Excel数据分析:相关系数与协方差 使用教程

来源:互联网 时间:2016-01-03

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:

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”。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3×3的矩阵,数据项目的交叉处就是其相关系数。显然,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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