相关系数确定方法实验
相关系数确定方法实验
相关系数确定方法实验 Prepared on 22 November 2020相关系数确定方法实验1、下表是平时两次考试的成绩分数，假设其分布为正态，分别用积差相关与等级相关方法计算相关系数，并回答，就这份资料用哪种相关法更恰当被试 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10A 86 58 79 64 91 48 55 82 32 75B 83 52 89 78 85 68 47 76 25 56解：①求积差相关系数解法一：用原始分数计算被试 A B X2 Y2 XY1 86 83 7396 6889 71382 58 52 3364 2704 30163 79 89 6241 7921 70314 64 78 4096 6084 49925 91 85 8281 7225 77356 48 68 2304 4624 32647 55 47 3025 2209 25858 82 76 6724 5776 62329 32 25 1024 625 80010 75 56 56253136 4200 ∑ 670 65948080 47193 46993解法二：用离均差、标准差计算 被试 A B x y xy 1 86 83 19 2 58 52 －9 － 3 79 89 12 4 64 78 －3 － 5 91 85 24 6 48 68 －19 － 7 55 47 －12 － 8 82 76 15 9 32 25 －35 － 10 75 56 8 － － ∑6706592840根据表中数据求得：40.19s 86.17s 9.65 67Y ====，，，X Y X把∑xy 、N 、s X 、s Y 代入公式得：82.040.1986.17102840=⨯⨯==∑YX s Ns xy r②求等级相关系数 被试 A B R X R Y D D 2 R X R Y 1 86 83 2 3 －1 1 6 2 58 52 7 8 －1 1 56 3 79 89 4 1 3 9 4 4 64 78 6 4 2 4 24 5 91 85 1 2 －1 1 2 6 48 68 9 6 3 9 54 7 55 47 8 9 －1 1 72 8 82 76 3 5 －2 4 15 9 32 25 10 10 0 0 100 10 75 56 5 7 －2 4 35 ∑555534368解法一：根据表中的计算，已知N=10，∑D 2=34，把N 、∑D 2代入公式，得：()()79.0110103461161222=-⨯-=--=∑N N D r R解法二：根据表中的计算，已知N=10，∑R X R Y =368，把N 、∑R X R Y 代入公式，得：()()()()79.0110110103684110311413=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-+⨯⨯-=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+-+⋅-=∑N N N R R N r YX R③这份资料用积差相关法更恰当，如用等级相关法，其精度要差于积差相关，因此，凡符合计算积差相关的资料，不要用等级相关计算。
相关系数检验法步骤
相关系数检验法步骤一、相关系数检验法步骤相关系数检验法是一种用于检验两个变量之间关系强度的统计方法。
它可以衡量两个变量之间的相关性，并判断这种相关性是否显著。
以下是相关系数检验法的步骤：1. 收集数据：首先，需要收集相关的数据，包括两个变量的观测值。
这些数据可以通过实地调查、实验或其他可靠的数据源获得。
2. 计算相关系数：接下来，需要计算两个变量之间的相关系数。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
皮尔逊相关系数适用于连续变量，而斯皮尔曼相关系数适用于等级变量或非线性关系。
3. 假设检验：在进行相关系数检验前，需要先建立假设。
通常，零假设为两个变量之间不存在相关关系，备择假设为两个变量之间存在相关关系。
4. 计算检验统计量：根据所选的相关系数和样本大小，计算相关系数的检验统计量。
检验统计量的计算方式与所选的相关系数有关。
5. 确定显著性水平：确定显著性水平，通常将其设定为0.05或0.01。
显著性水平表示拒绝零假设的临界值。
6. 判断是否拒绝零假设：将计算得到的检验统计量与显著性水平进行比较。
如果检验统计量的值小于显著性水平对应的临界值，则拒绝零假设，认为两个变量之间存在相关关系；如果检验统计量的值大于临界值，则接受零假设，认为两个变量之间不存在相关关系。
7. 解释结果：最后，根据检验结果对两个变量之间的相关性进行解释。
如果拒绝了零假设，可以说明两个变量之间存在相关关系，并根据相关系数的值来判断相关关系的强度和方向。
二、相关系数检验法的应用相关系数检验法广泛应用于各个领域的研究中。
以下是一些常见的应用场景：1. 经济学研究：在经济学中，相关系数检验法常用于分析不同变量之间的关系，如GDP与失业率、通货膨胀与利率等。
通过相关系数检验，可以了解变量之间的关系强度，为经济政策的制定提供依据。
2. 市场营销研究：在市场营销领域，相关系数检验法可以用来分析产品销售与广告投入、价格变动等因素之间的关系。
自变量之间的相关性分析方法介绍
自变量之间的相关性分析方法介绍自变量之间的相关性分析方法介绍引言：在统计学和数据分析中，相关性分析是一种用于确定自变量之间关系的常用方法。
通过分析自变量之间的相关性，我们可以了解它们之间的连接和依赖关系，从而更好地理解数据和推断有关结果的潜在因素。
在这篇文章中，我将介绍一些常用的相关性分析方法，帮助您更好地理解自变量之间的关联性。
1. 皮尔逊相关系数：皮尔逊相关系数是最常用的用于测量两个连续变量之间线性关系强度的指标。
它的取值范围从-1到1，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关性。
通过计算变量之间的协方差和标准差，可以得到皮尔逊相关系数。
2. 斯皮尔曼相关系数：如果数据之间的关系不是线性的，而是通过其他方式相关，斯皮尔曼相关系数就是一种更合适的选择。
它通过对变量的排序而不是数值本身的差异进行计算，因此适用于有序和非有序的数据。
它的取值范围也是-1到1，与皮尔逊相关系数类似。
3. 判定系数：判定系数也被称为R方值，用于衡量一个自变量对因变量变异的解释程度。
它的取值范围从0到1，越接近1表示自变量对因变量变异的解释越好。
通过计算总体变异和回归模型残差的变异，可以得到判定系数。
