统计学公式汇总,推荐文档
(完整版)统计学公式大全
(完整版)统计学公式大全统计学公式大全本文档旨在提供统计学领域常用的公式大全，便于大家在研究和实践中进行参考和应用。
描述统计学公式中心趋势度量1. 平均数（Mean）：$\bar{x} =\frac{{\sum_{i=1}^{n}x_i}}{n}$2. 中位数（Median）：若数据个数为奇数，中位数为排序后的中间值；若数据个数为偶数，中位数为排序后的中间两个值的平均值。
3. 众数（Mode）：出现频率最高的数值。
离散趋势度量1. 方差（Variance）：$Var(x) = \frac{{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^2}}{n}$2. 标准差（Standard Deviation）：$SD(x) = \sqrt{Var(x)}$3. 极差（Range）：$Range(x) = \max(x) - \min(x)$分布形状度量1. 偏度（Skewness）：$\text{Skewness} =\frac{{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^3}}{n \cdot SD(x)^3}$2. 峰度（Kurtosis）：$\text{Kurtosis} =\frac{{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^4}}{n \cdot SD(x)^4}$ 推断统计学公式参数估计1. 样本均值的抽样分布标准差（Standard Error of the Mean）：$SE(\bar{x}) = \frac{{SD(x)}}{\sqrt{n}}$2. 双侧置信区间公式（Confidence Interval）：$\bar{x} \pm Z\cdot SE(\bar{x})$3. 样本比例的抽样分布标准差（Standard Error of Proportion）：$SE(p) = \sqrt{\frac{{p(1-p)}}{n}}$4. 双侧置信区间公式（Confidence Interval）：$p \pm Z \cdotSE(p)$假设检验1. 样本均值和总体均值的差异（t检验）：$t = \frac{{\bar{x} -\mu}}{{SE(\bar{x})}}$2. 双侧拒绝域临界值（t分布）：$t_{\text{critical}} = \pmt_{\alpha/2, df}$3. 样本比例和总体比例的差异（z检验）：$z = \frac{{\hat{p} - p}}{{SE(p)}}$4. 双侧拒绝域临界值（z分布）：$z_{\text{critical}} = \pmz_{\alpha/2}$回归分析公式简单线性回归模型1. 回归方程（Simple Linear Regression）：$y = \beta_0 +\beta_1x + \epsilon$2. 线性预测公式（Simple Linear Regression）：$\hat{y} =\hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1x$3. 斯皮尔曼秩相关系数（Spearman's Rank Correlation Coefficient）：$r_s = 1 - \frac{6\sum d_i^2}{n(n^2 - 1)}$4. 相关系数的显著性检验（t检验）：$t = \frac{r}{\sqrt{\frac{1 - r^2}{n-2}}}$结论本文档列举了统计学领域常用的公式，包括描述统计学中的中心趋势度量、离散趋势度量和分布形状度量，推断统计学中的参数估计和假设检验，以及回归分析中的简单线性回归模型等相关公式。
统计学公式总结期末
统计学公式总结期末一、概率论1. 加法法则：P(A ∪ B) = P(A) + P(B) - P(A ∩ B)加法法则用于计算两个事件同时发生或其中一个事件发生的概率。
2. 乘法法则：P(A ∩ B) = P(A) × P(B|A)乘法法则用于计算两个事件同时发生的概率。
3. 条件概率：P(A|B) = P(A ∩ B) / P(B)条件概率用于计算在已知某个事件发生的情况下，另一个事件发生的概率。
4. 贝叶斯定理：P(A|B) = P(B|A) × P(A) / P(B)贝叶斯定理用于计算在已知某个事件发生的条件下，另一个事件发生的概率。
5. 期望值：E(X) = ∑(x × P(X = x))期望值用于计算随机变量X的平均值。
6. 方差：Var(X) = E((X - μ)^2) = E(X^2) - (E(X))^2方差用于度量随机变量X的离散程度。
