射、图例设置等，因此矩阵需要在这一步就输入。要么调用作者封装的cor(){stats}或 cor.test(){stats}，要么处理数据后用 as_cor_tbl() 和 fortify_cor()两个函数导入，应该能满足基本需求。 as_cor_tbl()函数 ： fortify_cor()函数 ： 主要用于处理原始数据表，可以调用cor(){stats}求相关系数，默认使用pearson方法，当然spearman和kendall方法也都支持。但stats 包的作者在cor() 下面提到，如果要用spearman和kendall 的方法，最好用其他的包。而且涉及P值矫正什么的，可能cor() 或者 cor.test() 函数并不能达到要求，最好还是自己做统计分析，最后进行数据格式处理。 几个重要图层： geom_square()、geom_circle2()、geom_ellipse2()、geom_pie2()、geom_colour()、geom_confbox()、geom_num()、geom_mark()、geom_cross() 基本就是形状、色彩、大小等，值得提出来说的只有geom_cross() 这个是根据阈值，在阈值外的位置打上一个X。

判定系数（Coefficient of Determination）和相关系数（Correlation Coefficient）是两个相关但不完全相同的概念。相关系数衡量了两个变量之间的线性关系的强度和方向。常见的相关系数有皮尔逊相关系数，它的取值范围在-1和1之间，接近-1表示负相关，接近1表示正相关，接近0表示无相关。而判定系数是用来解释一个因变量的变异程度可以被自变量解释的程度。它的取值范围在0和1之间，表示因变量的变异中有多少比例可以通过自变量进行解释。换句话说，判定系数衡量了回归模型对观察数据的拟合程度，越接近1说明回归模型能够更好地解释因变量的变异。虽然判定系数和相关系数都与变量之间的关系有关，但它们的计算方式和解释含义略有不同。判定系数主要用于评估回归模型的拟合优度，而相关系数主要用于衡量变量之间的线性关系的强度和方向。