线性回归方程中相关系数是什么意思

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。

相关系数公式：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。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。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。

1、利用协方差公式，将相关系数表达式展开，其中的多项式抵消之后即可得到化简。 2、协方差cov(XY)=E[XY]-E[X]*E[Y]。 3、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。 4、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。

相关系数rr=n(写上面)∑i=1(写下面)(Xi-X的平均数)(Yi-Y平均数)/根号下[∑(样子同上)(Xi-X平均数）的平方*∑（样子同上）（Yi-Y平均数）的平方

常见的相关系数为简单相关系数，简单相关系数又称皮尔逊相关系数或者线性相关系数。线性相关系数计算公式如图所示：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。线性相关系数性质：(1)定理: | ρXY | = 1的充要条件是，存在常数a，b，使得P{Y=a+bX}=1。相关系数ρXY取值在-1到1之间，ρXY = 0时。称X,Y不相关; | ρXY | = 1时，称X,Y完全相关，此时，X,Y之间具有线性函数关系; | ρXY | < 1时，X的变动引起Y的部分变动，ρXY的绝对值越大，X的变动引起Y的变动就越大， | ρXY | > 0.8时称为高度相关，当 | ρXY | < 0.3时称为低度相关，其它时候为中度相关。(2)推论:若Y=a+bX，则有。证明: 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。若b≠0，则ρXY ≠ 0。若b=0，则ρXY = 0。

1、标准差计算公式是标准差σ=方差开平方。标准差，中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。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。2、协方差cov计算公式是：cov(x,y)=EXY－EX*EY。3、相关系数介于区间[-1，1]内。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。

离差极差相关系数的公式是：r=frac{nsumxy-sumxsumy}{sqrt{nsumx^2-(sumx)^2}sqrt{nsumy^2-(sumy)^2}}。相关系数的值介于–1与+1之间，即–1≤r≤+1。其性质如下: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。一般可按三级划分:|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。

你想要什么公式呢？

若X和Y独立，则必有|pxy=0| ，因而X和Y不相关；若X和Y不相关，则仅仅是不存在线性关系，可能存在其他关系，如x^2+y^2=1 ，X和Y不独立。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。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。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。分别带入公式即可求解相关关系数。

x与y的相关系数可以通过公式Cov(X,Y)/根号（Var[X]*Var[Y]），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。x与y的相关系数：1、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。2、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。3、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。

一般来说，线性回归都可以通过最小二乘法求出其方程，可以计算出对于y=bx+a的直线，其经验拟合方程如下：其相关系数（即通常说的拟合的好坏）可以用以下公式来计算： 虽然不同的统计软件可能会用不同的格式给出回归的结果，但是它们的基本内容是一致的。以STATA的输出为例来说明如何理解回归分析的结果。在这个例子中，测试读者的性别（gender），年龄（age），知识程度（know）与文档的次序（noofdoc）对他们所觉得的文档质量(relevance)的影响。输出：Source | SS df MS Number of obs = 242-------------+------------------------------------------ F ( 4, 237) = 2.76Model | 14.0069855 4 3.50174637 Prob > F = 0.0283Residual | 300.279172 237 1.26700072 R-squared = 0.0446------------- +------------------------------------------- Adj R-squared = 0.0284Total | 314.286157 241 1.30409194 Root MSE = 1.1256------------------------------------------------------------------------------------------------relevance | Coef. Std. Err. t P>|t| Beta---------------+--------------------------------------------------------------------------------gender | -.2111061 .1627241 -1.30 0.196 -.0825009age | -.1020986 .0486324 -2.10 0.037 -.1341841know | .0022537 .0535243 0.04 0.966 .0026877noofdoc | -.3291053 .1382645 -2.38 0.018 -.1513428_cons | 7.334757 1.072246 6.84 0.000 .------------------------------------------------------------------------------------------- ，，其中，代表y的平方和；是相关系数，代表变异被回归直线解释的比例；就是不能被回归直线解释的变异，即SSE。根据回归系数与直线斜率的关系，可以得到等价形式：，其中b为直线斜率 ，其中是实际测量值，是根据直线方程算出来的预测值

（最小二乘标准公式为y=a+bx,将质量用本地重力加速度换算成重力,作为x值,电压作为y值,得出的b即为K值）线性相关系数r可用相同方法求得.（本实验对

用统计函数中的CORREL函数,假设的两组数据为:A1:A10和B1:B10 在C1输入公式=CORREL(A1:A10,B1:B10) 相关系数就出来了, 以前我也不知有这个公式,我是用求标准差的办法设置的公式做了一个小模板,累死了,哈哈!

相关系数当对 N 个主体中的每一个变量进行观测时，CORREL 工作表函数可计算两个测量变量之间的相关系数。（缺少任何主体的观测值将导致该主体在分析中被忽略。）当 N 个主体中的每一个均具备两个以上的测量变量时，相关系数分析工具则尤为有用。它会提供一个输出表格，即相关矩阵，显示应用到每对可能的测量变量的 CORREL函数值。相关系数与协方差相似，是两个测量变量之间关联变化程度的指标。与协方差不同的是，相关系数是比例值，因此它的值与用来表示两个测量变量的单位无关。（例如，如果两个测量变量为重量和高度，则将重量从英镑转换为公斤时，相关系数的值不会改变。）任何相关系数的值必须介于 -1 和 +1 之间（包括 -1 和 +1）。可以使用相关系数分析工具来检验每对测量值变量，以便确定两个测量值变量是否趋向于同时变动，即，一个变量的较大值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联（正相关）；或者一个变量的较小值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联（负相关）；或者两个变量的值趋向于互不关联（相关系数近似于零）。