7. 协方差：Cov(X, Y) = E((X - μ_x)(Y - μ_y))协方差用于度量两个随机变量X和Y之间的线性关系。
二、描述统计学1. 样本均值：x̄= ∑(x) / n样本均值用于估计总体均值。
2. 样本方差：s^2 = ∑((x - x̄)^2) / (n - 1)样本方差用于估计总体方差。
3. 样本标准差：s = √s^2样本标准差用于度量样本数据的离散程度。
4. 权重平均：x̄_w = ∑(x × w) / ∑(w)权重平均用于估计带有不同权重的样本数据的平均值。
5. 百分位数：P_p = ((p/100) × (n + 1))th value百分位数是将数据按升序排列后，某个百分比处的数值。
三、推断统计学1. 样本标准误：SE = s / √n样本标准误用于估计样本均值与总体均值之间的误差。
2. 置信区间：CI = x̄± (Z × SE)置信区间用于估计总体均值的范围。
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第三章统计整理公式名称数学公式说明组距（最大值 -最小值） /组数—全距 /组数（上限 +下限） /2 —组中值上限 -相邻组的组距 /2 张口组只有上限下限 +相邻组的组距 /2 张口组只有下限第四章总量指标和相对指标公式名称数学公式说明结构相对指标＝整体部分数无名数分子分母不行互换值 / 整体所有数值比率相对指标＝整体中某一部分数值 / 整体中另一部分无名数分子分母可互换数值比较相对指标＝某条件下某类指标数值 / 另一条件下的无名数分子分母可互换相对指标同类指标值动向相对指标 =报告期水平 /无名数分子分母不行互换基期水平强度相对指标＝某一总量指分子分母有的可互换、有的标数值 / 另一个有联系而性有名数或无名数不行互换质不一样的总量指标数值计划完成程度相对指标＝实际完成数 /计划完成数无名数分子分母不行互换第五章均匀指标和变异指标公式名称数学公式说明字母含义算术均匀数调解均匀数几何均匀数中位数众数均匀差xxnxfxfnH1xmHmxG n xG f x ffs m 1M e L 2 df mf sm 1M e U 2 df mM o L 1 d1 2M o U 2 d1 2x xA.D.nx x fA.D.f简单加权简单加权简单加权下限公式上限公式下限公式上限公式简单均匀加权均匀x：算术均匀数x ：单位变量值n ：整体单位数f ：权数H：调解均匀数x ：单位变量值n ：整体单位数m ：权数G：几何均匀数n ：变量值的个数f ：变量值的次数：连乘Me：中位数L ：中位数所在的下限U：中位数所在的上限sm 1：以下累计至中位数所在组以下一组的次数sm 1：以上累计至中位数所在组以上一组的次数f m：中位数所在组的次数d ：中位数所在组的组距M o：众数L ：众数所在的下限U ：众数所在的上限1：众数所在组的次数与前一组次数之差2：众数所在组的次数与后一组次数之差A.D. ：均匀差( x x) 2n简单均匀：标准差(x x)2 f标准差p ：成数f加权均匀2：方差p 1 p是非标记的标准差 标准差：开（ ）根号2( x x) 2 方差：不开（）根号n简单均匀方差(x x)2 f2f加权均匀标准差系数VV 均匀差系数x公式名称时点数列均匀发展水平均匀发展水平增加量均匀增加量发展速度增加速度均匀发展速度第六章动向数列数学公式a at间隔相等 a；间隔不等 an ta1a2 a3a n2.. a n 1间隔相等 a 2n 1间隔不等a1a2t1 a2a3 t2 ..an 1an t n 1a 2 2 2t1 t2 ..tn 1acba i a0 (i1,2,.....n)a i a i 1 (i1,2,.....n)(a i a i 1 ) a n a0n na i (i 1,2,....n) ＝报告期水平/基期水平a0a i (i 1,2,....n) ＝报告期水平/前一期水平ai 1a i a0 (i 1,2,....n)a0a i a i 1 (i 1,2,....n)a i 1x n xa nna0连续时点中止时点相对数和均匀数累计逐期累计增加量 /n定基环比定基环比说明—首末折半法分层加权均匀法—1、各逐期增加量的和=相应的累计增加量2、两相邻期间累计增加量之差 = 相应的逐期增加量。
统计学原理常用公式
统计学原理常用公式1.样本均值公式:样本均值是用来估计总体均值的一种方法，公式为：\bar{x} = \frac{{\sum_{i=1}^n x_i}}{n}\]其中，\(\bar{x}\) 是样本均值，\(x_i\) 是第 \(i\) 个观察值，\(n\) 是样本容量。
2.样本方差公式:样本方差是用来估计总体方差的一种方法，公式为：s^2 = \frac{{\sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2}}{n-1}\]其中，\(s^2\) 是样本方差，\(x_i\) 是第 \(i\) 个观察值，\(\bar{x}\) 是样本均值，\(n\) 是样本容量。
