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积矩相关系数（积矩相关系数）

116次浏览 | 更新时间：2023-07-19

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积矩相关系数（Pearson correlation coefficient）是用来度量两个变量之间线性关系强度的统计指标。它是一个介于-1和1之间的值，越接近于1表示线性相关性越强。积矩相关系数的计算方法是对两个变量进行标准化处理，然后计算它们的积与差的积的平均值，最终得到一个标准化后的系数。这个系数可以用来比较不同变量之间的线性关系强度。积累是一种非常重要的学习过程和方法，它不仅适用于知识的获取，也可以用于技能、经验等方面的积累。积累需要持续不断地投入时间和努力，它需要耐心和毅力，但只有通过积累，我们才能逐步提高自己的能力和水平。因此，积矩相关系数和积累之间存在一定的联系。如果我们能够不断地积累知识和经验，我们的能力和技能会逐渐提高，而这种提高与积矩相关系数所度量的线性关系强度是有关联的。只有通过不断地积累，我们才能达到更高的水平和境界。

积矩相关系数

积矩相关系数（pr（3drlc卜morneilt c）elfi（：ient of corre一1ation）即“皮尔逊相关系数”。积累关于学习过程或方法的一种观点。认为知识是一点一滴积累起来的。

基本信息

外文名

product moment

正文

孔子主张多见、多闻、多问、多识，“博学于文”，强调学习的积累。旬子在《劝学》篇中，用正反例证说明积累在学习中的重要作用：“不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。”并据此而主张学习必须发挥“锲而不舍”的精神。历代思想家、教育家都很重视知识积累的价值。南宋朱熹认为：“穷理之学，诚不可以顿进，然必穷之以渐，俟其积累之多，而廓然贯通，乃为识大体耳。”（《朱子文集》卷四十九）还指出：“积累贯通非欲其恍然神悟，乃谓躬行实履之效。”（同上书，卷七十）还进一步提出了由近及远、由浅入深、由表及里、由粗入精等一系列积累方法。

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