4. 点双相关系数：点双相关系数是用于测量多个变量之间关系的指标。
它度量特定自变量与因变量之间的线性关系，并控制其他自变量的影响。
通过与多元回归模型相结合，可以得到点双相关系数。
结论：在进行相关性分析时，我们可以使用多种方法来评估自变量之间的关系。
皮尔逊相关系数适用于线性关系的连续变量，而斯皮尔曼相关系数适用于非线性关系和有序的变量。
判定系数和点双相关系数可以衡量自变量对因变量变异的解释程度和多个变量之间的关系。
理解不同的相关性分析方法可以帮助我们更全面地理解自变量之间的连接和依赖关系，为我们的数据分析提供更深入的见解。
个人观点和理解：在进行相关性分析时，选择适当的方法非常重要。
不同的方法适用于不同类型的数据和变量之间的关系。
判定系数与相关系数的深入研究
判定系数与相关系数的深入研究什么叫相关性？比如某个地区人的身高与体重的关系，某个学校学生学习时间与学习成绩的关系，我们的收入与教育水平的关系等等，除此之外，在我们工作中也有大量相关性的应用实例，例如我们在定位质差原因中运用常规MRR与质差MRR的电平分布间的相关性，在定位互调干扰小区时运用干扰系数与话务量的相关性，在分析质差成因时运用全网质差话务比例与弱信号的相关性等等，既然我们的工作离不开相关性的运用，那我们有必要深入的去了解相关性的计算及其原理。
一、概念介绍说到相关性分析会使我们联想到线性回归和散点图的概念，它们同属于回归分析中的概念，都是被广泛应用的相关性分析方法：线性回归：线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一，通俗点来说回归分析是寻找相关关系中非确定性关系的某种确定性，相关性可以从涉及到的变量数量、表现形式及变化方向进行分类，如下图所示：散点图：散点图是用于表示因变量随自变量而变化的大致趋势，是将变量相关性图形化的工具，用于判断的分析两组变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式，散点图主要体现变量间的关系主要有：正线性相关、负线性相关、非线性（曲线）相关和不相关四种相关关系，其中线性相关又分强线性相关和一般线性相关，具体形态如以下图例所示：1)强正（负）线性相关2)正（负）线性相关3)非线性（曲线）相关&不相关二、线性回归主要参数解释：通过Excel的“数据分析”功能可以计算出线性回归分析数据，如下图所示：我们主要关注【回归统计】中可以反映变量间相关性的“相关系数Multiple R”和“判定系数R square”两个指标：1.Multiple R（相关系数R）：相关系数是建立在相关分析基础上，用来分析衡量变量x和变量y之间相关程度的大小。
通常用r表示，该值的范围为：-1≤r≤1，与值对应的相关性的强弱关系如下图所示：相关系数计算公式及案例：2222)()(∑∑∑∑∑∑∑---=y y n x x n yx xy n r现假设在判断10BSZCW 小区是否存互调干扰嫌疑时，通过话务量与干扰系数的相关性进行定位，该小区24小时的综合话务量及干扰系数如下表所示（灰表中的时间段数量（24个）则为公式中的n ，综合话务量为x 、干扰系数为y ，r =241047.01−287.9571.47√24⨯4882.78−287.952⨯√24⨯238.86−71.472=98.30%2. R Square （判定系数R 2）：判定系数（又称拟合优度或决定系数）是建立在回归分析基础之上的，用于研究一个随机变量对别一个随机变量的解释程度，该值的取值范围为0≤R 2≤1，值越接近1，说明自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的因变量变动占总变动的百分比越高。
相关系数确定方法实验
相关系数确定方法实验1、下表是平时两次考试的成绩分数，假设其分布为正态，分别用积差相关与等级相关方法计算相关系数，并回答，就这份资料用哪种相关法更恰当？被试 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10A 86 58 79 64 91 48 55 82 32 75B 83 52 89 78 85 68 47 76 25 56解：①求积差相关系数解法一：用原始分数计算被试 A B X2 Y2 XY1 86 83 7396 6889 71382 58 52 3364 2704 30163 79 89 6241 7921 70314 64 78 4096 6084 49925 91 85 8281 7225 77356 48 68 2304 4624 32647 55 47 3025 2209 25858 82 76 6724 5776 62329 32 25 1024 625 80010 75 56 5625 3136 4200 ∑670 659 48080 47193 46993解法二：用离均差、标准差计算被试 A B x y xy1 86 83 19 17.1 324.92 58 52 －9 －13.9 125.13 79 89 12 23.1 277.24 64 78 －3 12.1 －36.35 91 85 24 19.1 458.46 48 68 －19 2.1 －39.97 55 47 －12 －18.9 226.88 82 76 15 10.1 151.5 9 32 25 －35 －40.9 1431.5 10 75 56 8 －9.9 －79.2 ∑6706592840根据表中数据求得：40.19s 86.17s 9.65 67Y ====，，，X Y X 把∑xy 、N 、s X 、s Y 代入公式得：82.040.1986.17102840=⨯⨯==∑YX s Ns xy r②求等级相关系数 被试 A B R X R Y D D 2 R X R Y 1 86 83 2 3 －1 1 6 2 58 52 7 8 －1 1 56 3 79 89 4 1 3 9 4 4 64 78 6 4 2 4 24 5 91 85 1 2 －1 1 2 6 48 68 9 6 3 9 54 7 55 47 8 9 －1 1 72 8 82 76 3 5 －2 4 15 9 32 25 10 10 0 0 100 10 75 56 5 7 －2 4 35 ∑555534368解法一：根据表中的计算，已知N=10，∑D 2=34，把N 、∑D 2代入公式，得：()()79.0110103461161222=-⨯-=--=∑N N D r R 解法二：根据表中的计算，已知N=10，∑R X R Y =368，把N 、∑R X R Y 代入公式，得：()()()()79.0110110103684110311413=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-+⨯⨯-=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+-+⋅-=∑N N N R R N r YX R③这份资料用积差相关法更恰当，如用等级相关法，其精度要差于积差相关，因此，凡符合计算积差相关的资料，不要用等级相关计算。