计算样本方差时使用的是无偏估计公式。
3.标准差公式:标准差是样本方差的平方根，公式为：s = \sqrt{s^2}\]其中，\(s\)是样本标准差。
4.离差平方和公式:离差平方和是指每个观察值与均值之差的平方的总和，公式为：\sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2\]5.切比雪夫不等式：切比雪夫不等式给出了随机变量与其均值之间的关系，公式为：P(，X-\mu，\geq k\sigma) \leq \frac{1}{k^2}\]其中，\(X\) 是随机变量，\(\mu\) 是均值，\(\sigma\) 是标准差，\(k\) 是大于零的常数。
6.二项分布的期望值和方差公式:二项分布用于描述在\(n\)次独立重复试验中成功的次数的概率分布。
其期望值和方差分别为：E(X) = np\]Var(X) = np(1-p)\]其中，\(X\)是二项分布随机变量，\(n\)是试验次数，\(p\)是单次试验成功的概率。
7.正态分布的概率密度函数和累积分布函数公式:正态分布描述了大部分自然现象中的连续性随机变量的分布。
f(x) = \frac{1}{{\sqrt{2\pi}\sigma}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}\]F(x) = \frac{1}{2}\left[1 + \text{erf}\left(\frac{x -\mu}{\sqrt{2}\sigma}\right)\right]\]其中，\(x\) 是正态分布的随机变量，\(\mu\) 是均值，\(\sigma\) 是标准差，\(\text{erf}\) 是误差函数。
统计学重要公式考试必备
1.样本平均数：X2.总体平均数:3. 四分位差：Q D4. 方差：nXN IQR(1总体方差:(2) 样本方差:S27.标准分数分数8.样本协方差Cov9.皮尔逊相关系数XXXYYY Y i10. 加权平均数11. 分组数据样本平均数12. 分组数据样本方差13. 排列组合公式n !C mn m !2 Pm厂n m !C mn C n m n统计学重要公式5.标准差:(1总体标准差:X i~N2X i n 1X ，丫r XYY iY i(2)样本标准差:6•变异系数总体：CV样本：CVX i X"S-S XYS XYXY i22S S2100%100%标准差一100%平均数L XYL XX L YY2X iX i Y iI I1n 2Y i1nnY ii 114.事件补的概率 P(A) 1 P(A)15.加法公式 P(A B) P(A) P(B)-P(AB) 16.条件概率 P(A|B)P(A (B)B),P(A B)P(B)P(A) 17.乘法公式 P(A B) P(B) P(A|B) P(A) P(B|A)18.独立事件 P(A B)P(A)P(B)19.全概率公式P(B)nP(A i ) P(B|A i )i 120•贝叶斯公式P(A i |B)P(A)P(B|A i ).啥小叫)P(B)P(A j ) P(B|A j )j i33总体均值的区间估计21. 离散型随机变量的数学期望 E(X)22. 离散型随机变量的方差 Var(X) 223. 二项分布的概率函数 p(x) C ；p xq24.二项分布的数学期望和方差 E (X )xxe e x!x!x n xC C 25.泊松分布p(x) 27.超几何分布p(x),x xp(x) 2x p(x)0,1,2,..., n,q 1 p np,Var(X) 2n p(1 p)28.正态概率密度函数 29.标准正态分布变换 X 2f (x) ^2— e2 2Zx30. X 的数学期望和标准差32估计 时的抽样误差:X E(X)有限总体时(1大样本且方差已知:X 无限总体时Xn31比例P 的数学期望和标准差 E(p)⑵大样本且方差未知:XZ2 —，' nZ 2 S, ■■ np,有限总体时无限总体时 Pp(1 p) n(3)总体正态,小样本,方差已知X Z 2n S(4)总体正态,小样本，方差未知X t 2 SZ 2234估计 时所需的样本容量:n 一岂一XN n N 11(3)小样本,正态X 1X 2t2SX 1 X 235.总体比率 P 的区间估计 36. p 的区间估计时所需的样本容量 nnZ22 P 21P)37.大样本总体均值的检验统计量方差已知:Z X ,/ jn方差未知:Z X - s/ vn38.小样本总体均值的检验统计量 39.总体比率检验统计量:ZX :t , df n 1S M/nP 0P o (1 P o )40. 