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相關系數r的取值范圍是多少(高中相關系數r的取值范圍)

來源:好上學 ??時間:2022-08-15

數學模型可以用來分析和解決實際工作中的很多問題,不過許多人提到“數學”就頭疼,更別說應用了。其實大家日常所見的Excel中,已經內置了多種分析工具,在無需深入數學模型內部細節(jié)的情況下,即可讓它為我們所用。

找出Excel的分析工具庫

為了調用Excel(本文以2016版為例)內置的數學模型工具,我們需要導入分析工具庫。首先啟動Excel并新建一個空白文檔,然后點擊菜單“文件→選項”打開選項對話框,選中左側“加載項”,再將右側的“管理”設置為“Excel加載項”(圖1),點擊“轉到”按鈕,再在打開的加載宏窗口中勾選“分析工具庫”等項(圖2)。

圖1 Excel 2016的選項對話框

圖2 可用加載宏

點擊“確定”返回,此時切換到“數據”選項卡,當看到右側“分析”一欄中顯示出“數據分析”項,就說明加載成功了。

描述統計的數學模型和分析

對某一給定的樣本數據(或總體)進行統計分析,勾勒出這一數據資料的概要性特征,即所謂的描述統計。下面的例子,通過對某班級學生語文考試的成績數據進行統計,從而了解該班同學對語文課程的掌握情況。

啟動Excel,輸入學生們考試成績的原始數據,這里我們假設有66名學生,數據存入A1~A66區(qū)域中。點擊工具欄上的“數據分析”,從彈出對話框中選中“描述統計”后點擊“確定”,再在打開的新窗口中設置輸入區(qū)域和輸出區(qū)域的位置,勾選需要統計的項目(圖3),點擊“確定”后很快就會顯示出結果(圖4)。

圖3 設置描述統計選項

圖4 描述統計的分析結果

分析結果主要分兩大類,一類是趨中性信息,描述數據集分布的中心位置,如平均值、中位數、眾數等。另一類是變異性信息,描述數據集的離散數據,如方差、最小值、最大值、峰度和偏度等。

每一項分析結果背后都有相對應的數學模型,比如平均值的數學模型(mod01.png)、標準差的數學模型(mod02.png)等,我們不需要理解這些數學模型背后的細節(jié),Excel已經幫我們完成了計算。

mod01

mod02

快速繪制直方圖模型

直方圖作為數學模型的一種表現方式,它使數據看起來更為形象、直觀。

接上例,在數據分析窗口中選中“直方圖”,確定后即可調出直方圖對話框,其中“輸入區(qū)域”即原始數據之所在,本例為A1~A66區(qū)域。“接收區(qū)域”可不填,Excel會自動填寫?!拜敵鰠^(qū)域”可選擇任意空白單元格,另外勾選“柏拉圖”、“累積百分率”及“圖表輸出”等選項(圖5)。點擊“確定”,即可得到直方圖以及相關的統計結果了(圖6)。

圖5 設置直方圖選項

圖6 數據統計結果及直方圖

回歸分析和預測

當我們需要對某些事物的發(fā)展做出預測時,經常會用到回歸分析(Regression Analysis)數學模型。比如商品銷量和價格及廣告之間是否存在關系,能否在已知價格和廣告的基礎上預測出銷量等,就可以應用這一模型進行分析。

首先搜集以往的數據資料,并輸入到Excel中。接下來打開數據分析窗口,選中“回歸”(圖7)。

圖7 模擬銷售數據并調用回歸分析工具

在回歸選項對話框中,“Y值輸入區(qū)域”選擇銷售量這一列(A1:A8),這是本例需要預測的變量,也稱之為因變量?!癤值輸入區(qū)域”選擇價格和廣告這兩列(B1:C8),這些是解釋變量,也稱之為自變量。注意,這些列必須彼此相鄰?!拜敵鰠^(qū)域”設置為一空白單元格(如A12)。最后勾選“標志”、“殘差”等項(圖8),點擊“確定”后即可得到詳細的回歸分析結果了(圖9)。

圖8 回歸分析參數設置

圖9 回歸分析結果

本例的回歸統計中,相關系數R值(Multiple R)高達0.9多,表示銷量與價格及廣告有著非常強的正相關關系。判定系數R平方值(R Square)高達0.85多,表示模型擬合度較好(一般大于70%的就算不錯了)。

更多數據,大家可以參考回歸分析相關的圖書學習了解,本文限于篇幅,就不一一解說了。

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