相关系数检验
相关系数检验一、相关系数简介相关系数是用以衡量两个变量之间的关联程度的统计学指标。
在实际数据分析中，相关系数检验是一种常用方法，用来验证变量之间的相关性是否显著。
二、Pearson相关系数Pearson相关系数是衡量两个连续变量之间线性关联程度的指标，范围在-1到1之间。
当相关系数接近1时，表示两个变量呈正相关；当相关系数接近-1时，表示两个变量呈负相关；相关系数接近0时，表示两个变量之间没有线性关系。
三、相关系数检验步骤1.提出假设：零假设为“两个变量之间不存在相关性”，备择假设为“两个变量之间存在相关性”。
2.计算相关系数：使用统计软件计算得到两个变量的Pearson相关系数。
3.确定显著性水平：选择适当的显著性水平α，一般取0.05。
4.计算临界值：根据显著性水平和样本容量自由度，查找相关系数的临界值。
5.判断显著性：比较计算得到的相关系数和临界值，若计算得到的相关系数显著大于临界值，则拒绝零假设，否则接受零假设。
四、案例分析以两种肥胖度评价方法为例，比较其与BMI指数之间的相关系数。
假设零假设为两种肥胖度评价方法与BMI指数之间不存在相关性，备择假设为存在相关性。
通过数据收集和计算得到相关系数后，进行相关系数检验，判断两种评价方法与BMI指数之间的关联程度是否显著。
五、结论相关系数检验是一种常用的统计方法，用来验证两个变量之间的相关性是否显著。
在实际数据分析中，通过计算相关系数并进行显著性检验，可以帮助我们理解变量之间的关联程度，从而做出合理的推断和决策。
以上是关于相关系数检验的简要介绍和步骤说明，希望能对您有所帮助。
相关系数确定方法实验
相关系数确定方法实验1、下表是平时两次考试的成绩分数，假设其分布为正态，分别用积差相关与等级相关方法计算相关系数，并回答，就这份资料用哪种相关法更恰当被试 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10A 86 58 79 64 91 48 55 82 32 75B 83 52 89 78 85 68 47 76 25 56解：①求积差相关系数解法一：用原始分数计算被试 A B X2 Y2 XY1 86 83 7396 6889 71382 58 52 3364 2704 30163 79 89 6241 7921 70314 64 78 4096 6084 49925 91 85 8281 7225 77356 48 68 2304 4624 32647 55 47 3025 2209 25858 82 76 6724 5776 62329 32 25 1024 625 80010 75 56 5625 3136 4200 ∑670 659 48080 47193 46993解法二：用离均差、标准差计算被试 A B x y xy1 86 83 192 58 52 －9 －3 79 89 124 64 78 －3 －5 91 85 246 48 68 －19 －7 55 47 －12 －8 82 76 15 9 32 25 －35 － 10 75 56 8 － － ∑6706592840根据表中数据求得：40.19s 86.17s 9.65 67Y ====，，，X Y X 把∑xy 、N 、s X 、s Y 代入公式得：82.040.1986.17102840=⨯⨯==∑YX s Ns xy r②求等级相关系数 被试 A B R X R Y D D 2 R X R Y 1 86 83 2 3 －1 1 6 2 58 52 7 8 －1 1 56 3 79 89 4 1 3 9 4 4 64 78 6 4 2 4 24 5 91 85 1 2 －1 1 2 6 48 68 9 6 3 9 54 7 55 47 8 9 －1 1 72 8 82 76 3 5 －2 4 15 9 32 25 10 10 0 0 100 10 75 56 5 7 －2 4 35 ∑555534368解法一：根据表中的计算，已知N=10，∑D 2=34，把N 、∑D 2代入公式，得：()()79.0110103461161222=-⨯-=--=∑N N D r R解法二：根据表中的计算，已知N=10，∑R X R Y =368，把N 、∑R X R Y 代入公式，得：()()()()79.0110110103684110311413=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-+⨯⨯-=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+-+⋅-=∑N N N R R N r YX R③这份资料用积差相关法更恰当，如用等级相关法，其精度要差于积差相关，因此，凡符合计算积差相关的资料，不要用等级相关计算。
相关性分析方法
相关性分析方法相关性分析是一种常见的数据分析方法，用于研究和量化变量之间的关联程度。
它帮助我们理解变量之间的相互作用，并揭示出它们之间的模式和趋势。
本文将介绍相关性分析的基本概念、方法和应用，并探讨其在不同领域的实际应用。
一、相关性分析的基本概念相关性是指数据变量之间存在的某种关系。
当两个变量之间存在某种联系时，它们的变化趋势通常是同步的或相对应的。
相关性分析帮助我们确定变量之间的关联强度，通过计算相关系数量化此关联。
在相关性分析中，常用的度量指标是相关系数。
最常见的相关系数是皮尔逊相关系数，表示线性关联的强度和方向。
皮尔逊相关系数的取值范围是-1到1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关性。
其他常用的相关系数包括斯皮尔曼相关系数和切比雪夫相关系数等。
二、相关性分析的方法相关性分析可采用多种方法，具体选择方法要根据数据类型和研究目的而定。
1. 可视化分析：可视化方法是最简单直观的相关性分析方法之一。
通过绘制图表，如散点图、折线图和热力图等，可以直观地观察变量之间的关联性。
2. 相关系数计算：相关系数是最常用的量化相关性的方法之一。
可以使用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数或切比雪夫相关系数等来计算变量之间的相关性。