总体均值的单侧检验中所需样本容量2Z Zn ------------------------------------- 20 141. 独立样本时 ，两个总体均值之差的点估计量X 1X 2的期望值与标准差:2-,用Z 2代替Z 即为双侧检验的公式:X 1 X 2E(X 1 X 2)12,2212n ?42.两个总体均值之差的区间估计： (1)大样本(n 1, n ， 30), 1, 2已知X1X2厶 2Z2 X 1 X 2X X 的点估计量为：S XX i X 2X i(2)大样本,XT X 21, 2未知 X 143. 两个总体均值之差的假设检验统计量Sd /J n44. 两个比率之差的点估计量P 2的期望值与标准差 P i45. 两个总体比率之差的区间估计 :大样本 n i P i , n i (i P i ),门2卩2, ^(i P 2)P2 Z S P i P 22(2)小样本t (1)大样本 Z S pin ii n 246. 两个总体比率之差的检验统计量 P 2 P iP 2总体比率合并估计 :Pn i P i n 2 n〔 n 2P iP 2时P i P 2的点估计量:S P i P 2P(i P)丄丄n 〔 n 2(3)相关样本2p ip2P i (i P i ) P 2(i P 2)n iP 2(i P 2)n ?(1i)p P 的点估计量 ：Sp i p 22(i P 2)门 2n 1 S 247. 一个总体方差的区间估计 n 1 S 2------- 2(1 / 2)48. 一个总体方差的检验统计量49. 两个总体方差的检验统计量 50. 拟合优度检验统计量 s ； s ；2ei——,dfe i51. 独立假设条件下列联表的期望频数 第i 行之和 RT i CT j n 独立性检验统计量 eij第j 列之和 样本容量 ij e ij2ej ,df52.检验 K 个均值的相等性 第j 个处理的样本均值 n jX •• iji 1n jn j第j 个处理的样本方差 X iji 1X ij总样本均值 处理均方 :MSTRn t 1 SSTR_1处理平方和 :SSTR误差均方 :MSEjSSE误差平方和 :SSEX t )2k 个均值相等检 总平方和 :SST验统计量MSTR MSEij平方和分解 多重比较方法 :SSTi 1SSTRSSEFisher LSD 的检验统计量 :tMSE54.随机化区组设计求平方和的另一种方法55.析因试验:a b r总平方和 ：SSTi 1 j 1 k 1a因子A 平方和：SSA bri 1 b 因子B 平方和：SSB arj 1交互作用平方和：SSAB误差平方和 ：SSE SST57.简单线性回归模型：y °1X简单线性回归方程：Ey °1 x估计的简单线性回归方程：2 b °b 1 x最小二乘法：min y i2i 2总平方和 :SS t2 ijX ij ak,df t ak1,处理平方和 :SS b2X ij 区组平方和 :SS r 误差平方和:SS ea2 XijkSS t SS b SS r , df eX ijak2Xijakk 1,df b ,df rk 1,a 1,总平方和 :SS t____ 2X ； ,df tn t 1,处理平方和区组平方和 误差平方和SS b aj 1 X .j X t ,df b k1,SS r ak i 1X i.X t2,df ra 1, SS e SS tSS b SS r , df ek1 a 1X jkX t,df tn t1——2X i. X t,df Aa 1,2X .jX t,df Bb 1,ab2rX ij X i.X . jX t,df ABa 1b 1 i 1j 1SSA SSBSSAB, df e abr abab(r 1)b 1j 1 i 21k___ 2估计的回归方程的斜率和截距：x i y iX i y i -------------------------------------------n22X iX -------------------------------------nb°y b1 x平方和分解:SST SSR SSE 误差平方和:SSE总平方和:SST y i回归平方和:SSRy iX i Y iY iX i2判定系数(决定系数):R2样本相关系数:r xy均方误差(2的估计量估计量的标准误差X2^的估计的标准差:S b i2y ib2SSRSST2y iX i2t统计量:t 2回归均方：MSR F检验统计量：F 。
统计学常用公式汇总优秀版