当r=0时，说明X和Y两个变量之间无直线关系。相关系数 相关系数是变量之间相关程度的指标。样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值一般介于-1～1之间。相关系数不是等距度量值,而只是一个顺序数据。计算相关系数一般需大样本。相关系数 又称皮（尔生）氏积矩相关系数，说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。相关系数用希腊字母γ表示，γ值的范围在-1和+1之间。γ＞0为正相关，γ＜0为负相关。γ＝0表示不相关；γ的绝对值越大，相关程度越高。两个现象之间的相关程度，一般划分为四级：如两者呈正相关，r呈正值，r=1时为完全正相关；如两者呈负相关则r呈负值，而r=-1时为完全负相关。完全正相关或负相关时，所有图点都在直线回归线上；点子的分布在直线回归线上下越离散，r的绝对值越小。当例数相等时，相关系数的绝对值越接近1，相关越密切；越接近于0，相关越不密切。当r=0时，说明X和Y两个变量之间无直线关系。相关系数的计算公式为：其中xi为自变量的标志值；i＝1，2，…n；■为自变量的平均值，为因变量数列的标志值；■为因变量数列的平均值。为自变量数列的项数。对于单变量分组表的资料，相关系数的计算公式为：其中fi为权数，即自变量每组的次数。在使用具有统计功能的电子计算机时，可以用一种简捷的方法计算相关系数，其公式为：使用这种计算方法时，当计算机在输入x、y数据之后，可以直接得出n、■、∑xi、∑yi、∑■、∑xiy1、γ等数值，不必再列计算表。

sql2005有没有类似excelcorrel的函数，实现相关系数的计算excel中的相关系数是可以用correl函数计算出来。假设的两组数据为:a1:a7和b1:b7，在c1输入公式=correl(a1:a7,b1:b7)即可。correl函数语法具有下列参数：correl(array1,array2)array1必需。第一组数值单元格区域。array2必需。第二组数值单元格区域。其中x和y是样本平均值average(array1)和average(array2)。

gamma相关系数公式具体语法是CORREL（第一列数据，第二列数据），操作方法是选中需要输出的单元格，键入“=”。在上方函数选择里面选“其他函数”-统计函数-CORREL，然后他会出对话框要你填两个范围，分别框选你需要的两列数据所在的区域就可以了。需要对样本的r值进行统计学检验才能判定两个变量是否存在关联性，而不是根据r的大小来判断。SPSS中在结果表“correlation”中倒数第二列给出r值，最后一列给出的就是统计检验的P值，P值<0.05就能认为两变量存在相关关系。系统gamma：系统gamma所表示的变换，是计算机系统在读取了照片数字文件之后，在输出到显示器之前的一种变换，对于windows系统它存在于显卡中，是可调节的，可校正的。由于显示器gamma和文件gamma是固定不变的，gamma校正过程是校正计算机的系统gamma！，使得显示器gamma、系统gamma、文件gamma三个变换的叠加为1.0,从而使最终显示器的图像和原始场景一样，不存在失真。

斯皮尔曼等级相关系数是一种衡量两个变量X、Y相关性的方法。计算公式为：有趣的是，它不是直接针对变量各维度的值进行运算，而是针对各维度值的排序，即所谓的等级(rank)。显然，如果两变量单调性一致，则各维度等级的差d i 均为0时，ρ=1；单调性相反时，ρ=−1。例，计算IQ值与每周看电视小时数之间的斯皮尔曼相关系数：斯皮尔曼等级相关系数以Charles Spearman命名，并经常用希腊字母ρ（rho）表示其值。斯皮尔曼等级相关系数用来估计两个变量X、Y之间的相关性，其中变量间的相关性可以使用单调函数来描述。如果两个变量取值的两个集合中均不存在相同的两个元素，那么，当其中一个变量可以表示为另一个变量的很好的单调函数时（即两个变量的变化趋势相同），两个变量之间的ρ可以达到+1或-1。

相关系数r的计算公式是ρXY=Cov(X，Y)/√［D(X)]√［D(Y)]。公式描述：公式中Cov(X，Y)为X，Y的协方差，D(X)、D(Y)分别为X、Y的方差。公式。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。缺点需要指出的是，相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1。当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。

计算等级相关系数的公式r = ∑（{x-(n+1)/2}{y-(n+1)/2})/√(∑{（x-(n+1)/2）^2} ∑{（y-(n+1)/2）^2 })。（亦可表为r = 1 - (6∑(x-y)^2 )/(n^3-n)）。原本是为（两随机变量）正态相关而推导的；正态相关面在两随机变量取值中心凸起最高，而在（该两变量）其余取值处则会向各个方向延伸。在一项特定的试验中：正态相关面的各种组合都是可能出现的。但x和y的可能取值均在有限区间内，且x, y（一次）只能在其中取到也仅能取到一个值。因此，由等级相关系数公式表示的x和y的相关关系就需要作进一步的考察。等级相关系数r可能为某分布之一参数的估计量，但这分布为何并不清楚，而r是否为该参数的最佳估计也不清楚。

相关系数是指与某一关系式或是公式等的常系数，相关系数是变量之间相关程度的指标。样本相关系数用r表示，总体相关系数用ρ表示，相关系数的取值范围为[-1，1]。|r|值越大，误差Q越小，变量之间的线性相关程度越高；|r|值越接近0，Q越大，变量之间的线性相关程度越低。样本相关系数的推导过程相关系数用于判断样本参数的相关关系，很小，表明样本范围内，两个参数相关关系很弱；显著性水平用于判断总体和样本的一致性，显著性水平很高，表明总体与样本一致性程度较高，总体范围内，两个参数的相关关系也很弱。相关系数是介于-1和1之间的一个数，描述了各个数据点与直线的偏离程度。通过它可以量度回归线与数据线的拟合度，通常用字幕r表示。