3. 回归分析：回归分析是一种用于研究两个或多个变量之间关系的方法。
它可以帮助我们确定变量之间的线性或非线性关系，并进行预测和解释。
4. 相关性检验：相关性检验用于确定相关系数是否具有统计显著性。
通过计算p值，可以评估相关系数的显著程度，从而判断变量之间是否存在真正的关系。
三、相关性分析的应用相关性分析在各个领域中都有广泛的应用，可以帮助我们了解变量之间的关系和预测未来趋势。
1. 经济学：在经济学中，相关性分析可以用于确定经济指标之间的关联程度，如GDP和通货膨胀率之间的关系。
这有助于政策制定者制定相应的经济政策。
2. 市场营销：在市场营销中，相关性分析可以用于研究产品销量和广告投入之间的关系，以及顾客满意度与重复购买率之间的关联。
统计学中的相关性分析方法
统计学中的相关性分析方法统计学是一门研究数据收集、处理、分析和解释的科学方法。
在统计学中，相关性分析是一种用于确定两个或多个变量之间关系的重要方法。
本文将介绍统计学中常用的相关性分析方法。
一、皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数是最常用的相关性分析方法之一。
它用来衡量两个变量之间的线性相关程度。
皮尔逊相关系数的取值范围为-1到+1，其中-1表示完全负相关，+1表示完全正相关，0表示没有线性相关关系。
皮尔逊相关系数可以通过计算两个变量的协方差和标准差来得到。
二、斯皮尔曼相关系数斯皮尔曼相关系数是一种非参数的相关性分析方法，它用来衡量两个变量之间的单调相关程度。
与皮尔逊相关系数不同，斯皮尔曼相关系数不要求变量呈线性关系。
斯皮尔曼相关系数的取值范围也是-1到+1，其中-1表示完全负相关，+1表示完全正相关，0表示没有单调相关关系。
三、判定系数判定系数是用来衡量变量之间关系的强度的指标。
判定系数也被称为决定系数，表示因变量的变异程度可以由自变量解释的比例。
判定系数的取值范围为0到1，取值越接近1表示自变量对因变量的解释程度越高。
四、假设检验假设检验是一种用来检验两个变量之间是否存在统计上显著的相关关系的方法。
在假设检验中，我们通常设立一个零假设和一个备择假设，然后通过统计方法计算出一个p值。
如果p值小于事先设定的显著性水平，我们就可以拒绝零假设，认为两个变量之间存在相关关系。
五、回归分析回归分析是一种常用的相关性分析方法，它用来建立变量之间的数学模型，通过最小化因变量与自变量之间的残差平方和来确定两个变量之间的关系。
回归分析可以衡量两个变量之间的线性相关程度，并预测因变量的取值。
六、主成分分析主成分分析是一种用于降维和提取数据主要特征的方法。
通过主成分分析，我们可以将大量的变量转化为少数几个无关的主成分，从而减少数据的复杂性。
主成分分析可以帮助我们理解变量之间的相关关系，并提取出最重要的特征。
结论统计学中的相关性分析方法有很多种，本文介绍了其中几种常用的方法，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、判定系数、假设检验、回归分析和主成分分析。
相关分析的实验原理和方法
相关分析的实验原理和方法相关分析是一种统计方法，用于研究变量之间的关系。
它可以帮助我们理解不同变量之间的相互关联性，揭示隐藏的模式和趋势，并评估它们之间的强度和方向。
在实验设计中，相关分析可以用来确定两个或多个变量之间的关系，以及它们之间的因果关系。
本文将介绍相关分析的原理和方法。
首先，我们需要了解相关系数的定义和计算方法。
相关系数是衡量两个变量之间关联程度的统计量。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数和切比雪夫相关系数。
皮尔逊相关系数适用于连续变量，斯皮尔曼等级相关系数适用于有序变量，切比雪夫相关系数适用于定性变量。
这些相关系数的取值范围在-1和1之间，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关。
进行相关分析的第一步是收集数据。
我们需要收集多个观测值对于所研究的变量，并记录下来。
数据可以通过实际观察、调查问卷、实验测量等方式获取。
收集的数据应该具有代表性，并且样本的大小足够大，以确保结果的可靠性。
在数据收集之后，我们可以计算相关系数。
以皮尔逊相关系数为例，它可以通过以下公式计算：r = (Σ((X - X̄)(Y - Ȳ))) / (n * σX * σY)其中，r是相关系数，X和Y分别是两个变量的观测值，X̄和Ȳ是它们的平均值，n是样本大小，σX和σY是它们的标准差。
计算相关系数之后，我们可以进行统计检验，以确定相关系数是否显著不等于零。
常用的检验方法有t检验和F检验。
t检验适用于小样本，F检验适用于大样本。
通过检验，我们可以得出关于相关系数是否具有统计显著性的结论，如果相关系数显著不等于零，则我们可以认为两个变量之间存在相关性。
此外，相关分析还可以进行回归分析。
回归分析是一种用于预测和解释因变量变化的方法。
在回归分析中，我们可以使用相关系数作为自变量和因变量之间关系的衡量指标，从而建立预测模型。
回归分析可以帮助我们预测因变量的未来变化，并确定哪些自变量对于因变量的影响最大。
相关性检验怎么操作方法
相关性检验怎么操作方法
相关性检验是用来确定两个变量之间是否存在相关关系的统计方法。
常用的相关性检验包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数等。
以下是相关性检验的操作方法：
1. 确定研究问题和假设：首先需要明确研究问题和假设，例如“变量X和变量Y之间是否存在显著的相关关系”。
2. 收集数据：收集相关的数据，确保数据的质量和准确性。
3. 计算相关系数：根据研究问题的不同，选择合适的相关性检验方法，并计算相关系数的数值。
例如，对于两个连续变量之间的线性相关关系，可以计算皮尔逊相关系数；对于两个有序变量之间的相关关系，可以计算斯皮尔曼相关系数；对于两个分类变量之间的相关关系，可以计算肯德尔相关系数。
4. 判断相关性的显著性：在进行相关性检验时，需要对相关系数的显著性进行判断，通常使用p值进行判断。
如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以认为相关性是显著的。
5. 解释结果：根据相关性检验的结果，进行结果的解释，并结合实际情况进行分析。
以上是相关性检验的一般操作方法，具体的操作步骤可能会根据具体的研究问题和数据情况而有所不同。
eviews简单相关系数检验法 -回复
eviews简单相关系数检验法-回复Eviews简单相关系数检验法在统计学中，相关系数是用来衡量两个变量之间线性关系的强度和方向的指标。
