相关系数r是衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，其计算公式为协方差除以两个变量的标准差的乘积。具体而言，相关系数r等于两个变量的协方差除以它们各自的标准差的乘积。协方差度量了两个变量之间的总体线性相关程度，而标准差则度量了每个变量的离散程度。相关系数r的取值范围在-1到1之间，当r为正时表示两个变量正相关，即随着一个变量增加，另一个变量也增加；当r为负时表示两个变量负相关，即随着一个变量增加，另一个变量减少；当r接近于0时表示两个变量之间几乎没有线性相关关系。因此，相关系数r的计算公式为r=cov(X,Y)/(σXσY)，其中cov(X,Y)表示X和Y的协方差，σX和σY分别表示X和Y的标准差。

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相关系数r的计算公式，高中回归系数的计算公式

回归系数的计算公式：x平（就是x上一杠）=（1+2+3）/3。

回归系数（regressioncoefficient）在回归方程中表示自变量x对因变量y影响大小的参数。

回归系数越大表示x对y影响越大，正回归系数表示y随x增大而增大，负回归系数表示y随x增大而减小。

回归方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量（因变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。

回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a，b，从而得到回归直线方程。

回归直线法相关系数r公式

首先已知回归系数b1，讲方程逆推，自变量因变量互换，得到回归系数b2，相关系数r=sqr(b1b2)(sqr是开平方的意思)，如此便可得到相关系数r。

直线回归y=a＋bx跟相关系数r之间没有关系的，回归方程是表述了各点之间自变量与应变量的产业化规律，表达的是一个趋势。

相关系数r表态的是这种趋势的相关程度，也就是点的集中程度。

如果所有的点距回归方程都很近，说明相关性好。

如果点比较分散，|r|的值小，那回归方程的指导意义就不是太大。

相销指关系数

相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。

相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。

相关系数是按积差方法计算，同样以两变亏肢配量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。

依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。

如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系饥备数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。