Excel 公式CORREL算出来的相关系数应该是什么相关系数
相关系数。当对N个主体中的每一个变量进行观测时，CORREL工作表函数可计算两个测量变量之间的相关系数。（缺少任何主体的观测值将导致该主体在分析中被忽略）。当N个主体中的每一个均具备两个以上的测量变量时，相关系数分析工具则尤为有用。它会提供一个输出表格，即相关矩阵，显示应用到每对可能的测量变量的CORREL函数值。需要指出的是相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1；当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。因此在样本容量n较小时，仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。以上内容参考：百度百科-相关系数
如何使用Excel计算相关系数
相关系数一般是指线性相关系数，在实际工作中分析数据合理性的时候经常会用到。下面我就来演示一下如何使用Excel计算相关系数。 01 首先，我们打开一个excel文档，选择数据作为演示用。 02 选中要分析的数据之后，点击“插入”，选择“散点图”，并选择一种散点图类型。 03 生成如下图所示图形，我们点击选中图中数据，右键单击选择“添加趋势线”。 04 在选项框中，趋势线选择“线性”，然后勾选“显示公式”和“显示R平方值”，点击“关闭”。 05 此时，图中就可以看到线性相关系数R的平方为0.9924了，我们对它开根号就能得到相关系数，如图所示，相关系数为0.996。
如何用excel做统计分析—描述统计、相关系数
01 首先，我们打开Excel，然后在里面输入一组数据，如图所示； 02 然后我们点击左上角的office按钮，弹出的界面点击Excel选项； 03 弹出的界面，我们点击加载项，点击转到； 04 弹出的界面，我们将分析工具库和分析工具库-VBA均勾选上，然后点击确定； 05 然后我们点击工具栏中数据里面的数据分析； 06 弹出的界面，我们点击输入区域的引用按钮，然后选择区域，之后再点击引用按钮； 07 然后我们点击输出选项的引用按钮，选择一个区域，之后再点击引用按钮； 08 弹出的界面，我们将第K大值和第K小值勾选上，之后点击确定，这样就完成了描述统计了。 09 我们继续点击右上角的数据分析； 10 弹出的界面，我们选择相关系数，然后点击确定； 11 弹出的界面，我们点击输入区域的引用按钮，选择相关数据，之后再点击引用按钮； 12 弹出的界面，我们点击输出区域，然后点击输出的引用按钮； 13 选择一个区域，然后再点击引用按钮； 14 弹出的界面，我们点击确定； 15 这样，我们就将相关系数求出来了。
在excel中如何快速的计算出数据的相关系数。
相关系数取值一般在-1~1之间。绝对值越接近1说明变量之间的线性关系越强，绝对值越接近0说明变量间线性关系越弱。相关系数r的绝对值一般在0.8以上，认为A和B有强的相关性。0.3到0.8之间，可以认为有弱的相关性。0.3以下，认为没有相关性。皮尔逊相关系数变化从-1到 +1，当r＞0表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；r＜0表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。扩展资料；相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1；当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。参考资料来源：百度百科-相关系数
怎样在excel中求相关系数
首先，需要找到相关的实验数据，一般是实际测量的，存在着某种线性相关，包括正相关、负相关等等，获得样本数据之后，输入到Excel表格当中，如下图所示。1.选中实验数据（包含X、Y），在“插入”选项卡上，选择“图标”组中的“散点图”，至于散点图的样式，选择第一个就可以啦，这样可以方便后期进行相关系数的操作，在这里就先埋个伏笔。2.这样，就以X、Y为数据源，做出来一个散点图，从散点图上可以看出，存在这样一条直线，可以使图表中的点尽可能的落在直线的两侧，而这条直线的斜率和截距就是需要的相关系数。3.接下来，简单的对于做的图标进行修饰一下，包括颜色的填充、图标区域和绘图区域的颜色匹配、边框的格式等等。4.如何获得样本数据的相关系数,这就是针对样本数据，进行添加趋势线。在的图表中选择我们的样本数据点，然后鼠标右键单击，在弹出来的活动窗口中，选择“添加趋势线”选项。5.弹出“设置趋势线格式”窗口，趋势线的类型我们选择“直线”，那么得到的结果就是线性相关系数。在窗口的底部勾选“显示公式”和“显示R平方值”，这个R就是我们需要的相关系数。6.以上步骤完成以后，就可以得到数据相关系数，可以看到拟合直线的函数表达式，同时得到R的平方值，那么R值就是我们需要的相关系数，因为是进行直线拟合，所以得到的就是线性相关系数。