它可以帮助我们理解变量之间是正相关、负相关还是没有相关性。
Eviews是一个流行的经济数据分析软件，它提供了各种统计方法和工具来分析数据。
本文将详细介绍Eviews中的简单相关系数检验法，并将一步一步回答以下几个问题：1. 相关系数的定义和计算方法是什么？2. 如何在Eviews中计算相关系数？3. 相关系数的显著性检验如何进行？4. 显著性检验的结果如何解释？1. 相关系数的定义和计算方法是什么？相关系数是一个介于-1和1之间的数值，用来描述两个变量之间的关联程度。
相关系数越接近1或-1，表示变量之间的线性关系越强；接近0则表示变量之间的线性关系较弱或不存在。
计算相关系数的方法有多种，其中最常用的是皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）。
皮尔逊相关系数通过计算每对数据点的差异和乘积，并将其加总，得到一个指标来衡量线性关系的强度和方向。
2. 如何在Eviews中计算相关系数？在Eviews中，计算相关系数非常简单。
首先，将要计算相关系数的变量导入Eviews软件。
然后，打开“Quick”菜单，选择“Correlations”选项。
在弹出的窗口中，选择要计算相关系数的变量并点击“OK”按钮。
Eviews将自动计算相关系数并显示结果。
3. 相关系数的显著性检验如何进行？为了判断所计算的相关系数是否具有统计学上的显著性，我们可以进行假设检验。
假设检验的原假设（H0）是相关系数等于零，备择假设（H1）是相关系数不等于零。
在Eviews中，可以使用t检验或z检验来检验相关系数的显著性。
如果样本量较小（小于30），则使用t检验；如果样本量较大（大于30），则使用z检验。
需要注意的是，进行显著性检验时，我们通常会设置一个显著性水平（例如0.05），以确定拒绝原假设的条件。
简单相关系数检验法
简单相关系数检验法简单相关系数检验法是一种用于检验两个变量之间关系的方法。
它可以帮助我们确定两个变量之间是否存在显著的线性关系。
本文将详细介绍简单相关系数检验法的定义、计算方法、假设检验以及应用。
一、定义简单相关系数检验法是一种用于研究两个变量之间线性关系的方法。
它可以帮助我们确定两个变量之间是否存在显著的线性关系。
简单相关系数通常用r表示，其取值范围为-1到1之间，当r=1时表示两个变量完全正相关，当r=-1时表示两个变量完全负相关，当r=0时表示两个变量没有线性关系。
二、计算方法简单相关系数的计算方法如下：$$ r = \frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(y_i-\bar{y})^2}} $$其中，n为样本数量，x和y分别为两个变量的观测值，$\bar{x}$和$\bar{y}$分别为x和y的均值。
三、假设检验在进行简单相关系数检验时，我们需要先提出假设。
假设检验的零假设为两个变量之间不存在显著的线性关系，即r=0。
备择假设为两个变量之间存在显著的线性关系，即r≠0。
我们可以使用t检验或F检验来检验这些假设。
1. t检验t检验是用于小样本情况下进行假设检验的方法。
在进行t检验时，我们需要计算样本相关系数r，然后计算t值：$$ t = \frac{r\sqrt{n-2}}{\sqrt{1-r^2}} $$其中，n为样本数量。
然后我们可以使用t分布表来查找临界值，并将计算得到的t值与临界值进行比较。
如果计算得到的t值大于临界值，则拒绝零假设，认为两个变量之间存在显著的线性关系。
2. F检验F检验是用于大样本情况下进行假设检验的方法。
在进行F检验时，我们需要计算样本相关系数r和自由度df（df=n-2），然后计算F值：$$ F = \frac{r^2}{1-r^2}\times df $$然后我们可以使用F分布表来查找临界值，并将计算得到的F值与临界值进行比较。
相关性度量方法的研究
相关性度量方法的研究在数据分析领域，相关性度量方法是非常重要的一种统计方法，可以帮助我们了解变量之间的关系以及它们如何相互影响。
在实际应用中，经常需要使用相关性度量方法来分析各种数据。
本文将介绍相关性度量方法的一些常见度量方式和适用场景。
一、相关性度量方法的常见方式1.皮尔森相关系数皮尔森相关系数是一种常用的相关性度量方法，通常用于衡量两个变量之间的线性关系。
计算这种相关性系数的方法比较简单，只需要用协方差除以两个变量标准差的乘积即可。
如果得到的皮尔森相关系数为1，则表示完全正相关，为-1则表示完全负相关。
2.斯皮尔曼等级相关系数斯皮尔曼等级相关系数适用于数据不呈正态分布的情况，计算方法是将数据转换为等级，然后计算等级之间的相关性。
这种相关性系数的优点在于可以排除掉极端值对结果的影响。
3.切比雪夫相关系数切比雪夫相关系数主要用于处理二元数据的相关性，计算方法是直接计算两个数据的最大差值。
这种相关性系数的优点在于可以适用于任何类型的数据。
4.克努尔相关系数克努尔相关系数也是一种非常常用的相关性度量方法，适用于衡量两个变量之间的非线性关系。
计算方法是将数据转换为秩次，然后计算秩次之间的相关性。
这种相关性系数的优点在于可以排除掉数据的范围和分布对结果的影响。
二、相关性度量方法的适用场景1.数据分析在数据分析领域，相关性度量方法是非常常用的一种统计方法，可以帮助我们了解数据之间的关系以及它们如何相互影响。
通过分析数据之间的相关性，我们可以找到数据之间的关联性，确定相应的预测模型和变量选择，从而进行数据挖掘和预测分析。
2.金融市场在金融市场中，相关性度量方法也非常常用，可以用来分析不同证券之间的关系以及它们之间的相互影响。
通过分析不同证券之间的相关系数，我们可以判断是否具有对冲效应，避免投资组合出现重叠风险；还可以通过分析不同证券之间的相关性来把握宏观经济周期的变化，制定相应的投资策略和风险管理措施。
3.生物和医学研究在生物和医学研究中，相关性度量方法也非常常用，可以用来分析不同指标之间的关系以及它们之间的相互影响。
相关性分析的方法
相关性分析的方法相关性分析是一种用来确定两个或多个变量之间关系强度和方向的统计方法。
相关性分析主要用来研究变量之间的相关关系，帮助我们了解它们是否同步变化，以及如何在预测和解释数据时使用这些关系。
在以下几个方面，我将详细介绍相关性分析的方法。
首先，相关性的计算方法有很多种，最常见的是皮尔逊相关系数。
皮尔逊相关系数是最常用的相关性计算方法之一，它衡量了两个变量之间的线性关系强度和方向。
它的取值范围在-1到1之间，其中1表示正相关，-1表示负相关，0表示没有相关性。
通过计算两个变量之间的协方差和标准差，可以得到皮尔逊相关系数的值。
此外，还有斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数等方法。
