这是一个创建于 1035 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
请看下图红线和两条蓝色下划线内容的对比。红色下划线的内容我理解。但是两条蓝色下划线的我有一个基本概念不了解。抛开下图内容我将问题提炼出来。
假如两组数据 x1 和 y1 的相关系数是 p1 ，其定义是 cov(x1,y1)/std(x1)std(y1) ,就是去掉量纲的协方差，其含义代表两组数据同向运动的趋势(线性相关性)。取值范围-1 到 1 。-1 代表两数据负相关，0 代表两组数据不相关，1 代表两组数据正相关。
那么变量 x1 与 m 个变量 y1 ，y2 ，y3……ym 的相关系数如何定义？其含义是什么？取值范围是多少？不同取值的含义又是什么？他等于 x1 与 y1 ，y2……ym 分别求出相关系数再累加么？好像不是。
假如两组数据 x1 和 y1 的相关系数是 p1 ，其定义是 cov(x1,y1)/std(x1)std(y1) ,就是去掉量纲的协方差，其含义代表两组数据同向运动的趋势(线性相关性)。取值范围-1 到 1 。-1 代表两数据负相关，0 代表两组数据不相关，1 代表两组数据正相关。
那么变量 x1 与 m 个变量 y1 ，y2 ，y3……ym 的相关系数如何定义？其含义是什么？取值范围是多少？不同取值的含义又是什么？他等于 x1 与 y1 ，y2……ym 分别求出相关系数再累加么？好像不是。
 |
1
huzhikuizainali OP 补充：我在网上找到描述一组数据与多组数据相关系数方法叫 复相关系数。但是这种方法要先做回归分析，再做相关系数计算。但是上面截图中的公式 16.21 16.22 中看不出已经做过回归分析。所以上面公式 16.21 16.22 是根据什么思路构建的？
https://baike.baidu.com/item/%E5%A4%8D%E7%9B%B8%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%95%B0/1592780?fr=aladdin |
Select Language