统计学常用公式汇总优秀版《统计学原理》常用公式汇总第三章统计整理a) 组距＝上限－下限 b) 组中值＝（上限+下限）÷2c) 缺下限开口组组中值＝上限－1/2邻组组距d) 缺上限开口组组中值＝下限+1/2邻组组距第四章综合指标i. 相对指标1.结构相对指标＝各组（或部分）总量/总体总量2.比例相对指标＝总体中某一部分数值/总体中另一部分数值3.比较相对指标＝甲单位某指标值/乙单位同类指标值4.强度相对指标＝某种现象总量指标/另一个有联系而性质不同的现象总量指标5.计划完成程度相对指标＝实际数/计划数＝实际完成程度（%）/计划规定的完成程度（%）ii.平均指标1.简单算术平均数：或iii.变异指标1.全距＝最大标志值－最小标志值2.标准差: 简单σ= ；加权σ=3.标准差系数:第五章抽样估计1.平均误差：重复抽样：不重复抽样：2.抽样极限误差3.重复抽样条件下：平均数抽样时必要的样本数目成数抽样时必要的样本数目4.不重复抽样条件下：平均数抽样时必要的样本数目第七章相关分析1.相关系数2.配合回归方程ｙ＝ａ＋ｂｘ3.估计标准误：第八章指数分数一、综合指数的计算与分析(1)数量指标指数此公式的计算结果说明复杂现象总体数量指标综合变动的方向和程度。
( - )此差额说明由于数量指标的变动对价值量指标影响的绝对额。
(2)质量指标指数此公式的计算结果说明复杂现象总体质量指标综合变动的方向和程度。
（ -）此差额说明由于质量指标的变动对价值量指标影响的绝对额。
加权算术平均数指数=加权调和平均数指数=(3)复杂现象总体总量指标变动的因素分析相对数变动分析：= ×绝对值变动分析：- = ( - )×（ -）第九章动态数列分析一、平均发展水平的计算方法：(1)由总量指标动态数列计算序时平均数①由时期数列计算②由时点数列计算在间断时点数列的条件下计算：a.若间断的间隔相等，则采用“首末折半法”计算。
统计学计算公式大全
统计学计算公式大全统计学是数学中一个重要的分支，它利用分析数据，抽象出具有相似特征的概念，研究其变化规律、发展趋势，为决策提供重要的依据。
统计学涉及的范畴较广，涉及统计数据的收集、分析处理、描述抽象、模型建立、推理预测等数学计算技术，其中重要的组成部分就是计算公式，下面就是统计学计算公式大全。
一、抽样调查统计1、样本量的计算公式：n=N/ (1+N*e2/δ2)其中：n为样本量，N为总体量，e为期望的标准误差，δ为期望的置信度。
2、样本抽取a)取系统抽样公式:Pi=Di/n其中：Pi为抽取的概率，Di为分层抽样时的各层系统抽样量，n 为总体量。
b)层抽样公式:Di=ni/ni+N1+…+Nk其中：Di为分层抽样时的各层系统抽样量，ni为各层抽样量，N1+…+Nk为总体量。
3、数据分析a)差、方差、标准差极差X=Xmax-Xmin方差S2=G2S/(n-1)标准差S=根号[G2S/(n-1)]其中：Xmax，Xmin为所有样本数据的最大值和最小值，G1S和G2S分别为样本一阶矩和二阶矩，n为样本量。
b)值、中位数均值：X=G1S/n中位数：中位数=X((n+1)/2)其中：G1S为样本一阶矩，n为样本量。
c)分位数百分位数：Xp=(n+1)P/100其中：P为百分位数，n为样本量二、两个样本的比较1、大样本检验a) t检验t=X1-X2/S其中：X1，X2分别为样本1和样本2的均值，S为两个样本总体方差的平均值。
b) F检验F=S12/S22其中：S12，S22分别为样本1和样本2的方差。
2、小样本检验a) Z检验z=X1-X2/S其中：X1，X2分别为样本1和样本2的均值，S为样本1和样本2的总体标准差的平方根。
b)2检验χ2=∑[(Oi-Ei)2/Ei]其中：Oi，Ei分别为样本的实际频数和期望频数。
三、数据回归分析1、回归分析公式Y=a+bX其中：Y，X分别为回归变量，a，b分别为回归系数。
统计学公式汇总word精品
统计学公式汇总均数（mean ）:X = x 「X2XnX 式中-表示样本均数，X 1, X 2, nnX n 为各观察值。
几何均数（geometric mean, G ）:G =nX 1 ・X 2 X n =igh) = ig 」(一)式中一nG 表示几何均数，X 1, X 2, X n 为各观察值。
中位数（median, M ）n 为奇数时，M = X n 勺（）n 为偶数时，M =[X n X n ]/2（一）（一 ■*）2 2式中n 为观察值的总个数。
数, i 为其组距，if L 为小于L 各组段的累计频数。
四分位数（quartile, Q ）第25百分位数P 25，表示全部观察值中有 的观察值比它小，为下四分位数，记作 Q L ;第75百分位数有25% （四分之一）的观察值比它大，为上四分位数，记作 四分位数间距(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)(11)(12)aBS^cvnpu t u F X百分位数Px =Lf X (n x°/7)式中L 为P x 所在组段的下限,f x 为其频25% （四分之一） P 75,表示全部观察值中Q u 。
等于上、下四分位数之差。
