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在數學跟統計學中，函數相幹係數用于衡量兩個變量之間的線性相幹程度。它是斷定兩個變量能否存在線性關係以及關係強度的一個重要指標。以下是打算函數相幹係數的步調。
起首，我們須要明白，這裡所說的函數相幹係數平日指的是皮爾遜相幹係數，實用于衡量兩個持續變量之間的線性關係。打算公式如下：
相幹係數 r = Σ[(X_i - X̄)(Y_i - Ȳ)] / [√(Σ(X_i - X̄)² * Σ(Y_i - Ȳ)²)]
其中，X_i 跟 Y_i 分辨是兩個變量的不雅察值，X̄ 跟 Ȳ 是它們的均勻值。
打算步調具體描述如下：
- 打算每個變量的均勻值。
- 打算每個不雅察值與各自均勻值的差（X_i - X̄ 跟 Y_i - Ȳ）。
- 打算上述差的乘積，並對全部不雅察值求跟。
- 分辨打算兩個變量差的平方跟（Σ(X_i - X̄)² 跟 Σ(Y_i - Ȳ)²）。
- 將步調3的成果除以步調4成果的平方根。
終極掉掉落的相幹係數 r 值介於 -1 跟 1 之間。r 瀕臨 1 或 -1 表示兩個變量高度正相幹或負相幹，r 瀕臨 0 則表示多少乎不線性關係。
總結來說，打算函數相幹係數是一個經由過程統計方法來評價兩個變量線性相幹程度的過程。經由過程以上步調，我們可能正確地斷定變量間的關係，為後續的數據分析跟決定供給支撐。