1樓：人設不能崩無限
若y=a+bx，則有：
令e(x) = μ，d(x) = σ
則e(y) = bμ + a，d(y) = bσe(xy) = e(ax + bx) = aμ + b(σ + μ)cov(x,y) = e(xy) − e(x)e(y) = bσ
2樓：註冊會計師
相關係數介於區間[-1，1]內。當相關係數為-1，表示完全負相關，表明兩項資產的收益率變化方向和變化幅度完全相反。當相關係數為+1時，表示完全正相關，表明兩項資產的收益率變化方向和變化幅度完全相同。
當相關係數為0時，表示不相關。
3樓：陸秀梅佔甲
相關係數，或稱線性相關係數、皮氏積矩相關係數（pearsonproduct-moment
correlation
coefficient，ppcc）等，是衡量兩個隨機變數之間線性相關程度的指標。它由卡爾·皮爾森（karl
pearson）在2023年代提出，現已廣泛地應用於科學的各個領域。依據相關現象之間的不同特徵，其統計指標的名稱有所不同。如將反映兩變數間線性相關關係的統計指標稱為相關係數（相關係數的平方稱為判定係數）；將反映兩變數間曲線相關關係的統計指標稱為非線性相關係數、非線性判定係數；將反映多元線性相關關係的統計指標稱為復相關係數、復判定係數等。
4樓：驢驢愛
相關係數γ =σ zxzy / (n-1)
相關係數是變數之間相關程度的指標。樣本相關係數用r表示,總體相關係數用ρ表示,相關係數的取值一般介於-1～1之間。相關係數不是等距度量值,而只是一個順序資料。
計算相關係數一般需大樣本。
相關係數 又稱皮（爾生）氏積矩相關係數，說明兩個現象之間相關關係密切程度的統計分析指標。
相關係數用希臘字母γ表示，γ值的範圍在-1和+1之間。
γ＞0為正相關，γ＜0為負相關。γ＝0表示不相關；
γ的絕對值越大，相關程度越高。
兩個現象之間的相關程度，一般劃分為四級：
如兩者呈正相關，r呈正值，r=1時為完全正相關；如兩者呈負相關則r呈負值，而r=-1時為完全負相關。完全正相關或負相關時，所有圖點都在直線迴歸線上；點子的分佈在直線迴歸線上下越離散，r的絕對值越小。當例數相等時，相關係數的絕對值越接近1，相關越密切；越接近於0，相關越不密切。
當r=0時，說明x和y兩個變數之間無直線關係。
相關係數的計算公式為：
其中xi為自變數的標誌值；i＝1，2，…n；■為自變數的平均值，
為因變數數列的標誌值；■為因變數數列的平均值。
為自變數數列的項數。對於單變數分組表的資料，相關係數的計算公式為：
其中fi為權數，即自變數每組的次數。在使用具有統計功能的電子計算機時，可以用一種簡捷的方法計算相關係數，其公式為：
使用這種計算方法時，當計算機在輸入x、y資料之後，可以直接得出n、■、σxi、σyi、σ■、σxiy1、γ等數值，不必再列計算表
5樓：通途通途
首先你要明白這個係數的概念係數是指隨著它的那個變化量，但是它的係數量是不變的，它的變數，兩個變數引起它的係數不會變的。
6樓：匿名使用者
如何計算幾個相關係數的平均數 統計學上用相關係數來定量描述兩個變數之間的直線性相關的強度與方向。如相互關聯著的兩變數，一個增大另一個也隨之增大
請教各位，如何用stata或者eviews來做出多個變數的相關係數矩陣啊？
7樓：仕切板
開啟檔案 選中目標變數後，右擊 open as group，然後點view，選擇 covariance analysis. ～～
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