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  小诺子啊 2017-09-27 14:13:07

  这是是线性回归方程的相关性系数。有非常复杂的一个计算公式，一般用软件得出来。 它反映的是数据的线性关系。 比如当r=1的时候，就是纯粹的直线上的点，像（1，1）（2，2）（3，3）（4，4），就是完全在y=x上的点。 但实验数据一般都有偏移，这时候你可以想像在坐标纸上描出这些点，然后画出一条穿过Z多点，且点在直线上下分布均匀的直线。这个直线的函数就是线性回归方程了。 所以你的那个r，实验不可能会有1那么好，但9越多，说明线性越好，那些点越趋于一条直线上，实验做的越准确。

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  角弧度 2017-09-20 23:45:07

  当根据试验数据进行曲线拟合时，试验数据与拟合函数之间的吻合程度，用一个与相关系数有关的一个量‘R平方’来评价，R^2值越接近1，吻合程度越高，越接近0，则吻合程度越低!R平方值计算. 只要知道X，Y两组数据，根据公式： R = E{[(X-E(X)][Y-E(Y)]} / [D(X)D(Y)]^0.5 式中：E(X)、E(Y) 分别为X、Y的平均值； D(x)、D(y) 分别为X、Y的方 差. R就是相关系数，可正、可负；R^2 >= 0. 这是是线性回归方程的相关性系数。有非常复杂的一个计算公式，一般用软件得出来。 它反映的是数据的线性关系。 比如当r=1的时候，就是纯粹的直线上的点，像（1，1）（2，2）（3，3）（4，4），就是完全在y=x上的点。 但实验数据一般都有偏移，这时候你可以想像在坐标纸上描出这些点，然后画出一条穿过Z多点，且点在直线上下分布均匀的直线。这个直线的函数就是线性回归方程了。

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