高中相關係數r公式兩種形式

　　高中相關係數r公式是完全等價的，1式的分子∑(xi-￣x)(yi-￣y)=∑(xiyi-xi￣y-￣xyi+￣x￣y)=∑xiyi-￣y∑xi-￣x∑yi+n￣x￣y=∑xiyi-n￣x￣y-n￣x￣y+n￣x￣y=∑xiyi-n￣x￣y，也就是2式的分子，1式的分母也可以化成2式分母的形式。

　　簡單相關係數：又叫相關係數或線性相關係數，一般用字母P表示，是用來度量變數間的線性關係的量。

　　複相關係數：又叫多重相關係數。複相關是指因變數與多個自變數之間的相關關係。例如，某種商品的季節性需求量與其價格水平、職工收入水平等現象之間呈現複相關關係。

　　典型相關係數：是先對原來各組變數進行主成分分析，得到新的線性關係的綜合指標，再透過綜合指標之間的線性相關係數來研究原各組變數間相關關係。

　　相關係數r的第二個公式：r=f/nF。相關係數是最早由統計學家卡爾·皮爾遜設計的統計指標，是研究變數之間線性相關程度的量，一般用字母r表示。由於研究物件的不同，相關係數有多種定義方式，較為常用的是皮爾遜相關係數。

　　變數來源於數學，是計算機語言中能儲存計算結果或能表示值抽象概念。變數可以透過變數名訪問。在指令式語言中，變數通常是可變的；但在純函式式語言（如Haskell）中，變數可能是不可變的。在一些語言中，變數可能被明確為是能表示可變狀態、具有儲存空間的抽象（如在Java和VisualBasic中）；但另外一些語言可能使用其它概念（如C的物件）來指稱這種抽象。

　　相關係數r的計算公式r(X，Y)=Cov(X，Y)/√Var[X]Var[Y]。其中，Cov(X，Y)為X與Y的協方差，Var[X]為X的方差，Var[Y]為Y的方差。

　　相關係數是最早由統計學家卡爾·皮爾遜設計的統計指標，是研究變數之間線性相關程度的量，一般用字母r表示。由於研究物件的不同，相關係數有多種定義方式，較為常用的是皮爾遜相關係數。

　　相關表和相關圖可反映兩個變數之間的相互關係及其相關方向，但無法確切地表明兩個變數之間相關的程度。相關係數是用以反映變數之間相關關係密切程度的統計指標。相關係數是按積差方法計算，同樣以兩變數與各自平均值的離差為基礎，透過兩個離差相乘來反映兩變數之間相關程度；著重研究線性的單相關係數。