斯皮尔曼相关系数主要用于计算两个有序变量之间的相关性，而肯德尔相关系数则适用于无序变量之间的相关性分析。
这些方法在数据类型和符合相关性的假设上的差异使它们在不同情况下更适用。
在相关性分析中，我们还需要评估相关性的显著性。
常见的方法之一是计算p 值。
p值反映了观察到的相关系数是否由随机性造成的可能性。
如果p值小于0.05，则认为相关性是显著的，如果p值大于0.05，则认为相关性是不显著的。
此外，还可以使用置信区间来评估相关性的置信度。
置信区间表示相关系数的取值范围，一般是以95%或99%的置信度给出。
除了计算相关系数和评估显著性之外，我们还可以使用可视化方法来探索变量之间的相关性。
散点图是一种常用的可视化方法，其中每个点表示两个变量的取值，它们的位置和分布形状可以反映两个变量之间的相关性。
此外，还可以使用热力图来显示多个变量之间的相关程度，从而更直观地理解变量之间的相互作用。
相关性分析在许多领域都有广泛的应用。
在金融领域中，相关性分析可用于评估不同股票之间的相关性，以帮助投资者构建投资组合。
在医学研究中，相关性分析可用于确定患者的不同特征之间的关系，从而预测疾病的发展趋势。
在市场营销中，相关性分析可用于了解产品销售额和广告投放之间的关系，从而优化广告策略。
相关系数确定方法实验
相关系数确定方法实验1、下表是平时两次考试的成绩分数，假设其分布为正态，分别用积差相关与等级相关方法计算相关系数，并回答，就这份资料用哪种相关法更恰当？被试 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10A 86 58 79 64 91 48 55 82 32 75B 83 52 89 78 85 68 47 76 25 56解：①求积差相关系数解法一：用原始分数计算被试 A B X2 Y2 XY1 86 83 7396 6889 713825852336427043016 37989624179217031 46478409660844992 59185828172257735 64868230446243264 75547302522092585 88276672457766232 932251024625800 107556562531364200 ∑670 659 48080 47193 46993XYX Y rN22X2X Y 2 YNN670 659469931048080670265924719310102840 31903764.90.82解法二：用离均差、标准差计算被试A B x y xy1 86 83 19 17.1 324.92 58 52 －9 －13.9 125.13 79 89 12 23.1 277.24 64 78 －3 12.1 －36.35 91 85 24 19.1 458.46 48 68 －19 2.1 －39.975547－12－18.9226.8 882761510.1151.5 93225－35－40.91431.5 1075568－9.9－79.2 ∑670 659 2840根据表中数据求得：X 67，Y 65.9，s X17.86，s Y19.40把∑ xy、 N、s X、 s Y代入公式得：xy 2840r 0.82Ns X s Y 10 17.86 19.40②求等级相关系数被试A B R X R Y D D2R X R Y 1868323－11 6 2585278－1156379894139 4 46478642424 5918512－11 2 64868963954 7554789－1172 8827635－2415 93225101000100 10755657－2435 ∑55 55 34 368 解法一：根据表中的计算，已知N=10，∑ D2=34，把 N、∑ D2代入公式，得：6 D 2 r R 12 1 N N6 34110 10210. 79解法二：根据表中的计算，已知 N=10，∑ R X R Y =368，把 N 、∑ R X R Y 代入公式，得：r R34 R X R Y11 N N NN 13 43681101 10 10 1010.79③这份资料用积差相关法更恰当，如用等级相关法，其精度要差于积差相关，因此，凡符合计算积差相关的资料，不要用等级相关计算。
相关性分析的方法
相关性分析的方法相关性分析是一种定量统计学技术，它旨在检验两组变量之间是否存在某种关联或联系。
它会测量这些变量之间的紧密程度，以及其中一个变量发生变化时，另一个变量会怎样变化，从而帮助我们分析解决问题。
目前，相关性分析的应用已经普遍的涉及社会科学，生物学，医学，心理学，经济学，市场营销等研究领域。
本文旨在介绍相关性分析的方法和应用。
一、相关性分析的定义相关性分析是一种统计分析，它用于测量两个变量之间的相关性。
它可以帮助我们分析解释两个变量之间的关系，以及其中一个变量的变化如何影响另一个变量的变化。
它不仅可以帮助我们识别关联，还可以帮助我们分析和解释不同变量之间的复杂关系。
二、相关性分析的方法1.数据准备和收集：在使用相关性分析之前，首先要准备和收集相关数据。
这些数据可以来源于个人调查，实验，或者从已有的观测结果收集。
2.计算相关系数：计算相关系数是相关性分析的核心，它可以帮助我们了解两个变量之间的关系以及彼此之间的关联程度。
常见的相关系数有皮尔森系数和可视化系数。
3.建立相关模型：用相关系数来描述两个变量之间的关系，但是不能了解变量之间的关系是多么复杂。
因此，需要建立相关模型，以更加准确的描述两个变量之间的关系。
常用的相关模型有线性回归模型、非线性模型和多重线性回归模型等。
4.确定统计显著性：统计显著性是检验两组变量之间是否有某种关联性的重要指标，它可以确定两个变量之间的相关性是否对结果有重大影响，而不是由于偶然性产生的。
常用的统计显著性有单因素方差分析、双因素方差分析和卡方检验等。
三、相关性分析的应用1.社会科学：社会科学如社会心理学，社会学，民族学等都经常使用相关性分析去检验和证明各种假设关系。
比如，研究中国农民贫困状况时，使用相关性分析可以检验“土地承包经营权”与“贫困”之间的相关性。
2.生物学：生物学研究常常需要使用相关性分析来检验和证明假设关系。
比如，研究婴儿脑发育过程中，可以使用相关性分析来研究“婴儿年龄”和“脑发育”之间的关系。
标准曲线的相关系数
标准曲线的相关系数标准曲线是科学研究中常用的一种方法，可以用来确定某种物质的浓度或活性。
在进行标准曲线实验时，我们经常需要计算相关系数来评估数据之间的相关性。
相关系数是一个重要的指标，可以帮助我们确定实验结果的正确性和可靠性。
在本文中，将详细介绍如何计算标准曲线的相关系数。