在数学必修3上有啊

问题一：什么是样本相关系数 相关系数是指与某一关系式或是公式等的常系数，相关系数是变量之间相关程度的指标。样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范盯为[-1,1]。|r|值越大，误差Q越小，变量之间的线性相关程度越高；|r|值越接近0，Q越大，变量之间的线性相关程度越低。 问题二：什么是相关系数 相关系数是变量之间相关程度的指标。样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1]。|r|值越大，误差Q越小，变量之间的线性相关程度越高；|r|值越接近0，Q越大，变量之间的线性相关程度越低。 相关系数又称皮（尔生）氏积矩相关系数，说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。 相关系数用希腊字母γ表示，γ值的范围在-1和+1之间。 γ＞0为正相关，γ＜0为负相关。γ＝0表示不相关； γ的绝对值越大，相关程度越高。 两个现象之间的相关程度，一般划分为四级： 如两者呈正相关，r呈正值，r=1时为完全正相关；如两者呈负相关则r呈负值，而r=-1时为完全负相关。完全正相关或负相关时，所有图点都在直线回归线上；点子的分布在直线回归线上下越离散，r的绝对值越小。当例数相等时，相关系数的绝对值越接近1，相关越密切；越接近于0，相关越不密切。当r=0时，说明X和Y两个变量之间无直线关系。通常|r|大于0.8时，认为两个变量有很强的线性相关性。 编辑本段相关系数的计算公式 其中xi为自变量的标志值；i＝1，2，…n；■为自变量的平均值， 为因变量数列的标志值；■为因变量数列的平均值。 为自变量数列的项数。对于单变量分组表的资料，相关系数的计算公式为： 相关系数计算公式 [1]? r=n(写上面)∑i=1(写下面)(Xi-X的平均数)(Yi-Y平均数)/根号下[∑(样子同上)(Xi-X平均数）的平方*∑（样子同上）（Yi-Y平均数）的平方 其中fi为权数，即自变量每组的次数。在使用具有统计功能的电子计算机时，可以用一种简捷的方法计算相关系数，其公式为： 使用这种计算方法时，当计算机在输入x、y数据之后，可以直接得出n、■、∑xi、∑yi、∑■、∑xiy1、γ等数值，不必再列计算表。 问题三：样本相关系数是怎么得出的 1.在概率论计算中的应用 例1．若将一枚硬币抛n次，X表示n次试验中出现正面的次数，Y表示n次试验中出现反面的次数。计算ρXY。 解：由于X+Y=n，则Y=-X+n，根据相关系数的攻质推论，得ρXY = ? 1。 例2．已知随机变量X、Y分别服从正态分布N(1，9)，N(0，16)且X，Y的相关系数 设，求证X，Z相互独立。 证明：由已知得E(X)=1，D(X)=9，E(Y)= 0，D(Y) = 16 由于正态分布的随机变量的线性组合仍然服从正态分布，知Z是正态变量。 根据数学期望的性质有 根据方差的性质有得 由于 E(XY) = Cov(X,Y) + E(X)E(Y) = ? 6， E(X) = D(X) + [E(X)] = 10 ρXZ = 0，X，Z不相关。 由于正态随机变量的相互独立与互不相关等价，故X,Z相互独立。 因此，一般情况下两个随机变量不相关不一定相互独立。不相关仅指随机变量之间没有线性关系，而相互独立则表明随机变量之间互不影响，没有关系。 2.在企业物流上的应用 【例】一种新产品上市。在上市之前，公司的物流部需把新产品合理分配到全国的10个仓库，新品上市一个月后，要评估实际分配方案与之前考虑的其他分配方案中，是实际分配方案好还是其中尚未使用的分配方案更好，通过这样的评估，可以在下一次的新产品上市使用更准确的产品分配方案，以避免由于分配而产生的积压和断货。表1是根据实际数据所列的数表。 通过计算，很容易得出这3个分配方案中，B的相关系数是最大的，这样就评估到B的分配方案比实际分配方案A更好，在下一次的新产品上市分配计划中，就可以考虑用B这种分配方法来计算实际分配方案。 3.在聚类分析中的应用 【例】如果有若干个样品，每个样品有n个特征，则相关系数可以表示两个样品间的相似程度。借此，可以对样品的亲疏远近进行距离聚类。例如9个小麦品种(分别用A1,A2,...,A9表示)的6个性状资料见表2，作相关系数计算并检验。 由相关系数计算公式可计算出6个性状间的相关系数，分析及检验结果见表3。由表3可以看出，冬季分蘖与每穗粒数之间呈现负相关(ρ = ? 0.8982)，即麦冬季分蘖越多，那么每穗的小麦粒数越少，其他性状之间的关系不显著。 问题四：spss中检测配对样本相关系数后面的sig是什么意思 sig即p值，代表假设检验中的显著性，通常如果sig 问题五：相关系数多少算具有相关性？ 相关系数的强弱仅仅看系数的大小是不够的。一般来说，取绝对值后，0-0.09为没有相关性，0.3-弱，0.1-0.3为弱相关，0.3-0.5为中等相关，0.5-1.0为强相关。但是，往往你还需要做显著性差异检验，即t-test，来检验两组数据是否显著相关，这在SPSS里面会自动为你计算的。 样本书越是大，需要达到显著性相关的相关系数就会越小。所以这关系到你的样本大小，如果你的样本很大，比如说超过300，往往分析出来的相关系数比较低，比如0.2，因为你样本量的增浮造成了差异的增大，但显著性检验却认为这是极其显著的相关。 一般来说，我们判断强弱主要看显著性，而非相关系数本身。但你在撰写论文时需要同时报告这两个统计数据。 问题六：相关系数与样本容量的关系 相关系数是结合样本中数据的相关性计算出来的 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。于是，著厂统计学家卡尔・皮尔逊设计了统计指标――相关系数(Correlation coefficient)。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。 问题七：样本相关系数ρ与总体相关系数r为什么不同 sorry,无能为力

