统计学相关系数
1. 相关系数（Correlation Coefficient）：衡量两个变量之间的线性关系强度，通常用Pearson相关系数。其值介于-1和1之间，绝对值越大越强。如果相关系数为正，表示两个变量成正比例关系；如果相关系数为负，则表示两个变量成反比例关系。
2. 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）：这是统计学中最常用的相关系数。它衡量两个数值型随机变量之间的线性关系。它衡量的是两个变量之间的协方差除以它们各自标准差的乘积。惊喜的英文拼写
3. 斯皮尔曼相关系数（Spearman's Rank Correlation Coefficient）：用于比较两个变量之间的关系是否按照相同的趋势。它通过比较两个变量的排名来计算它们之间的相关性。
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你怎么读音4. 刻普兰相关系数（Kendall's Tau Correlation Coefficient）：同样用于度量两个变量之间的关系是否按照相同的趋势。它也是通过比较两个变量的排名来计算它们之间的相关性，而且当存在数据的参数性质不太明确时，它更可靠。
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5. 点双重协方差系数（Bivariate Concordance Correlation Coefficient）：用于测量两个随
i词霸cutacross>函授专升本机变量间的一致性和准确性。它刻画的是一个随机向量与实际测量随机向量的一致性程度。
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6. 精密度相关系数（Coefficient of Determination）：它通常被称为R2。它是一种无量纲的指标，表示一个模型解释因变量方差的百分比。它衡量的是模型对于因变量方差的解释能力的大小。一个R2值是1表示模型完全解释了方差，而0表示模型解释了0%的方差。
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