第一步：准备标准曲线首先我们需要准备一条标准曲线。
标准曲线通常是通过制备不同浓度的标准品并进行测试来获得的。
一般来说，我们需要至少五种不同的标准浓度值（按升序排序），用来确定浓度和响应之间的线性关系。
这样我们就可以得到一条标准曲线。
标准曲线要求线性程度高且与标准品的浓度范围相匹配，这样才能使我们的分析结果准确。
第二步：准备样品接下来我们需要准备待测试的样品。
一般来说，我们需要按已知标准曲线的方法来制备样品。
如果我们要测定的物质与标准品具有相同的性质，我们可以使用标准品来制备样品。
如果我们要测定的物质与标准品性质不同，则需要使用不同的方法来制备样品。
第三步：测试样品一旦我们准备好了样品，我们就需要对样品进行测试并记录所获得的数据。
通常，我们需要记录响应值和标准品的浓度值，使得可以通过响应值确定样品中物质的浓度。
第四步：计算相关系数计算相关系数是确定标准曲线的线性度和测量数据的可靠性的关键步骤。
我们可以使用pearson相关系数公式来计算相关性。
pearson相关系数公式如下：r = (nΣxy - ΣxΣy) / sqrt{(nΣx^2 - (Σx)^2)(nΣy^2 - (Σy)^2)}其中，n是样本数量，x和y是样本的响应值和浓度值，Σ表示求和符号。
相关系数的值可以介于-1到+1之间。
如果相关系数接近1，说明两个数据之间存在强正相关性；如果相关系数接近-1，则说明两个数据之间存在强负相关性；如果相关系数接近于0，则说明两个数据之间不存在明显的相关性。
综上所述，计算标准曲线的相关系数是非常重要的，可以帮助我们评估数据之间的相关性。
简单相关系数检验法
简单相关系数检验法引言简单相关系数检验法（Simple correlation coefficient test）是一种统计方法，用于研究两个变量之间的关系强度和方向。
通过计算样本数据中的相关系数，可以判断两个变量之间的线性关系是否显著。
本文将详细介绍简单相关系数检验法的基本原理、应用场景以及具体的步骤和计算方法。
相关系数的基本概念相关系数是用来描述两个变量之间关系强度和方向的指标，常用的是皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），用字母r表示。
相关系数的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，0表示无相关，1表示完全正相关。
简单相关系数检验法的应用场景简单相关系数检验法适用于以下场景：1.了解两个变量之间的相关性：该方法可以帮助我们确定两个变量之间是否存在线性关系，并给出相关系数作为关系强度的度量。
2.验证研究假设：研究者可以使用简单相关系数检验法来验证他们的研究假设是否成立。
3.预测未来趋势：如果我们发现两个变量之间存在显著的正相关关系，我们可以使用该关系进行预测，并做出相关决策。
简单相关系数检验法的步骤简单相关系数检验法的步骤如下：1.收集样本数据：首先，我们需要收集两个变量的样本数据，确保数据的质量和可靠性。
2.计算相关系数：通过计算相关系数，我们可以获得两个变量之间的相关关系强度和方向。
3.建立零假设与备择假设：在进行假设检验之前，我们需要建立零假设和备择假设。
零假设通常是指两个变量之间不存在线性关系，备择假设则相反。
4.设定显著性水平：选择适当的显著性水平（通常为0.05）来进行假设检验。
5.计算检验统计量：根据样本数据，计算出检验统计量的值。
6.判断拒绝域：根据显著性水平，确定拒绝域的临界值，并与检验统计量进行比较。
7.做出假设检验结论：根据检验统计量是否落入拒绝域，得出假设检验的结论。
简单相关系数检验法的计算方法计算简单相关系数的公式如下：r = Σ((Xi - Xmean)(Yi - Ymean)) / (√(Σ(Xi - Xmean)²) * √(Σ(Yi - Ymean)²))其中，Xi和Yi分别表示样本数据集中的第i个观察值，Xmean和Ymean分别表示两个变量的样本均值。
相关系数显著
相关系数显著1. 引言相关系数是用于衡量两个变量之间关系强度和方向的统计量。
它是统计学中常用的工具，可以帮助我们理解变量之间的相关性，并通过显著性检验确定相关系数的可信度。
本文将介绍相关系数的概念、计算方法以及相关系数的显著性检验。
2. 相关系数的概念和计算相关系数衡量了两个变量之间的线性关系的强度和方向。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和切比雪夫距离等。
其中，皮尔逊相关系数是最常用的相关系数之一，它适用于连续变量且满足正态分布的情况。
皮尔逊相关系数的计算公式如下：r=∑(X i−X‾)(Y i−Y‾)n s−1⋅1s X s Y其中，X i和Y i分别表示第i个样本的两个变量的取值，X‾和Y‾分别表示两个变量的均值，n s表示样本的数量，s X和s Y分别表示两个变量的标准差。
3. 相关系数的显著性检验在实际应用中，我们不仅关心两个变量之间是否存在相关关系，还关心这个相关关系是否是显著的。
为了进行相关系数的显著性检验，我们需要进行假设检验。
假设检验的零假设(H0)为两个变量之间不存在线性关系，即相关系数为0。
备择假设(H1)为两个变量之间存在线性关系，即相关系数不为0。
在统计学中，我们通常使用t检验或者F检验进行相关系数的显著性检验。
对于小样本情况，可以使用t检验；对于大样本情况，可以使用F检验。
在进行t检验时，我们需要计算t统计量的值，并与t分布的临界值进行比较。
计算t 统计量的公式如下：t=r√n−2√1−r2其中，r表示计算得到的相关系数，n s表示样本的数量。
在进行F检验时，我们需要计算F统计量的值，并与F分布的临界值进行比较。
F统计量的计算公式如下：F=r21−r2⋅n s−21其中，r表示计算得到的相关系数，n s表示样本的数量。
t检验和F检验的临界值可以在统计表中查找，也可以使用统计软件进行计算。
4. 示例为了更好地理解相关系数的显著性检验，我们来看一个实际的例子。
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相关系数确定方法实验
1、下表是平时两次考试的成绩分数，假设其分布为正态，分别用积差相关与等级相关方法计算相关系数，并回答，就这份资料用哪种相关法更恰当？
被试 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
A 86 58 79 64 91 48 55 82 32 75
B 83 52 89 78 85 68 47 76 25 56
解：①求积差相关系数
解法一：用原始分数计算
被试 A B X2 Y2 XY