相关系数有很多种，简单相关系数，偏相关系数，复相关系数，自相关系数，它们分析的问题情况不同。你可以百度一下。最好就是找到一本应用统计学，看看书上的详细解释，比较准确。简单相关系数说简单点就是两个变量的线性相关程度，其值在-1，1之间，-1，1都可以取到。-1说明他们是完全的负线性相关，1说明是完全的正相关。

1、利用协方差公式，将相关系数表达式展开，其中的多项式抵消之后即可得到化简。2、协方差cov(XY)=E[XY]-E[X]*E[Y]。3、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。4、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。

协方差计算公式为：COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y). 随机变量X和Y的（线性）相关系数ρ(X, Y) =COV(X,Y)/(√D(X)*√D(Y)), D(X)=Var(X)为X的方差. X、Y的联合概率密度函数为： f(x, y)= 2, 0

如何理解相关系数？相关系数是用于衡量两个变量之间的相关性的统计指标，其值介于-1和1之间。当两个变量之间存在正相关时，其值位于0到1之间；而当它们之间存在负相关时，其值位于-1到0之间。如果两个变量之间没有相关性，相关系数的值将为0。

标准差 D (X ) = E [X - E(X)]2 根号D (X )为 X 的均方差或标准差 常用公式D(X)=E(X2)-E2(X) 协方差 COV（X,Y）=E([X-E(X)][Y-E(Y)]) 相关系数 协方差/[根号D（X）*根号D（Y）]

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。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。

回归系数越大表示x对y影响越大，正回归系数表示y随x增大而增大，负回归系数表示y随x增大而减小。回归方程式^y=bx+a中之斜率b,称为回归系数,表x每变动1单位,平均而言，y将变动b单位。

常见的相关系数为简单相关系数，简单相关系数又称皮尔逊相关系数或者线性相关系数。线性相关系数计算公式如图所示：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。线性相关系数性质：(1)定理: | ρXY | = 1的充要条件是，存在常数a，b，使得P{Y=a+bX}=1。相关系数ρXY取值在-1到1之间，ρXY = 0时。称X,Y不相关; | ρXY | = 1时，称X,Y完全相关，此时，X,Y之间具有线性函数关系; | ρXY | < 1时，X的变动引起Y的部分变动，ρXY的绝对值越大，X的变动引起Y的变动就越大， | ρXY | > 0.8时称为高度相关，当 | ρXY | < 0.3时称为低度相关，其它时候为中度相关。(2)推论:若Y=a+bX，则有。证明: 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。若b≠0，则ρXY ≠ 0。若b=0，则ρXY = 0。

科技名词定义中文名称：相关系数 英文名称：correlation coefficient;coefficient of correlation 定义1：衡量两个变量线性相关密切程度的量。对于容量为n的两个变量x，y的相关系数rxy可写为 ，式中 是两变量的平均值 所属学科：大气科学（一级学科）；气候学（二级学科） 定义2：由回归因素所引起的变差与总变差之比的平方根。 所属学科：生态学（一级学科）；数学生态学（二级学科） 定义3：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。 所属学科：遗传学（一级学科）；群体、数量遗传学（二级学科）

算起来很麻烦

首先，需要找到相关的实验数据，一般是实际测量的，存在着某种线性相关，包括正相关、负相关等等，获得样本数据之后，输入到Excel表格当中，如下图所示。1.选中实验数据（包含X、Y），在“插入”选项卡上，选择“图标”组中的“散点图”，至于散点图的样式，选择第一个就可以啦，这样可以方便后期进行相关系数的操作，在这里就先埋个伏笔。2.这样，就以X、Y为数据源，做出来一个散点图，从散点图上可以看出，存在这样一条直线，可以使图表中的点尽可能的落在直线的两侧，而这条直线的斜率和截距就是需要的相关系数。3.接下来，简单的对于做的图标进行修饰一下，包括颜色的填充、图标区域和绘图区域的颜色匹配、边框的格式等等。4.如何获得样本数据的相关系数,这就是针对样本数据，进行添加趋势线。在的图表中选择我们的样本数据点，然后鼠标右键单击，在弹出来的活动窗口中，选择“添加趋势线”选项。5.弹出“设置趋势线格式”窗口，趋势线的类型我们选择“直线”，那么得到的结果就是线性相关系数。在窗口的底部勾选“显示公式”和“显示R平方值”，这个R就是我们需要的相关系数。6.以上步骤完成以后，就可以得到数据相关系数，可以看到拟合直线的函数表达式，同时得到R的平方值，那么R值就是我们需要的相关系数，因为是进行直线拟合，所以得到的就是线性相关系数。

