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1、用 Excel 做数据分析 相关系数与协方差相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。用于判断两个测量值变量的变化是否相 关，即，一个变量的较大值是否与另一个变量的较大值相关联（正相关）；或者一个变量的较小值 是否与另一个变量的较大值相关联（负相关）；还是两个变量中的值互不关联（相关系数近似于零）。 设（X,Y ）为二元随机变量，那么：_ 如 JT , F）P “应“丽为随机变量X与Y的相关系数。p是度量随机变量X与Y之间线性相关密切程度的数字特 征。注:本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工 具”-“加载宏”，在安装光盘中加载“分析数据库
2、”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据 分析”选项。操作步骤1. 打开原始数据表格，制作本实例的原始数据需要满足两组或两组以上的数据，结果将给 出其中任意两项的相关系数。2. 选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择:输入区域:选择数据区域，注意需要满足至少两组数据。如果有数据标志，注意同时勾选下 方“标志位于第一行”；分组方式:指示输入区域中的数据是按行还是按列考虑，请根据原数据格式选择； 输出区域可以选择本表、新工作表组或是新工作簿；3.点击“确定”即可看到生成的报表。可以看到，在相应区域生成了一个3x3的矩阵，数据项目的交叉处就是其相关系数。显然，
3、 数据与本身是完全相关的，相关系数在对角线上显示为 1；两组数据间在矩阵上有两个位置，它 们是相同的，故右上侧重复部分不显示数据。左下侧相应位置分别是温度与压力A、B和两组压 力数据间的相关系数。从数据统计结论可以看出，温度与压力A、B的相关性分别达到了 0.95和0.94,这说明它 们呈现良好的正相关性，而两组压力数据间的相关性达到了 0.998，这说明在不同反应器内的相 同条件下反应一致性很好，可以忽略因为更换反应器造成的系统误差。协方差的统计与相关系数的活的方法相似，统计结果同样返回一个输出表和一个矩阵，分别 表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差。不同之处在于相关系数的取值在 -1 和 +1 之 间，而协方差没有限定的取值范围。相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标。
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