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雷达卡
首先让我们来了解一下线性相关系数吧：
线性关系的定义：两个变量之间存在一次函数关系，就称它们之间存在线性关系。 即如果可以用一个二元一次方程来表达两个变量之间关系的话，这两个变量之间的关系称为线性关系，因而，二元一次方程也称为线性方程。 推而广之，含有n个变量的一次方程，也称为n元线性方程，不过这已经与直线没有什么关系了。
扩展定义：首先每一项（常数项除外）的次数必须是一次的（这是最重要的）。如果每项的次数不是一次就不是线性关系：x＝y * z（这里假定y、z是变量而不是常数），那么x与y，或x与z就不是线性关系。
线性关系的显著特征是图像为过原点的直线；而当图像为不过原点的直线时，函数称为直线关系。线性关系与直线关系是两不同的，经常被大家搞混淆。
相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。
相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。由于研究对象的不同，相关系数有如下几种定义方式。
如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数；
将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；
将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。
附件有一些资料可供参考：
1.线性回归方程中的相关系数r
2.使用eviews做线性回归分析
3.一元线性回归方程中回归系数的几种确定方法
相关系数和回归方程.zip
(1.96 MB)
本附件包括：- 线性回归方程中的相关系数r.docx
- 使用eviews做线性回归分析.doc
- 一元线性回归方程中回归系数的几种确定方法.pdf
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