　　想要学好初中物理，熟记物理公式是前提，下面是我为大家整理的初中物理公式大全，包括初中物理力学部分公式、初中物理电学部分公式以及一些常用的物理量： 　　力学部分 　　一、速度公式 　　物理量 计算式 国际主单位 常用单位 换算关系 　　速度v V=s/t m/s Km/h 1m/s=3.6km/h 　　路程s S=vt m Km 1km=1000m 　　时间t t=s/v s h 1h=60min=3600s 　　火车过桥(洞)时通过的路程s=L桥+L车 　　声音在空气中的传播速度为340m/s 　　光在空气中的传播速度为3×108m/s 　　二、密度公式 　　(ρ水=1.0×103 kg/ m3) 　　物理量 计算式 国际主单位 常用单位 换算关系 　　密度ρ ρ=m/v Kg/ m3 g/ Cm3 1g/ Cm3=1000kg/ m3 　　质量m M=ρv Kg g 1kg=1000g 　　体积v V=m/ρ m3 Cm3 1 m3=103dm3=106cm3 1L=103ml(cm3) 　　冰与水之间状态发生变化时m水=m冰 ρ水>ρ冰 v水 　　同一个容器装满不同的液体时，不同液体的体积相等，密度大的质量大 　　空心球空心部分体积V空=V总-V实 　　三、重力公式 　　G=mg (通常g取10N/kg，题目未交待时g取9.8N/kg) 　　同一物体G月=1/6G地 m月=m地 　　四、杠杆平衡条件公式 　　F1l1=F2l2 F1 /F2=l2/l1 　　五、动滑轮公式 　　不计绳重和摩擦时F=1/2(G动+G物)s=2h 　　六、滑轮组公式 　　不计绳重和摩擦时F=1/n(G动+G物)s=nh 　　七、压强公式(普适) 　　P=F/S固体平放时F=G=mg 　　S的国际主单位是m2 1m2=102dm2=104cm2=106mm2 　　八、液体压强公式P=ρgh 　　液体压力公式F=PS=ρghS 　　规则物体(正方体、长方体、圆柱体)公式通用 　　九、浮力公式 　　(1)、F浮=F"-F (压力差法) 　　(2)、F浮=G-F (视重法) 　　(3)、F浮=G (漂浮、悬浮法) 　　(4)、阿基米德原理：F浮=G排=ρ液gV排 (排水法) 　　十、功的公式 　　W=FS把物体举高时W=GhW=Pt 　　十一、功率公式 　　P=W/tP=W/t=Fs/t=Fv(v=P/F) 　　十二、有用功公式 　　举高W有=Gh水平W有=FsW有=W总-W额 　　十三、总功公式 　　W总=FS (S=nh)W总=W有/ηW总= W有+W额 W总=P总t 　　十四、机械效率公式 　　η=W有/W总 η=P有/ P总 　　(在滑轮组中η=G/Fn) 　　(1)、η=G/ nF(竖直方向) 　　(2)、η=G/(G+G动) (竖直方向不计摩擦) 　　(3)、η=f / nF (水平方向) 　　 十五、热学公式 C水=4.2×103J/(Kg·℃) 　　1、吸热：Q吸=Cm(t-t0)=CmΔt 　　2、放热：Q放=Cm(t0-t)=CmΔt 　　3、热值：q=Q/m 　　4、炉子和热机的效率： η=Q有效利用/Q燃料 　　5、热平衡方程：Q放=Q吸 　　6、热力学温度：T=t+273K 　　7.燃料燃烧放热公式Q吸=mq或Q吸=Vq(适用于天然气等) 　　电学部分 　　 1、电流强度： I=Q电量/t 　　 2、电阻： R=ρL/S 　　 3、欧姆定律： I=U/R 　　4、焦耳定律： 　　(1)、Q=I2Rt普适公式) 　　(2)、Q=UIt=Pt=UQ电量=U2t/R (纯电阻公式) 　　5、串联电路： 　　(1)、I=I1=I2 　　(2)、U=U1+U2 　　(3)、R=R1+R2 (1)、W=UIt=Pt=UQ (普适公式) 　　(2)、W=I2Rt=U2t/R (纯电阻公式) 　　(4)、U1/U2=R1/R2 (分压公式) 　　(5)、P1/P2=R1/R2 　　6、并联电路： 　　(1)、I=I1+I2 　　(2)、U=U1=U2 　　(3)、1/R=1/R1+1/R2 [ R=R1R2/(R1+R2)] 　　(4)、I1/I2=R2/R1(分流公式) 　　(5)、P1/P2=R2/R1 　　7、定值电阻： 　　(1)、I1/I2=U1/U2 　　(2)、P1/P2=I12/I22 　　(3)、P1/P2=U12/U22 　　8、电功： 　　(1)、W=UIt=Pt=UQ (普适公式) 　　(2)、W=I2Rt=U2t/R (纯电阻公式) 　　9、电功率： 　　(1)、P=W/t=UI (普适公式) 　　(2)、P=I2R=U2/R (纯电阻公式) 　　常用物理量 　　1、光速：C=3×108m/s (真空中) 　　2、声速：V=340m/s (15℃) 　　3、人耳区分回声：≥0.1s 　　4、重力加速度：g=9.8N/kg≈10N/kg 　　5、标准大气压值：760毫米水银柱高=1.01×105Pa 　　6、水的密度：ρ=1.0×103kg/m3 　　7、水的凝固点：0℃ 　　8、水的沸点：100℃ 　　9、水的比热容：C=4.2×103J/(kg•℃) 　　10、元电荷：e=1.6×10-19C 　　11、一节干电池电压：1.5V 　　12、一节铅蓄电池电压：2V 　　13、对于人体的安全电压：≤36V(不高于36V) 　　14、动力电路的电压：380V 　　15、家庭电路电压：220V 　　16、单位换算： 　　(1)、1m/s=3.6km/h 　　(2)、1g/cm3 =103kg/m3 　　(3)、1kw•h=3.6×106J

