已知n=32的一个样本，r=0.348,那么其相关系数是否为p=0.54?

相关系数的计算公式是什么

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。

相关系数计算公式是什么？

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。

SPSS这个分析结果！求其中r值p值多少并且代表什么意思！

R就是相关性那个值，p就是显著性那个值，具体如下：

首先看显著性值，也就是sig值或称p值，它是判断r值，也即相关系数有没有统计学意义的，判定标准一般为0.05，由表可知，两变量之间的相关性系数r=-0.035，其p值为0.709>0.05,所以相关性系数没有统计学意义。

无论r值大小，都表明两者之间没有相关性，如果p值<0.05，那么就表明两者之间有相关性。
然后再看r值，|r|值越大，相关性越好，正数指正相关，负数指负相关。

扩展资料：

SPSS相关分析结果的看法

1、如果两个变量都是连续型，且服从正态分布，则选择pearson皮尔逊相关性分析。

2、如果两个变量有序定序，则选择spearman斯皮尔曼相关性分析，另外，如果连续变量但是不服从正态分布，也选择spearman相关性分析。

3、结果的分析有两步:

1、看sig是否＜0.05，＜0.05意味着两个变量存在显著相关关系。如果＞0.05，意味着无关键，分析结束。

2、<0.05,意味着有关联，再继续看相关系数，是正相关还是负相关即可。也可以看看相关系数的绝对值是否在0.5以上，绝对值高于0.5属于中强相关。

样本数523,相关性系数R=0.12,p小于0.05有相关性吗?

首先看显著性值，也就是sig值或称p值。它是判断r值，也即相关系数有没有统计学意义的。判定标准一般为0.05。由表可知，两变量之间的相关性系数r=-0.035，其p值为0.709>0.05,所以相关性系数没有统计学意义。无论r值大小，都表明两者之间没有相关性。如果p值<0.05，那么就表明两者之间有相关性。然后再看r值，|r|值越大，相关性越好，正数指正相关，负数指负相关。一般认为：|r|大于等于0.8时为两变量间高度相关；|r|大于等于0.5小于0.8时认为两变量中度相关；|r|大于等于0.3小于0.5时认为两变量低度相关或弱相关，|r|小于0.3说明相关程度为极弱相关或无相关。所以判断相关

数理统计中求数学期望、协方差和相关系数，求详细步骤，谢了

已知随机变量X~N（1,3^2），Y~N(0,4^2)。且X和Y的相关系数ρxy= －1／2，设Z=X／3＋Y／2, 求：（1）E(Z),D(Z), ρxz. （2）问X与Y是否相互独立？ 解：（1）由已知随机变量X~N（1,3^2），Y~N(0,4^2) 得 E[X]=1 E[Y]=0 ； 又Z=X/3+Y/2 得 E(Z)=(1/3)E(X)+(1/2)E(Y)=1/3； ρxy= －1／2得到 σ[X]*σ[Y]=-2*Cov[X,Y] 得到 Cov[X,Y]=-1/2*σ[X]*σ[Y]=-1/2*3*4=-6 亦 COV(X,Y)=Pxy*(D(X)D(Y))^0.5=(-0.5)*