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统计学中R是什么
在统计学中，r值通常指的是相关系数，它是一个用来衡量两个变量之间关系强度和方向的统计量。
R是统计学中非常常见的计算单位，是统计分析软件R语言中常用的符号。R的全称是Richard的缩写，是应用于分析数据的自由软件。作为最流行的统计分析软件之一，R被广泛地使用于学术、商业等领域中。
r： r是相关系数，它表示两个变量之间的线性相关程度，取值范围是-1~1，r越接近1，两个变量之间的相关程度越大，反之越小。R平方（R-Squared）是回归分析中常用的统计量，表示回归模型对数据的拟合程度，取值范围是0~1。
|r|0.3 关系极弱，认为不相关。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。
r指的就是相关系数，p值判断模型是否显著，模型显著则有相关关系，不显著则没有相关关系。
p=P(|U|=|u|)=P（|U|=|uα/2|)=α r值是拟合优度指数，用来评价模型的拟合好坏等，取值范围是【-1，1】，越接近正负1越好。R平方=SSR/SST。
相关系数r的计算公式怎么算
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。若Y=a+bX，则有：令E(X) =μ，D(X) =σ。
相关系数r用公式r=cover（x，y）/√(var[x]vay[y])计算。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。
相关系数r的计算公式r(X，Y)=Cov(X，Y)/√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。
相关系数（r）是用于衡量两个变量之间线性关系强度的统计指标。
相关系数 r 的具体计算公式如下：r = (nΣxy – ΣxΣy) / sqrt((nΣx^2 – (Σx)^2)(nΣy^2 – (Σy)^2))其中，n 是样本数量，x 和 y 分别代表两个变量的取值，Σ 表示求和，sqrt 表示平方根。
线性回归方程公式相关系数r
1、r是相关系数，r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)×∑(Yi-Y)]，上式中”∑”表示从i=1到i=n求和。要求这个值大于5%。对大部分的行为研究者来讲，最重要的是回归系数。
2、相关系数 r 的具体计算公式如下：r = (nΣxy – ΣxΣy) / sqrt((nΣx^2 – (Σx)^2)(nΣy^2 – (Σy)^2))其中，n 是样本数量，x 和 y 分别代表两个变量的取值，Σ 表示求和，sqrt 表示平方根。
3、线性回归方程公式相关系数r具体如下：线性回归r2指的是相关系数，一般机器默认的是r99，这样才具有可行度和线性关系。
4、一元线性回归方程为 $y = b_0 + b_1 x + e$，其中 $b_0$ 和 $b_1$ 是回归系数，$e$ 是误差，$r$ 是相关系数。
5、线性回归方程r的计算公式是y = a + bx，其中y是被解释变量，x是解释变量，a是y截距，b是回归系数。这个模型的目的是找到对y有预测能力的最佳直线。在计算公式中，拟合的方程的系数a和b可以通过拟合样本数据来确定。
6、系数公式r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)×∑(Yi-Y)]。要求这个值大于5%。对大部分的行为研究者来讲，最重要的是回归系数。
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