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c11333134
Pearson 相關係數是用來衡量兩個變數之間線性相關程度與方向的指標,數值介於 −1 到 1。5 天前
C11333141
Pearson 相關係數就是用一個 -1 到 1 的數字,告訴你兩個變數「是不是一起線性變動、變動方向有沒有一致」6 天前
C11233112
皮爾森相關係數的變化範圍為-1到1。 係數的值為1意味著X和Y可以很好的由直線方程式來描述,所有的數據點都很好的落在一條直線上,且Y 隨著X 的增加而增加。 係數的值為−1意味著所有的數據點都落在直線上,且Y 隨著X 的增加而減少6 天前
c11333124
Pearson 相關係數是用來判斷兩個變數是否一起變動的指標,數值介於 −1 到 +1 之間,正值表示同方向變動,負值表示反方向變動,數值越接近 ±1 代表關係越強,接近 0 則表示關係不明顯。6 天前
c11333321
Pearson 相關係數用來衡量兩個變數的關聯程度。它的值範圍是從 -1 到 1 數值越接近 1 或 -1,相關性越強。6 天前
C11333104
Pearson 相關係數用來衡量兩個變數之間是否有關聯,以及關聯的方向與強度。它的數值介於 -1 到 1 之間,數值為正代表正相關,為負代表負相關,接近 0 則表示兩個變數之間幾乎沒有關係。相關係數的絕對值越大,代表兩個變數之間的關聯性越強,常被用於資料分析與研究中來判斷變數之間的關係。6 天前
c11333123
Pearson 相關係數是一個介於 -1 到 +1 的數值,用來量化兩個變數間「線性關係」的強度與方向,絕對值越接近 1 代表彼此連動性越高6 天前
c11333106
當我們談到Pearson的相關係數(Pearson Correlation Coefficient),其實就是一個用來衡量兩個變數之間關聯程度的數字。簡單來說,它告訴我們「這兩個東西是如何一起變化的」。 它的數值範圍從 -1 到 1,這裡是一些常見的解釋: 1 表示完全正相關,意思是當一個變數增加時,另一個變數也會完全隨之增加,像是兩個完全同步的東西。 例如:你花的時間越多,越能學好數學。時間和數學成績之間可能是正相關。 -1 表示完全負相關,意思是當一個變數增加時,另一個變數會完全減少,像是兩個相反方向的東西。 例如:你花的時間越多看電視,學校成績可能會越低。這樣就可能是負相關。 0 表示無關聯,這代表這兩個變數的變化之間沒有明顯的關係,增加一個變數並不會影響另一個變數。 例如:某個人身高和他喜歡的音樂類型之間可能沒有任何關聯。 更具體的解釋: 如果Pearson的相關係數是 0.8,這表示兩個變數之間有很強的正相關,即它們大多是一起增加或減少的。 如果是 -0.5,表示有中等的負相關,即一個變數增加時,另一個大部分時間會減少。 小總結: Pearson的相關係數幫助我們了解兩個變數之間的關聯強度和方向,數字越接近1或-1,表示相關性越強;接近0則表示相關性越弱。6 天前
C11333111
Pearson 的相關係數(Pearson correlation coefficient)用來衡量兩個連續變數之間「線性關係」的強弱與方向。 重點說明(簡易版) 符號: 通常記為 r 範圍: − 1 ≤ 6 天前
c11333119
皮爾森相關係數,簡稱 (r),是統計學中用來衡量兩個變數之間線性關係的強度和方向的指標,其值介於 -1 到 +1 之間,1 表示完全正相關(同向變化),-1 表示完全負相關(反向變化),0 表示無線性相關;值越大(絕對值越大),相關性越強,常在社會科學與行為科學中用於等距或比率尺度資料。6 天前
C11333142
Pearson 相關係數用來衡量兩個變數的關聯程度。它的值範圍是從 -1 到 1 數值越接近 1 或 -1,相關性越強。6 天前
C11333137
Pearson 相關係數: 看方向:正數代表「一起變大」,負數代表「你大我小」,0 代表「沒關係」。 看強度:數字越接近 1 或 -1,代表兩者的關係越像一條「直線」,預測就越準。 限直線:它只能抓出「直線」關係,如果是曲線(如 U 形)它就測不出來。 +1.0:完美的向上斜線 0.0:像噴砂一樣亂跳,沒規律 -1.0:完美的向下斜線6 天前
c11333132
Pearson 相關係數是用來判斷兩個變數是否一起變動的指標,數值介於 −1 到 +1 之間,正值表示同方向變動,負值表示反方向變動,數值越接近 ±1 代表關係越強,接近 0 則表示關係不明顯。6 天前
c11333136
Pearson相關係數(r)用來衡量兩個變數之間的線性關係強度和方向。其值介於-1和+1之間,+1表示完全正相關,-1表示完全負相關,0則表示沒有線性關聯。r越接近+1或-1,表示關聯越強;越接近0,則關聯越弱。常用來分析數據間的相關性,比如身高與體重的關係。6 天前
c11333147
Pearson相關係數幫助我們了解兩個變數之間的線性關係。 +1代表完全正相關,-1代表完全負相關,0代表沒有線性關係。 這個指標通常用來分析變數之間的相互關係,比如在金融、市場研究、科學研究等領域。6 天前
C11333107
是一個用來衡量兩個變數之間「線性關係」強度與方向的指標,數值介於 -1 到 +1 之間6 天前