正相关是指自变量增长，因变量也跟着增长。两个变量变动方向相同，一个变量由大到小或由小到大变化时，另一个变量亦由大到小或由小到大变化。统计学中常用相关系数r来表示两变量之间的相关关系。r的值介于-1与1之间,r为正时是正相关，反映当x增加(减少)时,y随之相应增加(减少)；呈正相关的两个变量之间的相关系数一定为正值，这个正值越大说明正相关的程度越高。当这个正值为1时就是完全正相关的情形，如点子排为一条直线，为完全正相关。正相关虽然意思明确，其实是个模糊的概念，不可以量化，只是定性说法。如果有明确的关系，例如
正相关是什么意思
问题一："正相关的关系"是什么意思？ 正相关就是说两个数值，一处增长，另一个就随之增长。
比如一个东西的体积随着温度升高而变大。
在这里，就是说社会现代化程度越高，总犯罪率越高。
同样的，负相关就是一个增长，另一个就降低。
不相关就是没有固定的相对关系。
问题二：正相关是什么意思 正相关就是说两个数值，一个增长，另一个就随之增长。
比如一个东西的体积随着温度升高而变大。
在这里，就是说社会现代化程度越高，总犯罪率越高。
同样的，负相关就是一个增长，另一个就降低。
不相关就是没有固定的相对关系。
问题三：正相关与负相关分别是什么意思？ 正相关：自变量增长，因变量也跟着增长
负相关：自变量增长，因变量反而减少
问题四：什么叫"正相关"? 正相关（Positive correlation），是指两个变量变动方向相同，一个变量由大到小或由小到大变化时，另一个变量亦由大到小或由小到大变化。即其数据曲线的切线斜率始终大于零。如身高与体重，身高越长，体重就越重。也就是说，在正相关的情况下，一个变量随着另一个变量的变化而发生相同方向的变化（两个变量同时变大或变小）。其中，引起变化的量叫做自变量（即自己发生变化的量），另一个变量叫做因变量（即跟着自变量变化的量）。
统计学中常用相关系数r来表示两变量之间的相关关系。r的值介于-1与1之间,r为正时是正相关，反映当x增加(减少)时,y随之相应增加(减少)；呈正相关的两个变量之间的相关系数一定为正值，这个正值越大说明正相关的程度越高。
当这个正值为1时就是完全正相关的情形，如点子排为一条直线，为完全正相关。正相关虽然意思明确，其实是个模糊的概念，不可以量化，只是定性说法。如果有明确的关系，例如y=2x，这叫y与x成正比，如果只是大体上，x、y的变化方向一样，例如x上升，y也上升或者x下降，y也下降，那么，这叫正相关。反之，x上升，y却下降，或者x下降，y却上升，就叫负相关了。
问题五：什么是正相关? 正相关（Positive correlation） 正相关是指两列变量变动方向相同，一列 变量 由大到小或由小到大变 化时，另一列变量亦由大到小或由小到大变化。如身高与体重， 身高越长，体重就越重。
问题六：正相关和正比有什么区别？ 正相关是指两个变量变化同向，既A变大B也变大，反之也是，但不成比例关系 正比两个变量则成比例关系，且比例系数是正数 这么说吧，正相关包括正比。
问题七：正相关和负相关是什么意思 正相关:自变量增长,因变量也跟着增长 负相关:自变量增长,因变量反而减少
问题八：什么是正相关 说得通俗一点，就是成正比例关系，就是一个增加，另一个随着增加，它是相对负相关而言的，负相关也差不多就是反比例的意思！
正相关和正比关系有什么区别？
1、性质
正相关是指自变量增长，因变量也跟着增长，两个变量变动方向相同，一个变量由大到小或由小到大变化时，另一个变量亦由大到小或由小到大变化。
正比例是指两种相关联的量，一种量变化，另一种量也随着变化。如果这两种量中相对应的两个数比值一定，这两种量就叫做成正比例的量，它们的关系叫做正比例关系。
正相关：
正比：
2、意义
正相关：当这个正值为1时就是完全正相关的情形，如点子排为一条直线，为完全正相关。正相关虽然意思明确，其实是个模糊的概念，不可以量化，只是定性说法。
正比：两种相关联的变量，一种量变化，另一种量也随着变化，如果这两种相对应的比值一定，那么这两个变量之间的关系就叫做正比例关系。
3、函数图像特点
在函数图形上看，正比表现为直线，有具体的线性关系；
正相关则表现为向右上方倾斜的趋势，可以是非线性的。
参考资料来源：百度百科-正相关
参考资料来源：百度百科-正比例
正相关与负相关分别是什么意思？
正相关：自变量增长,因变量也跟着增长。负相关：自变量增长,因变量反而减少。
在回归与相关分析中，因变量值随自变量值的增大（减小）而减小（增大），在这种情况下，因变量和自变量的相关系数为负值，即负相关。
正相关是指自变量增长，因变量也跟着增长。两个变量变动方向相同，一个变量由大到小或由小到大变化时，另一个变量亦由大到小或由小到大变化。
在正相关的情况下，一个变量随着另一个变量的变化而发生相同方向的变化（两个变量同时变大或变小）。其中，引起变化的量叫做自变量（即自己发生变化的量），另一个变量叫做因变量（即跟着自变量变化的量）。
“负相关”和“正相关”的定义是什么?
