excel數據分析相關系數（excel數據分析的相關系數）

本篇文章給大家談談excel數據分析相關系數，以及excel數據分析的相關系數對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。 今天給各位分享excel數據分析相關系數的知識，其中也會對excel數據分析的相關系數進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！

本文目錄一覽：

• 1、如何使用Excel計算相關系數

• 2、excel怎樣用函數求相關系數

• 3、[Excel]如何用Excel計算相關系數r（三種方法）

• 4、在excel中如何快速的計算出數據的相關系數。

• 5、如何用excel做一組數據的相關性分析

• 6、用EXCEL計算線性相關系數

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如何使用Excel計算相關系數

相關系數一般是指線性相關系數，在實際工作中分析數據合理性的時候經常會用到。下面我就來演示一下如何使用Excel計算相關系數。

首先，我們打開一個excel文檔，選擇數據作為演示用。

選中要分析的數據之后，點擊“插入”，選擇“散點圖”，并選擇一種散點圖類型。

生成如下圖所示圖形，我們點擊選中圖中數據，右鍵單擊選擇“添加趨勢線”。

在選項框中，趨勢線選擇“線性”，然后勾選“顯示公式”和“顯示R平方值”，點擊“關閉”。

此時，圖中就可以看到線性相關系數R的平方為0.9924了，我們對它開根號就能得到相關系數，如圖所示，相關系數為0.996。

excel怎樣用函數求相關系數

Excel具有強大的數據處理功能，對于職場的日常辦公需求以及實驗室的基礎數據處理都是有很大的意義，那么具體要怎么用呢?下面我馬上就告訴大家EXCEL中求一組數據的相關系數的方法。

EXCEL中求一組數據的相關系數的方法

首先，我們需要找到相關的實驗數據，一般是我們實際測量的，存在著某種線性相關，包括正相關、負相關等等，獲得樣本數據之后，我們輸入到Excel表格當中，如下圖所示。

選中實驗數據(包含X、Y)，在“插入”選項卡上，選擇“圖標”組中的“散點圖”，至于散點圖的樣式，我建議大家選擇第一個就可以啦，這樣可以方便我們后期進行相關系數的操作，我在這里就先埋個伏筆。

這樣，我們就以X、Y為數據源，做出來一個散點圖，從散點圖上我們可以看出，存在這樣一條直線，可以使圖表中的點盡可能的落在直線的兩側，而這條直線的斜率和截距就是我們需要的相關系數。

接下來，簡單的對于我們做的圖標進行修飾一下，包括顏色的填充、圖標區域和繪圖區域的顏色匹配、邊框的格式等等，下圖是我設計的圖表格式，大家可以僅供參考。

如何獲得樣本數據的相關系數呢?

這就是針對樣本數據，進行添加趨勢線。在我們的圖表中選擇我們的樣本數據點，然后鼠標右鍵單擊，在彈出來的活動窗口中，選擇“添加趨勢線”選項。

彈出“設置趨勢線格式”窗口，趨勢線的類型我們選擇“直線”，那么得到的結果就是線性相關系數。在窗口的底部勾選“顯示公式”和“顯示R平方值”，這個R就是我們需要的相關系數。

[Excel]如何用Excel計算相關系數r（三種方法）

以下通過求身高和體重的相關系數r作為示例進行講解。

在B17單元格中輸入=correl() 觸發correl函數，選中身高列數值部分，加一個英文狀態下的逗號“,”，再選中體重列數值部分。全部選擇完畢，回車得出數值。

在B18單元格中輸入=pearson() 觸發pearson函數，其他步驟同上，結果相同。

（他倆有什么區別后面講解）

點擊【數據】選項卡下【數據分析】功能（如圖，找不到的話往后看）

在彈出的對話框中選擇【相關系數】，點擊確定。

在彈出的對話框中，在輸入區域選擇數據范圍（如果數據是列的形式呈現的，就選擇“逐列”，反之為“逐行”），輸出區域則為你期望放置結果的位置，回車后輸出結果。

注意！這一次輸入區域的內容為一整塊數據($B:$C)，而不再像上述兩種方法為兩塊數據+逗號連接(B2:B16,C2:C16)這種方式，注意區別。

這一次輸出的結果不再像前兩種方法一樣只是輸出一個數字，而是輸出了一個矩陣。

而身高與體重的交點，即為二者的相關系數，可以看出依舊與上面兩種計算方式得出的結果相同。

適用場景：這種方法比較適合計算多個數據之間的相關系數，能夠通過一次計算一目了然。

Correl函數 與 Pearson函數 均可以求相關系數，二者只是計算公式不同（即原理方法不同），但計算結果是相同的。

Correl公式：

Pearson公式：

在此以MacOS為例。

點擊上方菜單欄【工具】，在下拉列表中找到【Excel加載項】，點擊。

在彈出的【加載項】對話框中“分析工具庫”一項前面打√，點擊確定，即可按照前述方法找到【數據分析】按鈕并進行數據分析。

在excel中如何快速的計算出數據的相關系數。

相關系數取值一般在-1~1之間。絕對值越接近1說明變量之間的線性關系越強，絕對值越接近0說明變量間線性關系越弱。

相關系數r的絕對值一般在0.8以上，認為A和B有強的相關性。0.3到0.8之間，可以認為有弱的相關性。0.3以下，認為沒有相關性。

皮爾遜相關系數變化從-1到 +1，當r＞0表明兩個變量是正相關，即一個變量的值越大，另一個變量的值也會越大；r＜0表明兩個變量是負相關，即一個變量的值越大另一個變量的值反而會越小。

擴展資料；

相關系數有一個明顯的缺點，即它接近于1的程度與數據組數n相關，這容易給人一種假象。因為，當n較小時，相關系數的波動較大，對有些樣本相關系數的絕對值易接近于1；當n較大時，相關系數的絕對值容易偏小。特別是當n=2時，相關系數的絕對值總為1。因此在樣本容量n較小時，我們僅憑相關系數較大就判定變量x與y之間有密切的線性關系是不妥當的。

參考資料來源：百度百科-相關系數

如何用excel做一組數據的相關性分析

“用excel做一組數據excel數據分析相關系數的相關性分析”的操作步驟是：

1、打開Excel 2007以上版本的工作表excel數據分析相關系數；

2、根據題意excel數據分析相關系數，需要對A:B列的數據相關性進行分析excel數據分析相關系數，可借助于“數據”選項下的“分析工具”來實現；

3、在“數據”選項下，點擊“數據分析”；

4、在“數據分析”中，選擇“相關系數”分析工具；

5、在“相關分析”編輯框中，選擇輸入區域，并指定輸入區域，或其他的“輸出選項”；

6、按“確定”后，在輸出區域產生excel數據分析相關系數了“相關系數”。

用EXCEL計算線性相關系數

1、點擊數據工具——相關系數，如圖：

2、選擇數據以及輸出區域，點擊確定，即可出現結果

3、輸入要分析的數據，這里以月份和成單量的關系為例進行。

以上紅色的為相關矩陣，此時需要用到統計學理論來理解。

以上分析結論為：月份與成交量為顯著相關，相關系數為0.96。

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