在统计学中，R（相关系数）和R²（决定系数）是衡量变量之间关系强度的两个重要指标。本文将深入浅出地解释这两个概念，并通过简单的例子帮助大家理解它们的区别和联系。🎯
首先，让我们来了解一下相关系数R。它用来衡量两个变量之间的线性关系强度，取值范围从-1到+1。当R值接近+1时，表示正相关；接近-1时，表示负相关；接近0时，则表示没有明显的线性关系。箭头向上表示正相关，箭头向下表示负相关。➡️⬅️🔄
接下来，我们来看看决定系数R²。它是相关系数R的平方，表示因变量变异中能被自变量解释的比例。简单来说，R²告诉我们模型拟合数据的好坏程度。例如，如果R²为0.8，则意味着模型能够解释80%的数据变异。🏆
最后，需要注意的是，虽然R和R²都非常重要，但在实际应用中，我们应该结合实际情况和业务背景来选择合适的指标进行分析。📊📚
希望这篇文章能帮助你更好地理解R和R²的概念！如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时留言讨论。💬
统计学基础 数据分析 R与R²
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