教科书上有的公式，还需要求助他人？

速度：V（m/S） v= S：路程/t：时间 1m/s=3.6km/h 重力G （N） G=mg（ m：质量； g：9.8N/kg或者10N/kg ） 密度：ρ （kg/m3） ρ= m/v （m：质量； V：体积 ） 1g/cm3=1000kg/m3 合力：F合 （N） 方向相同：F合=F1+F2 ； 方向相反：F合=F1—F2 方向相反时，F1>F2 浮力：F浮 (N) F浮=G物—G视 （G视：物体在液体的重力 ） 浮力：F浮 (N) F浮=G物 （此公式只适用 物体漂浮或悬浮 ） 浮力：F浮 (N) F浮=G排=m排g=ρ液gV排 （G排：排开液体的重力 ；m排：排开液体的质量 ；ρ液：液体的密度 ； V排：排开液体的体积 (即浸入液体中的体积) ） 杠杆的平衡条件： F1L1= F2L2 （ F1：动力 ；L1：动力臂；F2：阻力； L2：阻力臂 ） 定滑轮： F=G物 S=h （F：绳子自由端受到的拉力； G物：物体的重力； S：绳子自由端移动的距离； h：物体升高的距离） 动滑轮： F= （G物+G轮)/2 S=2 h （G物：物体的重力； G轮：动滑轮的重力） 滑轮组： F= （G物+G轮） S=n h （n：通过动滑轮绳子的段数） 机械功：W （J） W=Fs （F：力； s：在力的方向上移动的距离 ） 有用功：W有 =G物h 总功：W总 W总=Fs 适用滑轮组竖直放置时 机械效率: η=W有/W总 ×100% 功率:P （w） P= w/t (W：功; t：时间) 压强p （Pa） P= F/s (F：压力; S：受力面积） 液体压强：p （Pa） P=ρgh （ρ：液体的密度； h：深度【从液面到所求点的竖直距离】 ） 热量：Q （J） Q=cm△t （c：物质的比热容； m：质量 ；△t：温度的变化值 ）燃料燃烧放出的热量：Q（J） Q=mq （m：质量； q：热值） 常用的物理公式与重要知识点 串联电路 电流I（A） I=I1=I2=…… 电流处处相等 串联电路 电压U（V） U=U1+U2+…… 串联电路起分压作用 串联电路 电阻R（Ω） R=R1+R2+…… 并联电路 电流I（A） I=I1+I2+…… 干路电流等于各支路电流之和（分流） 并联电路 电压U（V） U=U1=U2=…… 并联电路 电阻R（Ω）1/R =1/R1 +1/R2 +…… 欧姆定律： I= U/R 电路中的电流与电压成正比，与电阻成反比 电流定义式 I= Q/t （Q：电荷量（库仑）；t：时间（S） ） 电功：W （J） W=UIt=Pt （U：电压； I：电流； t：时间； P：电功率 ） 电功率： P=UI=I2R=U2/R （U:电压； I：电流； R：电阻 ） 电磁波波速与波 长、频率的关系： C=λν （C：波速（电磁波的波速是不变的，等于3×108m/s）； λ：波长； ν：频率 ）

五哥哥泡妞公式

怎么记住初中物理公式是我学初中物理时最烦恼的事情,初中物理公式很多,靠死记硬背的话并不容易背,而且记不长时间,考过试就丢了.但是,我后来自己总结出了一个小窍门——通过实验记定理.因为教材上每个公式定理出现的时候,肯定有个小实验,是通过实验来说明原理的.我就用“VCM仿真实验”,拼命做实验,一边做一别想原理,然后,好像也不用特意背,一想起做过的实验相应的公式原理就在我脑海里自然出来了.大概这就是所谓的立体的知识比平面的知识更容易接受的原因吧.顺便提供初中物理公式大全：物理量单位公式 名称符号名称符号 质量m千克kgm=pv 温度t摄氏度°C 速度v米／秒m/sv=s/t 密度p千克／米³kg/m³p=m/v 力（重力）F牛顿（牛）NG=mg 压强P帕斯卡（帕）PaP=F/S 功W焦耳（焦）JW=Fs 功率P瓦特（瓦）wP=W/t 电流I安培（安）AI=U/R 电压U伏特（伏）VU=IR 电阻R欧姆（欧）R=U/I 电功W焦耳（焦）JW=UIt 电功率P瓦特（瓦）wP=W/t=UI 热量Q焦耳（焦）JQ=cm(t-t°) 比热c焦／（千克°C）J/(kg°C) 真空中光速3×108米／秒 g9.8牛顿／千克 15°C空气中声速340米／秒 安全电压不高于36伏

初中物理常用公式大全：电学部分。1、电流强度：I=Q电量/t。2、电阻：R=ρL/S。3、欧姆定律：I=U/R。4、焦耳定律：(1)、Q=I2Rt普适公式）。(2)、Q=UIt=Pt=UQ电量=U2t/R(纯电阻公式)。5、串联电路：(1)、I=I1=I2。(2)、U=U1+U2。(3)、R=R1+R2(1)、W=UIt=Pt=UQ(普适公式）。(2)、W=I2Rt=U2t/R(纯电阻公式)。(4)、U1/U2=R1/R2(分压公式)。(5)、P1/P2=R1/R2。6、并联电路：(1)、I=I1+I2。(2)、U=U1=U2。(3)、1/R=1/R1+1/R2[R=R1R2/(R1+R2)]。(4)、I1/I2=R2/R1(分流公式)。(5)、P1/P2=R2/R1。7、定值电阻：(1)、I1/I2=U1/U2。(2)、P1/P2=I12/I22。(3)、P1/P2=U12/U22。8、电功：(1)、W=UIt=Pt=UQ(普适公式)。(2)、W=I2Rt=U2t/R(纯电阻公式)。9、电功率：(1)、P=W/t=UI(普适公式)。(2)、P=I2R=U2/R(纯电阻公式)。

