数据关系表针对不同类型的计算显示了许多不同的度量值。可用统计量的说明如下所示。
所有计算
| 选项
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说明
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| Y（数值/类别）
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相关 Y 列的名称。
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| X（数值/类别）
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相关 X 列的名称。
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| p 值
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计算出的 p 值，表示第一列预测第二列中值的程度。如果 p 值很小，表示两列之间可能显著相关。
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| n
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有效对的数目。
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线性回归
| 选项
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说明
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| FStat
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根据数据关系线性回归算法中的参考 Arnold 计算出的 F 统计量。
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| RSq
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相关值的平方。
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| R
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相关值。
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| Df
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自由度 = 列对中非空行的数目 - 2。
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带截距和斜率的线性回归
注： 与基本线性回归方法相比，使用截距和斜率运行线性回归会导致性能下降。出现这种情况的原因是一次完成的计算更多，以便可以在表中显示值，并且基本方法包括计算优化，其中 A 到 B 的比较结果与 B 到 A 的比较结果相同。使用截距和斜率变体无法实现这种优化，因此必须单独计算 B 到 A 组合。
| 选项
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说明
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| FStat
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根据数据关系线性回归算法中的参考 Arnold 计算出的 F 统计量。
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| RSq
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相关值的平方。
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| R
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相关值。
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| Y 截距 (a)
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当 x 为零时，直线使用 Y 轴上的截距进行拟合。
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| 斜率 (b)
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直线使用斜率进行拟合。
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| Df
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自由度 = 列对中非空行的数目 - 2。
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斯皮尔曼等级
| 选项
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说明
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| FStat
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根据数据关系斯皮尔曼等级算法中的参考 Lehmann 计算出的 F 统计量。
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| Rank R sqared
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等级 R 的平方。
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| Rank R
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X 列和 Y 列中等级值的相关性。
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| Df
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自由度 = 列中非空行的数目 - 2。
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方差分析
| 选项
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说明
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| FStat
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根据数据关系方差分析算法中的参考 Arnold 计算出的 F 统计量。
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| S2Btwn
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组间平方和。
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| S2Wthn
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组内平方和。
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| dfBtwn
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组间自由度。
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| dfWthn
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组内自由度。
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卡方
| 选项
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说明
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| Chi2-stat
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卡方统计量，表示观察值与期望值之间的直接关系。有关详细信息，请参见数据关系卡方独立性检验算法。
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| Df
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自由度 = (I-1)(J-1)，其中 I 表示第一列中唯一值的数目，J 表示第二列中唯一值的数目。
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