1. 复相关系数Excel
EXCEL判断条件可以使用函数IF，根据描述具体函数是=IF(E3=12.5,0.5,IF(E3=15.5,0.8,IF(E3=18.5,1.2,IF(E3=21.5,1.7,"无")))) ，解析如下。 一、条件 如果E3单元格的值为12.5，则当前单元格的值为0.5； 如果E3单元格的值为15.5，则当前单元格的值为0.8； 如果E3单元格的值为18.5，则当前单元格的值为1.2； 如果E3单元格的值为21.5，则当前单元格的值为1.7。
缺少一个条件是：都不满足的情况下的结果，这里补充结果为 无。
如果没有这个条件，函数无法展示结果，条件可以根据需要变更。 二、函数 =IF(E3=12.5,0.5,IF(E3=15.5,0.8,IF(E3=18.5,1.2,IF(E3=21.5,1.7,"无")))) 从最外面到最里面的，此公式意思是，如果E3=12.5，结果是0.5，否则是E3=15.5时，结果是0.8，否则是E3=18.5时，结果是1.2，否则是E3=21.5时，结果是1.7，否则结果显示元。 三、例子 在EXCEL的E3中输入12.5，然后按列顺序依次输入15.5，18.5，21.5，100。在F3中输入=IF(E3=12.5,0.5,IF(E3=15.5,0.8,IF(E3=18.5,1.2,IF(E3=21.5,1.7,"无")))) ，得出来结果是0.5，如图所示：
依次算出E列其它数据的结果，满足上述条件，当E列数据不是规定的四组数值时，结果会显示无，如图：
2. 复相关系数计算公式
一元二次根与系数的关系公式指的是：一元二次方程ax²+bx+c=0的两个根x1，x2与系数的关系。即x1+x2=-b/a，x1·x2=c/a，这个公式通常称为韦达定理。
根与系数的关系简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数。它用字母r表示。它是用来度量定量变量间的线性相关关系。
复相关系数：又叫多重相关系数复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，某种商品的需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关系。
根与系数的关系，又称韦达定理。所谓的韦达定理是指一元二次方程根和系数之间的关系。
一个一元二次方程的根可由求根公式求出，公式是含各项系数的代数式。因此一元二次方程的的根与各项系数之间一定存在着某种数量上的关系。
3. 复相关系数excel可以算吗
首先打开excel数据选项卡，在点击合并计算按钮，然后打开合并计算对话框并在函数下拉列表中选择求和选项，接着单击引用位置文本框右侧的范围按钮，进入合并计算-引用位置状态后用鼠标拖选表格区域，返回合并计算对话框点击添加，设置标签位置，选中首行与最左列复选项，最后单击确定即可。
4. 复相关系数和简单相关系数
非线性相关系数、非线性判定系数、复相关系数、复判定系数
5. 复相关系数的取值范围
1、标准差公式：D(X)=E(X2)-E2(X)；协方差公式：COV（X,Y）=E([X-E(X)][Y-E(Y)])；相关系数公式：协方差/[根号D（X）*根号D（Y）]。
2、相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母r表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。
3、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。
4、需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，但是最常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。
5、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。
6. 复相关系数怎么计算
相关系数r公式及化简
r值的绝对值介于0～1之间。通常来说，r越接近1，表示x与y两个量之间的相关程度就越强，反之，r越接近于0，x与y两个量之间的相关程度就越弱，一般认为：
扩展资料：
需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，但是最常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。
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。
7. 复相关系数r表示
SPSS中，R指的是复相关系数，R^2用于反映回归方程能够解释的方差占因变量方差的百分比。
在统计模型中，R是相关系数或复相关系数。R^2表示可决系数。例如：存在一个自变量和一个因变量：相关系数一般用r表示，相关系数的含义是自变量与因变量波动的相关程度，有方向和大小。
而回归就是用自变量解释因变量,自然要有一个解释程度的度量,就是可决系数（也就是R^2）,该指标有大小但无方向。相关系数与可决系数都是衡量两个变量之间的波动关系，因此回归中的可决系数即为相关分析里的相关系数。
扩展资料：
SPSS中其他指标的含义：
F是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的P就是判断F检验是否显著的标准。
R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，一般以调整后的R方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。
T是对每个自变量是否有显著作用的检验，具体是否显著仍然看后面的P值，若P值＜0.05，说明该自变量的影响显著。
8. 复相关系数名词解释
相关系数。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。于是，著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数(Correlationcoefficient)。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。
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