方差 期望 協方差 相關係數 各描述了什麼 或者說實際意義是什麼

題目：

方差 期望 協方差 相關係數 各描述了什麼 或者說實際意義是什麼

解答：

方差描述了一組數列的波動情況,如果一個數列都是1種數,如1,1,1,1,1,1 那麼它的方差爲0
期望其實就是一組數的平均值
協方差是建立在方差分析和回歸分析基礎之上的一種統計分析方法
兩個不同參數之間的方差就是協方差
相關係數r
相關係數是變量之間相關程度的指標.樣本相關係數用r表示,總體相關係數用ρ表示,相關係數的取值範圍爲[-1,1].|r|值越大,誤差Q越小,變量之間的線性相關程度越高；|r|值越接近0,Q越大,變量之間的線性相關程度越低.
相關係數 又稱皮（爾生）氏積矩相關係數,說明兩個現象之間相關關係密切程度的統計分析指標.
相關係數用希臘字母γ表示,γ值的範圍在-1和+1之間.
γ＞0爲正相關,γ＜0爲負相關.γ＝0表示不相關；
γ的絕對值越大,相關程度越高.
兩個現象之間的相關程度,一般劃分爲四級：
如兩者呈正相關,r呈正值,r=1時爲完全正相關；如兩者呈負相關則r呈負值,而r=-1時爲完全負相關.完全正相關或負相關時,所有圖點都在直線回歸線上；點子的分布在直線回歸線上下越離散,r的絕對值越小.當例數相等時,相關係數的絕對值越接近1,相關越密切；越接近於0,相關越不密切.當r=0時,說明X和Y兩個變量之間無直線關係.通常|r|大於0.75時,認爲兩個變量有很強的線性相關性.
相關係數的計算公式爲：
其中xi爲自變量的標誌值；i＝1,2,…n；■爲自變量的平均值,
爲因變量數列的標誌值；■爲因變量數列的平均值.
爲自變量數列的項數.對於單變量分組表的資料,相關係數的計算公式爲：
其中fi爲權數,即自變量每組的次數.在使用具有統計功能的電子計算機時,可以用一種簡捷的方法計算相關係數,其公式爲：
使用這種計算方法時,當計算機在輸入x、y數據之後,可以直接得出n、■、∑xi、∑yi、∑■、∑xiy1、γ等數值,不
必再列計算表.