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相关分析
相关分析是一种简单易行的测量定量数据之间的关系情况的分析方法。可以分析包括变量间的关系情况以及关系强弱程度等。
比如，身高和体重的相关性；降水量与河流水位的相关性；工作压力与心理健康的相关性等。
简单的理解就是两个变量之间的关系
散点图
相关分析前，首先通过散点图了解变量间大致的关系情况。
如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。
结合r值我们可以直观发现相关性的强弱程度
图片太小，看不清，点击图片既可以放大查看
在线效果展示
数据来源：六西格玛管理统计指南（第3版），表9-1
准备工作
软件：
Finebi=6.0.11
数据：
六西格玛管理统计指南（第3版），表9-1
注:此栗子使用的是6.0.11 版本，其它版本未进行测试，理论上适用于V6.0以上版本，大家可自行进行测试。
 09相关系数.xlsx (9.84 K)
操作步骤如下:
1、下载数据并导入
2、新增字段
xx=POWER((${收入x（百元）}-DEF(AVG_AGG(${收入x（百元）}))),2)
xy=(${收入x（百元）}-DEF(AVG_AGG(${收入x（百元）})))*(${支出y（百元）}-DEF(AVG_AGG(${支出y（百元）})))
yy=POWER((${支出y（百元）}-DEF(AVG_AGG(${支出y（百元）}))),2)
r=DEF(SUM_AGG(${xy}))/SQRT(DEF(SUM_AGG(${xx}))*DEF(SUM_AGG(${yy})))
注释:
相关系数r的计算公式
其中，Lxy为X与Y的协方差，Lxx为X的方差，Lyy为Y的方差
3、选择点图依次将收入、支出分别拖入横轴、纵轴
4、将序号转换为维护拖入细粒度
5、添加线性拟合
ps：拟合线如何通过公式将其画出，研究了好久没有研究出来，有大佬感兴趣可以分享，分享下🙂
6、将相关系数r拖入提示，并添加注释
后续美化，自行调整
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