“负相关”和“正相关”是指两个具有相关关系的两个变量,当自变量增长,因变量也跟着增长成为正相关,当自变量增长,因变量反而减少成为负相关.
若两个具有线性相关关系的变量,其回归方程为y=bx+a,当b>0时正相关；当b
正相关与正比是什么关系包含
正相关为自变量增长， 因变量也跟着增长，例如Y与X正相关是指Y与X的相关系数是正的，即为Y与X的函数是单调递增，就是X越大，则Y越大。正比为两个变量的比值为常数时的比例关系，例如当两个量的比是一个常数，这种关系叫做正比，因此正相关包括正比。
相关关系是指什么
相关关系是客观现象存在的一种非确定的相互依存关系，即自变量的每一个取值，因变量由于受随机因素影响，与其所对应的数值是非确定性的。相关分析中的自变量和因变量没有严格的区别，可以互换。
按程度分类
（1）完全相关：两个变量之间的关系，一个变量的数量变化由另一个变量的数量变化所惟一确定，即函数关系。
（2）不完全相关：两个变量之间的关系介于不相关和完全相关之间。
（3）不相关：如果两个变量彼此的数量变化互相独立，没有关系。
按方向分类
（1）正相关：两个变量的变化趋势相同，从散点图可以看出各点散布的位置是从左下角到右上角的区域，即一个变量的值由小变大时，另一个变量的值也由小变大。
（2）负相关：两个变量的变化趋势相反，从散点图可以看出各点散布的位置是从左上角到右下角的区域，即一个变量的值由小变大时，另一个变量的值由大变小。
按形式分类
⑴线性相关（直线相关）：当相关关系的一个变量变动时，另一个变量也相应地发生均等的变动。
⑵非线性相关（曲线相关）：当相关关系的一个变量变动时，另一个变量也相应地发生不均等的变动。
按变量数目分类
⑴单相关：只反映一个自变量和一个因变量的相关关系。
⑵复相关：反映两个及两个以上的自变量同一个因变量的相关关系。
⑶偏相关：当研究因变量与两个或多个自变量相关时，如果把其余的自变量看成不变（即当作常量），只研究因变量与其中一个自变量之间的相关关系，就称为偏相关。
怎样理解正相关和负相关？
正相关：自变量增长,因变量也跟着增长。
负相关：自变量增长,因变量反而减少。
在回归与相关分析中，因变量值随自变量值的增大（减小）而减小（增大），在这种情况下，因变量和自变量的相关系数为负值，即负相关。
正相关是指自变量增长，因变量也跟着增长。两个变量变动方向相同，一个变量由大到小或由小到大变化时，另一个变量亦由大到小或由小到大变化。
扩展资料：
在正相关的情况下，一个变量随着另一个变量的变化而发生相同方向的变化（两个变量同时变大或变小）。其中，引起变化的量叫做自变量（即自己发生变化的量），另一个变量叫做因变量（即跟着自变量变化的量）。
统计学中常用相关系数r来表示两变量之间的相关关系。r的值介于-1与1之间,r为正时是正相关，反映当x增加(减少)时,y随之相应增加(减少)；呈正相关的两个变量之间的相关系数一定为正值，这个正值越大说明正相关的程度越高。
参考资料来源：百度百科-正相关
"正相关的关系"是什么意思？
正相关就是说两个数值，一个增长，另一个就随之增长。
比如一个东西的体积随着温度升高而变大。
在这里，就是说社会现代化程度越高，总犯罪率越高。
同样的，负相关就是一个增长，另一个就降低。
不相关就是没有固定的相对关系。
什么是正相关?不懂的不要乱回答.
正相关虽然意思明确，其实是个模糊的概念，不可以量化，只是定性说法。如果有明确的关系，例如y＝2x，这叫y与x成正比，如果只是大体上，x、y的变化方向一样，例如x上升，y也上升或者x下降，y也下降，那么，这叫正相关。反之，x上升，y却下降，或者x下降，y却上升，就叫负相关了。
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