1 86 83 7396 6889 7138
2 58 52 3364 2704 3016
3 79 89 6241 7921 7031
4 64 78 4096 6084 4992
5 91 85 8281 7225 7735
6 48 68 2304 4624 3264
7 55 47 3025 2209 2585
8 82 76 6724 5776 6232
9 32 25 1024 625 800
10 75 56 5625 3136 4200 ∑670 659 48080 47193 46993
解法二：用离均差、标准差计算
被试 A B x y xy
1 86 83 19 17.1 324.9
2 58 52 －9 －13.9 125.1
3 79 89 12 23.1 277.2
4 64 78 －3 12.1 －36.3
5 91 85 24 19.1 458.4
6 48 68 －19 2.1 －39.9
7 55 47 －12 －18.9 226.8
8 82 76 15 10.1 151.5 9 32 25 －35 －40.9 1431.5 10 75 56 8 －9.9 －79.2 ∑
670
659
2840
根据表中数据求得：40.19s 86.17s 9.65 67Y ====，，，
X Y X 把∑xy 、N 、s X 、s Y 代入公式得：
82.040
.1986.17102840
=⨯⨯=
=∑Y
X s Ns xy r
②求等级相关系数 被试 A B R X R Y D D 2 R X R Y 1 86 83 2 3 －1 1 6 2 58 52 7 8 －1 1 56 3 79 89 4 1 3 9 4 4 64 78 6 4 2 4 24 5 91 85 1 2 －1 1 2 6 48 68 9 6 3 9 54 7 55 47 8 9 －1 1 72 8 82 76 3 5 －2 4 15 9 32 25 10 10 0 0 100 10 75 56 5 7 －2 4 35 ∑
55
55
34
368
解法一：
根据表中的计算，已知N=10，∑D 2=34，把N 、∑D 2代入公式，得：
()
(
)79
.01101034
61161222
=-⨯-
=--
=∑N N D r R
解法二：
根据表中的计算，已知N=10，∑R X R Y =368，把N 、∑R X R Y 代入公式，得：
()()()()79
.01101101036841103
11413=⎥⎦
⎤⎢⎣⎡+-+⨯⨯-=
⎥⎥
⎦⎤⎢⎢⎣⎡+-+⋅-=∑N N N R R N r Y
X R
③这份资料用积差相关法更恰当，如用等级相关法，其精度要差于积差相关，因此，凡符合计算积差相关的资料，不要用等级相关计算。
2、下列两变量为非正态，选用恰当的方法计算相关。
被试 1 2
3
4
5
6 7 8 9 10 X 13 12 10 10 8 6 6 5 5 2 Y
14
11 11
11 7
7
5
4
4
4
解：两变量为非正态，用斯皮尔曼等级相关法计算相关，且用相同等级的计算公式。
解题过程见下表： 学生
语言X 数学Y R X
R Y
D=R X -R Y D 2
1 13 14 1 1 0 0
2 12 11 2
3 －1 1
3 10 11 3.5 3 0.5 0.25
4 10 11 3.
5 3 0.5 0.25
5 8 7 5 5.5 －0.5 0.25
6 6
7 6.5 5.5 1 1
7 6 5 6.5 7 －0.5 0.25
8 5 4 8.5 9 －0.5 0.25
9 5 4 8.5 9 －0.5 0.25
10 2 4 10 9 1 1
N=10 ∑D2=4.5
根据表中数据可知，X(语言)有三个2个数据的等级相同，等级为3.5、6.5、8.5，Y(数学)有一个2个数据的等级相同，等级为5.5，两个3个数据的等级相同，等级为3、9。
两对偶等级差的平方和∑D2=4.5，数据对数为N=10。
所以有：()
()()()
5.1
12
1
2
2
12
1
2
2
12
1
2
2
12
1
2
2
2
2
=
-
+
-
+
-
=
-=∑
∑n n
C X
()
()()()
833 .2
12
1
2
2
12
1
2
2
121
2 2
12
1
3
3
2
2
=
-
+
-
+
-
=
-=∑
∑n n
C Y
81
5.112101012332
--=--=∑∑X X C N
N 667
.79833.212101012332
--=--=∑∑Y C N
N y 97
.066.1601667.156667.798125
.4667.798122
2
2
22
==
⨯⋅-+=
⋅⋅-+=
∑∑∑∑∑y
x D y x r RC
答：语言和数学的相关系数为0.97，说明两者之间相关。
3、问下表中成绩与性别是否有关？ 被试 1
2
3
4
5 6 7 8 9 10 性别 男 女 女 男 女 男 男 男 女 女 成绩B
83 91 95 84 89
87
86
85
88
92
解：已知N=10，男生人数为5人，女生人数为5人。
设p 为男生人数的比率，q 女生人数的比率
Xp 为男生在该测验中总分的平均成绩 Xq 为女生在该测验中总分的平均成绩
s t 为所有学生在该测验中总成绩的标准差 则，
60.391
855.010
55.0105=======
t s Xq ，Xp ，q p 把p 、q 、Xp 、Xq 、s t 的值代入公式得：
83.05.05.060.39185=⨯⨯-=⋅-=
pq s Xq
Xp r t
pb 答：成绩与性别相关系数为0.83，相关较高，即女生成绩高，男生
成绩低。
4、问下表中成绩A(为正态)与成绩B 是否有关？
被试 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 成绩A
及格 不
及
格
及
格 不
及
格
及格
不及格
及格
不及格
及格
不及格
成绩B
83 91 95 84 89 87 86 85 88 92
解法一：
88=Xt
60.3=t s
8
.872.88==q X p X
p=5/10=0.5，q=0.5
查正态分布表，当P=0.5时，y=0.39894
代入公式得：
06.039894.05
.05.060.38.872.88=⨯⨯
-=⋅-=
y
pq
s q X p X r t b 解法二：
88=Xt
60.3=t s
8
.872.88==q X p X
p=5/10=0.5，q=0.5
查正态分布表，当P=0.5时，y=0.39894 代入公式得：
07.039894.05
.060.3882.88=⨯
-=⋅-=
y p
s t X p X r t b。