🧮📊 今天，让我们一起探索统计学中的两个重要概念：相关系数和决定系数。这两个概念经常被用来衡量变量之间的关系强度，但它们各自有着不同的含义和应用。
🔍 相关系数（Correlation Coefficient）是一个介于-1到1之间的数值，用来描述两个变量之间线性关系的紧密程度和方向。正值表示正相关，负值表示负相关，而接近于0则意味着没有明显的线性关系。
🎯 决定系数（Coefficient of Determination），通常用R²表示，是相关系数的平方。它告诉我们因变量的变化中有多少比例可以由自变量的变化来解释。决定系数的取值范围从0到1，值越接近1，说明模型拟合度越好，自变量对因变量的解释力越强。
💡 在实际应用中，理解这两个概念的区别和联系是非常重要的。例如，在金融分析中，我们可能会使用相关系数来评估两只股票价格变动的相关性，而决定系数可以帮助我们判断一个预测模型的准确性。
希望这篇简短的介绍能够帮助你更好地理解相关系数和决定系数！如果你有任何疑问或需要进一步的信息，请随时留言讨论。👍
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