总体方差3(X 「亠)2总体标准差3(X - J 2样本标准差3(X -X)21X 2-(1X)2/nn -1n -1变异系数 (coefficient of variation,sCV ) CV 100%X样本均数的标准误理论值二X =r 估计值s Xn式中b 为总体标准差，s(20)较的总体均数，配对设计d为总体标准差，n为样本含量。
差值的符号秩和检验正态近似法公式：-n(n 1)/4n(n 1)(2n 1) ' (t：-t j)式中T为秩和，求秩和方法：差值d= ( X-24 48卩0);依差值的绝对值从小到大编秩；差值为平均秩次；分别求出正、负秩次之和T ( +)、T样本含量，但不包括差值等于0者；t j ( =1 , 2,0者，舍去不计；如果差值相等，取 (-);T为二者绝对值较小者；n为•…)为第j个相同差值的个数。
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第三章统计整理
第四章总量指标和相对指标
第五章平均指标和变异指标
=
∑(x -x)2
n
：标准差
p：成数
2 ：方差
标准差：开（）根号
方差：不开（）根号∑(x -x)2 f
=∑f =p(1 -p)
2 =∑(x -x)
2
n
∑(x -x)2 f
2 =∑
f
V =
x
V平均差系数
第六章动态数列
第七章统计指数
第八章 抽样调查
公式名称
数学公式
说明
2
n 平均数u =
(1-
)
x
n
N
不重复
1、不重置抽样比重置抽样多加个
（1 - n
），此项为修正系数。
N
2、公式中的标准差和成数 P 一般用样本的标准差 s 和成数 p 来代替。
抽样
成数： u =
P (1 - P ) (1 - n
)
p
n N
抽样平均误差
平均数： u =
x
n
重复
成数： u =
P (1 - P )
抽样
p
n
平均数： x - ∆ ≤ X ≤ x + ∆
x
x
抽样极 重复抽样， ∆ = t
x
n
∆ = t P (1 - P ) ； p n 2
n 不重复抽样， ∆ = t
(1-
)
x
n
N
∆ = t
P (1 - P ) (1 - n )
p
n N
区间估计
限误差
成数： x - ∆ p ≤ X ≤ x + ∆ p
样本数的确定
平均数： n = t 22
x ∆ x 2
重复抽样
公式中的标准差和成数 P 一般用样本的标准差 s 和成数 p 来代替。
t 2 P (1 - P )
成数： n p =
∆2p
第九章 相关与回归分析
∑(x - x )( y - y )
r =
n ；
∑( )
2
∑( )
2
x - x ⨯ y - y
n
n
r =
n ∑ xy - ∑ x ∑ y ；
2
2
n ∑ x 2 - (∑ x )2 n ∑ y - (∑ y )
或r =
xy - x ⋅ y x ⋅y
估计标准误差与相关系数间的关系：
S 2 r = ± 1 - yx ；
2
y
S =
⋅ 1 - r 2 。
yx
y
∧
y 为回归估计值； 相关系数与回归系数间的关系：
b = r ⋅
y
或r = b ⋅
x。
x y
∑ ∑ ∑ y
∧ - y = r ⋅
(x - x )
y
x
“”
“”
At the end, Xiao Bian gives you a passage. Minand once said, "people who learn to learn are very happy people.". In every wonderful life, learning is an eternal theme. As a professional clerical and teaching position, I understand the importance of continuous learning, "life is diligent, nothing can be gained", only continuous learning can achieve better self. Only by constantly learning and mastering the latest relevant knowledge, can employees from all walks of life keep up with the pace of enterprise development and innovate to meet the needs of the market. This document is also edited by my studio professionals, there may be errors in the document, if there are errors, please correct, thank you!。