物理是初中阶段非常重要的一门学科。对于“电学”这一块，其实只需要掌握两个方面就行了，一是电学的基本公式，二是电路特点。下面我整理了初中物理电学公式。 初中物理电学公式一、 欧姆定律部分 1. I=U/R(欧姆定律:导体中的电流跟导体两端电压成正比,跟导体的电阻成反比) 2. I=I1=I2=…=In (串联电路中电流的特点：电流处处相等) 3. U=U1+U2+…+Un (串联电路中电压的特点：串联电路中,总电压等于各部分电路两端电压之和) 4. I=I1+I2+…+In (并联电路中电流的特点：干路上的电流等于各支路电流之和) 5. U=U1=U2=…=Un (并联电路中电压的特点：各支路两端电压相等.都等于电源电压) 6. R=R1+R2+…+Rn (串联电路中电阻的特点：总电阻等于各部分电路电阻之和) 7. 1/R=1/R1+1/R2+…+1/Rn (并联电路中电阻的特点：总电阻的倒数等于各并联电阻的倒数之和) 8. R并= R/n(n个相同电阻并联时求总电阻的公式) 9. R串=nR (n个相同电阻串联时求总电阻的公式) 10. U1：U2=R1：R2 (串联电路中电压与电阻的关系：电压之比等于它们所对应的电阻之比) 11. I1：I2=R2：R1 (并联电路中电流与电阻的关系：电流之比等于它们所对应的电阻的反比) 点击查看： 高中物理知识点总结及公式大全 初中物理电学公式二、 电功电功率部分 12.P=UI (经验式,适合于任何电路) 13.P=W/t (定义式,适合于任何电路) 14.Q=I2Rt (焦耳定律,适合于任何电路) 15.P=P1+P2+…+Pn (适合于任何电路) 16.W=UIt (经验式,适合于任何电路) 17.P=I2R (复合公式,只适合于纯电阻电路) 18.P=U2/R (复合公式,只适合于纯电阻电路) 19.W=Q (经验式,只适合于纯电阻电路.其中W是电流流过导体所做的功,Q是电流流过导体产生的热) 20.W=I2Rt (复合公式,只适合于纯电阻电路) 21.W=U2t/R (复合公式,只适合于纯电阻电路) 22.P1:P2=U1:U2=R1:R2 (串联电路中电功率与电压、电阻的关系：串联电路中,电功率之比等于它们所对应的电压、电阻之比) 23.P1:P2=I1:I2=R2:R1 (并联电路中电功率与电流、电阻的关系：并联电路中,电功率之比等于它们所对应的电流之比、等于它们所对应电阻的反比) 电学作为物理这一学科的重要组成部分，不只是在中考的时候占有很大比重，在中考的时候也非常的重要，万丈的高楼需要好的地基，要想孩子在中考和中考中不因电学而受阻就需要从现在开始打好基础，掌握好最基础的知识和公式。 推荐阅读： 高中物理电学公式大全 中考物理第一轮复习经验 中考物理功是能量转化的量度公式 中考物理易错知识点总结（二） 中考物理易错知识点总结（一） 如何提高中考物理成绩

抛物线：y = ax *+ bx + c就是y等于ax 的平方加上 bx再加上 ca 0时开口向上a < 0时开口向下c = 0时抛物线经过原点b = 0时抛物线对称轴为y轴还有顶点式y = a(x+h)* + k就是y等于a乘以(x+h)的平方+k-h是顶点坐标的xk是顶点坐标的y一般用于求最大值与最小值抛物线标准方程:y^2=2px它表示抛物线的焦点在x的正半轴上,焦点坐标为(p/2,0) 准线方程为x=-p/2由于抛物线的焦点可在任意半轴,故共有标准方程y^2=2px y^2=-2px x^2=2py x^2=-2py圆：体积=4/3(pi)(r^3)面积=(pi)(r^2)周长=2(pi)r圆的标准方程 (x-a)2+(y-b)2=r2 注：(a,b)是圆心坐标圆的一般方程 x2+y2+Dx+Ey+F=0 注：D2+E2-4F0

