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相关分析r2PRE

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相关系数是R或r2 分析化学中的线性相关系数是R或r2 []回归方程Aa bC 相关系数:R，不是r2 。在-2 分析、相关 分析可以说是回归的基础和前提分析、回归-相关分析与回归的联系和区别9回归分析和-2 分析的主要区别 。
【相关分析r2PRE】
1、统计中的F、P、r、R平方各是什么意思?在统计学中 ， F，P，R and R平方是常用的统计量，分别表示F:F值是多元方差分析(MANOVA)中常用的统计量 ， 用来度量两个或多个自变量对一个或多个因变量的影响 。P:P值是检验假设的常用统计量 ， 用来衡量样本数据是支持还是反对原假设 。R:r是相关的系数，表示两个变量之间的线性度相关度 ， 取值范围为1~1 。R越接近1，两个变量之间的相关度越大，反之亦然 。

2、给出下列结论:(1(1)用相关 index R2的值来判断模型的拟合效果 。R2越大，模型的拟合效果越好 ， 所以(1)是正确的；(2)某行业加工的钢管内径与规定内径之差是不确定的，不可能一一列出，也不是离散的随机变量，所以(2)是错误的；(3)样本的标准差是样本数据到平均值的一个平均距离，样本的方差是标准差的平方，反映了样本数据的离散程度 。它们越小，随机变量与平均值的平均偏差越小，所以(3)是正确的；

3、如何 分析三种试验方法结果的 相关性 分析:统计显著性(P值)结果的统计显著性是对结果(可以代表总体)真实性的一种估计方法 。在专业上 ， P值是结果可靠性的递减指标 。P值越大，我们越不能认为样本中变量的相关性是总体中变量相关性的可靠指标 。p值是观测结果被认为有效的误差概率，即一般具有代表性 。比如，p0.05提示样本中有5%的变量可能是偶然引起的 。即假设总体中任何变量之间不存在相关性，我们重复类似的实验，发现20个实验左右有一个实验，我们研究的变量的相关性会等于或强于我们的实验结果 。

4、响应面方差 分析中的R2是什么R2指相关系数 。默认情况下，R2>0.99，因此它具有可行性和线性关系 。当根据实验数据进行曲线拟合时，实验数据与拟合函数的吻合程度用一个与相关系数有关的量‘r平方’来评价 。r 2的值越接近1，重合度越高，越接近0 ， 重合度越低 。r的平方值可以自己算 。相关系数:表示你的曲线线性度是否很好 。理想状态是1，但无法达到 。一般应该在0.99系数以上 。

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