相关系数r与R方：深度解读与区别 | 数据分析必备知识

相关系数r和R方是数据分析中常用的两个指标，它们之间的关系非常密切，可以帮助我们理解回归模型的拟合程度以及变量之间的线性关系。

R方 (R-squared) 是一个用来衡量回归模型拟合程度的指标。它表示了预测变量对因变量变异的解释程度，取值范围在0到1之间。R方越大，说明模型对数据的拟合越好，预测变量对因变量的解释能力越强。

相关系数r (Pearson Correlation Coefficient) 是用来衡量两个变量之间线性关系强度的指标。它反映了两个变量之间线性相关性的程度，取值范围在-1到1之间。当两个变量的线性关系越强时，r的值就越接近1或-1。

相关系数r与R方的关系：

R方可以通过相关系数r的平方来计算：R方 = r2。这意味着，如果两个变量之间存在较强的线性关系，则相关系数r的绝对值会较大，R方也会较大，表明模型对数据的拟合程度较高。

总结：

• R方用来衡量回归模型的拟合程度，反映预测变量对因变量变异的解释程度。
• 相关系数r用来衡量两个变量之间线性关系的强弱。
• R方可以通过相关系数r的平方来计算。

理解相关系数r和R方之间的关系，对于我们评估回归模型的质量，以及理解变量之间的关系具有重要的意义。