WPS中PEARSON函数与自变量因变量相关系数 PEARSON乘积矩相关系数r可反映两个数据集合的线性相关程度，其值在-1.0到1.0之间（包括两端值），无量纲。语法为PEARSON(array1,array2)，array1为自变量集合，array2为因变量集合。参数可为数字或含数字的名称等，文本、逻辑值等会被忽略，零值计算在内。若array1和array2为空或数据点个数不同，PEARSON返回错误值#N/A，其计算公式中涉及样本平均值AVERAGE(array1)和AVERAGE(array2)。下面是小编精心整理编写的关于“ WPS中PEARSON函数与自变量因变量相关系数 ”的详细教程，请大家仔细阅览学习：
WPS中PEARSON函数与自变量因变量相关系数
在数据分析中，我们常常需要了解两个数据集合之间的线性相关程度。这时，Pearson（皮尔生）乘积矩相关系数 r 就成为了一个重要的指标。它是一个范围在 -1.0 到 1.0 之间（包括 -1.0 和 1.0 在内）的无量纲指数，能够反映两个数据集合的线性关联情况。在 WPS 中，我们可以通过特定的函数来计算这个系数。
计算 Pearson 乘积矩相关系数 r 的语法为：PEARSON(array1, array2)。其中，Array1 是自变量集合，Array2 是因变量集合。
需要注意的是，该函数的参数可以是数字，也可以是包含数字的名称、数组常量或引用。如果数组或引用参数中包含文本、逻辑值或空白单元格，那么这些值将会被忽略，但包含零值的单元格会被计算在内。倘若 array1 和 array2 为空，或者它们的数据点个数不同，那么 PEARSON 函数将会返回错误值 #N/A。
Pearson（皮尔生）乘积矩相关系数 r 的计算公式为：
（公式内容省略）
其中，x 和 y 分别是样本平均值 AVERAGE(array1) 和 AVERAGE(array2)。
通过 WPS 中的 PEARSON 函数，我们可以方便地计算两个数据集合之间的 Pearson 乘积矩相关系数 r，从而更好地理解和分析数据之间的线性关系。在实际应用中，我们可以将该函数应用于各种数据分析场景，例如研究两个变量之间的相关性、评估数据的一致性等。
总之，Pearson 乘积矩相关系数 r 是一个非常有用的数据分析工具，而 WPS 为我们提供了便捷的计算方式，帮助我们更高效地进行数据分析和处理。
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