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丙溴菊酯气相色谱分析研究

数学交流
多角度的线性相关系数
1引言在科学研究中,除了理解变量的变化外,还必须理解一个变量与另一个变量之间的关系。
变量之间有两种常见的关系。一个是确定性函数关系,变量之间的关系可以表示为函数,第二个是非确定性相关,并且变量之间存在固定关系。变量它们之间只有一个统计规则。
相关和回归是查看变量之间线性关系的重要方法。
然而,这两项研究的观点不同。
回归是对变量之间因果关系的研究,试图将非确定性相关分类为特定的函数关系,并实现通过已知的自变量值预测因变量的未知值的目标。
但与此同时存在这种问题。如何判断预测的效果
相关系数反映了预测结果的好坏,反映了回归线调整的好坏。
在当前的教科书中,“线性回归”是教科书的文本,并且提供“相关系数”作为介绍材料。
教科书没有透露两者之间的内在关系。
由于两者之间的紧密内部关系,可以使用线性相关系数来促进从各个角度理解它们的内容。
2从各种角度来看,线性相关系数线性相关系数有很多含义,我们是误差,直观几何和协方差。
(本文有2页)
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允许来源:数学传播,2009年,第14期