WPS中RSQ函数算乘积矩相关系数平方 RSQ函数可根据已知数据点区域known_y’s和known_x’s，计算得出Pearson乘积矩相关系数的平方。该值能解释为y方差与x方差的比例。函数参数可为数字、含数字的名称等，若参数含文本等则被忽略，零值单元格会计算在内。若known_y’s和known_x’s为空或数据点个数不同，RSQ返回错误值。Pearson乘积矩相关系数r按特定公式计算，RSQ返回的是r的平方。下面是小编精心整理编写的关于“ WPS中RSQ函数算乘积矩相关系数平方 ”的详细教程，请大家仔细阅览学习：
WPS中RSQ函数算乘积矩相关系数平方
在 WPS 中，我们可以通过特定的函数来计算根据已知数据点得出的 Pearson 乘积矩相关系数的平方，即 R 平方值。R 平方值能够解释为 y 方差与 x 方差的比例。
计算 R 平方值的语法为 RSQ(known_y’s,known_x’s)。其中，Known_y’s 是数组或数据点区域，Known_x’s 也是数组或数据点区域。
需要注意的是，在 WPS 中使用该函数时，参数可以是数字，也可以是包含数字的名称、数组或引用。如果数组或引用参数中包含文本、逻辑值或空白单元格，那么这些值将会被忽略，但包含零值的单元格会被计算在内。
若在 WPS 中，known_y’s 和 known_x’s 为空或者它们的数据点个数不同，那么 RSQ 函数将会返回错误值 #N/A。
Pearson 乘积矩相关系数 r 的计算公式如下：
（公式内容，此处略）
其中，x 和 y 分别为样本平均数 AVERAGE(known_x’s) 和 AVERAGE(known_y’s)。而 RSQ 函数返回的是 r 的平方，也就是相关系数的平方。
在 WPS 的实际应用中，我们可以利用 RSQ 函数来分析数据之间的相关性。例如，我们有一组销售数据（known_y’s）和对应的市场推广费用数据（known_x’s），通过 RSQ 函数，我们可以计算出销售数据与市场推广费用数据之间的 R 平方值，从而了解市场推广费用对销售的影响程度。
再比如，我们有一组学生的考试成绩数据（known_y’s）和他们的学习时间数据（known_x’s），使用 RSQ 函数可以帮助我们判断学习时间与考试成绩之间的相关性强度。
总之，WPS 中的 RSQ 函数为我们分析数据的相关性提供了有力的工具，帮助我们更好地理解数据之间的关系，从而为决策提供依据。
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