在圆锥曲线的统一定义中：到定点与定直线的距离的比为常数e(e>0)的点的轨迹，叫圆锥曲线。而这条定直线就叫做准线。0<e<1时, 轨迹为椭圆； e=1时, 轨迹为抛物线； e>1时，轨迹为双曲线。准线方程椭圆椭圆： (x^2/a^2)+(y^2/b^2)=1 准线准线方程为：:x=±a^2/c 椭圆： (y^2/a^2)+(x^2/b^2)=1准线方程为：:y=±a^2/c 双曲线双曲线：(x^2/a^2)-(y^2/b^2)=1准线方程为：:x=±a^2/c 双曲线： (y^2/a^2)-(x^2/b^2)=1准线方程为：:y=±a^2/c 抛物线1、抛物线：y^2=2px 准线方程为：x=-p/22、抛物线：y^2=-2px 准线方程为：x=p/23、抛物线：x^2=2py 准线方程为：y=-p/24、抛物线：x^2=-2py 准线方程为：y=p/2编辑本段几何性质准线到顶点的距离为Rn/e，准线到焦点的距离为P = Rn(1+e)/e = L0/e 。当离心率e大于零时，则P为有限量，准线到焦点的距离为P = Rn(1+e)/e = L0/e 。当离心率e等于零时，则P为无限大，P是非普适量。用无限远来定义圆锥曲线是不符合常理的。目前教科书中定义局限性的原因是不了解准线的几何性质，当e等于零时则准线为无限远，准线是非普适量，是局限性的量。教科书中用准线来定义圆锥曲线是不包含圆的原因。++++++++++++圆锥曲线上任意一点M与圆锥曲线焦点的连线段，叫做圆锥曲线焦半径。圆锥曲线上一点到焦点的距离,不是定值。编辑本段公式椭圆过右焦点的半径r=a-ex 过左焦点的半径r=a+ex 过上焦点的半径r=a-ey过下焦点的半径r=a+ey双曲线过右焦点的半径r=|ex-a| 双曲线过左焦点的半径r=|ex+a| 双曲线过下焦点的半径r=|ey+a|双曲线过上焦点的半径r=|ey-a|(其中e是椭圆的离心率，e=c/a)抛物线焦点x，开口右的半径r=p/2+x0；焦点x，开口左的半径r=p/2-x0；焦点y，开口上的半径r=p/2+y0；焦点y，开口下的半径r=p/2-y0记忆方法：椭圆的焦半径是左加，右减；下加，上减。双曲线的焦半径是左加套绝对值，右减套绝对值；下加套绝对值，上减套绝对值。+++++++++++弦长公式若直线l:y=kx+b,与圆锥曲线相交与A、B两点，A(x1,y1)B(x2,y2)弦长|AB|=√[（x1-x2）^2+(y1-y2)^2]=√[(x1-x2)^2+(kx1-kx2)^2]=√（1+k^2）|x1-x2|=√(1+k^2)√[（x1+x2）^2-4x1x2]

设M（m ，n）是椭圆x^2/a^2+ y^2/b^2=1（a>b>0）的一点，r1和r2分别是点M与点F₁(-c，0)，F₂(c，0)的距离，那么(左焦半径)r₁=a+em，(右焦半径)r₂=a -em，其中e是离心率。推导：r₁/∣MN1∣= r₂/∣MN2∣=e可得：r1= e∣MN1∣= e（a^2/ c+m）= a+em，r2= e∣MN2∣= e（a^2/ c-m）= a-em。所以：∣MF1∣= a+em，∣MF2∣= a-em拓展资料：圆锥曲线上任意一点M与圆锥曲线焦点的连线段，叫做圆锥曲线焦半径。圆锥曲线上一点到焦点的距离,不是定值。焦半径：曲线上任意一点与焦点的连线段焦点弦，过一个焦点的弦通径。过焦点并垂直于轴的弦圆锥曲线（除圆外）中，过焦点并垂直于轴的弦。连结圆锥曲线（包括椭圆，双曲线，抛物线）上一点与对应焦点的线段的长度，叫做圆锥曲线焦半径。双曲线双曲线的焦半径及其应用：1：定义：双曲线上任意一点P与双曲线焦点的连线段，叫做双曲线的焦半径。2．已知双曲线标准方程x^2/a^2-y^2/b^2=1，且F1为左焦点，F2为右焦点，e为双曲线的离心率。总说：│PF1│=|(ex+a)| ；│PF2│=|(ex-a)|（对任意x而言）具体：点P(x,y)在右支上│PF1│=ex+a ；│PF2│=ex-a点P(x,y)在左支上│PF1│=-(ex+a) ；│PF2│=-(ex-a)抛物线抛物线r=x+p/2通径:圆锥曲线（除圆）中，过焦点并垂直于轴的弦双曲线和椭圆的通径是2b^2/a焦准距为a²/c-b²/c=ca²－b²=c²抛物线的通径是2p抛物线y^2=2px (p>0)，C(Xo，Yo)为抛物线上的一点，焦半径|CF|=Xo+p/2.

简单分析一下，答案如图所示

d=√[(x2-x1)²+(y2-y1)²]=√[(x2-x1)²+(kx2+b-kx1-b)²]=√(1+k²)√(x2-x1)²=√(1+k²)√[(x1+x2)²-4x1x2]=√(1+k²)√(b²/a²-4c/a)=√(1+k²)√(b²-4ac)/|a|

孩子。。。你给的椭圆和双曲线的方程都错了 你检查一下

圆锥曲线硬解定理，又称圆锥曲线联立公式，其实是一套求解椭圆（或双曲线）与直线相交时，联立方程求判别式、韦达定理与相交弦长的结果公式，常应用于解析几何。

圆锥曲线硬解定理如下：圆锥曲线硬解定理，又称圆锥曲线联立公式，其实是一套求解椭圆（或双曲线）与直线相交时，联立方程求判别式、韦达定理与相交弦长的结果公式，常应用于解析几何。圆锥曲线硬解定理应用学科：中学数学。圆锥曲线硬解定理适用领域范围：标准双曲线与椭圆。抛物线的计算量较小，通常选择消去一次项。圆锥曲线，是由一平面截二次锥面得到的曲线。圆锥曲线包括椭圆（圆为椭圆的特例）、抛物线、双曲线。起源于2000多年前的古希腊数学家最先开始研究圆锥曲线。圆锥曲线（二次曲线）的（不完整）统一定义：到平面内一定点的距离r与到定直线的距离d之比是常数e=r/d的点的轨迹叫做圆锥曲线。其中当e>1时为双曲线，当e=1时为抛物线，当0<e<1时为椭圆。定点叫做该圆锥曲线的焦点，定直线叫做（该焦点相应的）准线，e叫做离心率。要用好硬解定理先要背好它。记忆这个公式不要只记公式中字母，而应根据位置去记。可以先把公式抄下来，在学到圆锥曲线一节或写到练习时，拿出公式根据位置摆摆套套，应该就记住了，为防止忘记，应坚持每天至少刷一道圆锥曲线题巩固公式。