相关系数公式，一阶自相关系数怎么算？
自相关系数计算公式是γ(t,s)=E(X -μ)(X -μ)，定义ρ(t,s)为时间序列{X}的自相关系数，简记为ACF。ρ(t,s)= γ(t,s)/(DX×DX)^0.5。其中，E表示数学期望，D表示方差。
相关系数度量的是两个不同事件彼此之间的相互影响程度，而自相关系数度量的是同一事件在两个不同时期之间的相关程度，形象的讲就是度量自己过去的行为对自己现在的影响
相关系数的定义？
相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标，是一种非确定性的关系，是研究变量之间线性相关程度的系数。相关系数按积差方法计算，以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘以反映两变量之间相关程度。
相关系数的分类包括：
1、简单相关系数，用于度量变量间的线性关系的量；
2、复相关系数，是因变量与多个自变量之间的相关关系；
3、典型相关系数，先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性关系的综合指标，通过综合指标之间的线性相关系数以研究原各组变量间相关关系。
相关系数的意义？
相关系数是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。
由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。一元线性回归方程求相关系数？
一元线性回归：自变量只有1个，一元线性回归分析的主要任务：用一个变量预测另一个变量，被预测的变量为因变量Y，预测出的变量为自变量X，回归分析找出一个数学模型 Y= f(X),可以使X估计Y用一个函数式去计算。当Y=f(X)为一个直线方程时，且自变量为1个，即为一元线性回归。如图：
r为正值，为正相关。越接近1，相关性越强。
r为负值，为负相关。越接近-1，相关性越强。
r越向零靠近，线性相关性变弱。
一次函数的相关系数怎么求？
相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。
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。
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