母亲节的英文线性相关系数r的计算公式
线性相关系数（CorrelationCoefficient，简称r）是衡量两个自变量之间相互依赖程度的量度指标，也是最经常用到的数量化指标之一。线性相关系数可以看作是自变量改变时，因变量变化的大小。它被广泛应用在经济学、心理学、生物学以及实验统计等领域当中，运用它可以识别出变量之间的依赖关系，比如价格、收入、销量等之间的相互联系，从而为决策制定提供有力的依据。
剧照英文 线性相关系数r的计算公式可以分为样本和总体的计算公式，其中样本的数据通常由实验或者实践来获得，而总体的数据则是由总体中的所有样本数据进行计算，而不是统计样本单独计算。
一、样本计算公式。
样本计算公式是根据样本数据来计算线性相关系数，其数学表达式一般为：
r=∑(X-X)(Y-Y)/[∑(X-X)∑(Y-Y)]
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英国大学排名2013 其中：
X是第一个自变量的样本值，Y是第二个自变量的样本值，X和Y分别为X和Y的样本均值。
根据上述公式，我们可以计算出两个自变量的线性相关系数r，r的值范围为-1到+1，其中：
（1）当r=0时，说明两个自变量之间没有相关性；
（2）当r>0时，说明两个自变量之间是正相关；英语日常用语
gold finger （3）当r<0时，说明两个自变量之间是负相关。
二、总体计算公式。
总体计算公式是根据总体数据来计算线性相关系数，其数学表达式一般为：
r=∑[(X- X)(Y- Y)]/√[∑(X- X)∑(Y-Y)]菜谱英文翻译
其中：
you can you up X是第一个自变量的总体值，Y是第二个自变量的总体值，X和Y分别为X和Y的总体均值。
根据上述公式，我们可以计算出两个自变量的线性相关系数r，r的值范围为-1到+1，其中：
（1）当r=0时，说明两个自变量之间没有相关性；
（2）当r>0时，说明两个自变量之间是正相关；
corner怎么读 （3）当r<0时，说明两个自变量之间是负相关。
线性相关系数r是一种可以反映两个变量之间线性关系程度的量度指标，广泛应用在经济学、心理学、生物学以及实验统计等领域，计算r的公式有样本和总体的公式，分别根据样本或者总体数据计算线性相关系数，计算出的结果可以反映两个自变量之间的依赖关系，从而为决策制定提供有力的依据。
线性相关系数r是一个常用的统计指标，在日常工作和实验中，我们经常会遇到使用它进
行相关性分析的情况，因此，对于计算线性相关系数r的公式应该了解清楚，重要的是要掌握如何用不同的数据来计算线性相关系数r，这样我们才能在日常工作或实验中，比较准确的分析出变量之间的依赖关系。
