相关系数r等于0，说明两个变量之间不存在相关关系.这样说对吗

是不对的。

相关系数r是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。如果相关系数r=0，说明两个变量之间不存在线性相关关系。并不说明变量之间不存在其它相关关系，比如非线性相关关系。

Pearson相关系数的适用条件：

1、适用于线性相关的情形，对于曲线相关等更为复杂的情形、积差相关系数的大小并不能代表相关性的强弱。

2、无明显异常值，存在极端值则予剔除或转换。

3、变量呈双变量正态分布，如各自服从正态分布两个变量计算Pearson相关系数、假阳率偏高一点。

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利用样本相关系数推断总体中两个变量是否相关，可以用t

统计量对H0假设（即二者相关系数为0）进行检验。若t检验显著，则拒绝原假设，即两个变量是线性相关的；反之，则不能拒绝原假设，即两个变量不是线性相关的。

r的取值为，-1~+1。r＞0表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；r＜0表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。

r

的绝对值越大，则两变量相关性越强。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但可能存在其他方式的相关（比如曲线方式）。

（1）一般认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间高度相关；0.5≤|r|0.8，可认为两变量中度相关；0.3≤|r|0.5，可认为两变量低度相关；|r|0.3，可认为两变量基本不相关。

（2）也有认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间极高度相关；0.6≤|r|0.8，可认为两变量高度相关；0.4≤|r|0.6，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|0.4，可认为两变量低度相关；|r|0.2，可认为两变量基本不相关。

（3）还有认为：|r|≥0.7时，可认为两变量间强相关；0.4≤|r|0.7，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|0.4，可认为两变量弱相关；|r|0.2，可认为两变量极弱相关或不相关。

参考资料来源：搜狗百科-相关系数

急求：正交实验最后表格中k值、R值表示什么意思，怎样求？在线等

K1，K2，K3每个因素各个水平下的指标总和，K1表示“1”水平所对应的试验指标的数值之和。Ⅰi(Ⅱi,Ⅲi)=第i列上对应水平1（2，3）的数据和，K1 为1水平数据的综合平均=Ⅰ/水平1的重复次数。

R行称为极差，表明因子对结果的影响幅度，用最大的K减去最小的K。

安排试验时，只要把所考察的每一个因子任意地对应于正交表的一列(一个因子对应一列，不能让两个因子对应同一列)，然后把每列的数字"翻译"成所对应因子的水平。这样，每一行的各水平组合就构成了一个试验条件(不考虑没安排因子的列)。

扩展资料：

正交试验的方差分析

(一)假设检验

在数理统计中假设检验的思想方法是：提出一个假设，把它与数据进行对照，判断是否舍弃它。其判断步骤如下：

(1)设假设H0正确，得到一个理论结论，设此结论为R0；

(2)再根据试验得出一个试验结论，与理论结论相对应，设为R1；

(3)比较R0与R1：若R0与R1没有大的差异，则没有理由怀疑H0，从而判定为："不舍弃H。"(采用H。)；若R0与R1有较大差异，则可以怀疑H0，此时判定为："舍弃H0"。

为确定这个量的界限，需要利用数理统计中F分布的理论。

若yl服从自由度为φ1的χ2分布，y2服从自由度为φ2的χ2分布，并且yl、y2相互独立，则（y1/φ1）/(y2/φ2)服从自由度为(φ1，φ2)的F分布。F分布是连续分布，分布模数是两个自由度(φ1，φ2)。

称φ1为分子自由度，称φ2为分母自由度。在自由度为(φ1，φ2)的F分布中，某点右侧面积为p，也就是F比此值大的概率为p，把这个值写为 (p)。若检验的显著性水平(或危险率)给定为α时，则可以把 (α)作为临界值来检验假设。

参考资料来源：百度百科-正交试验

卡西欧Ex—zR—1000数码相机中功能AF,MF,什么意思?BS?H0R?SR?ART?p?A?s?M?c?分别是什么?

AF自动对焦,MF手动对焦。

这位同学还是到摄影论坛上潜水和仔细看看说明书吧。

手机照相H0R是什么功能？

你好。手机相机的HOR功能 就是在拍照的时候更能呈现亮部的细节和暗部的细节。如果你想使用这个功能。点击相机的设置按钮。进入设置后。打开HOR开关。打开后 镜头上会出现黄色的HOR。这个时候点击镜头。会出现一个方框。相机就会自动对焦自动补光了。然后就可以拍照了。HOR功能 适合拍照风景和阳光下的人物。

“哈勃定律”是什么

1929年哈勃(Edwin Hubble)对河外星系的视向速度与距离的关系进行了研究。当时只有46个河外星系的视向速度可以利用，而其中仅有24个有推算出的距离，哈勃得出了视向速度与距离之间大致的线性正比关系。现代精确观测已证实这种线性正比关系

v = H0×d

其中v为退行速度，d为星系距离，H0为比例常数，称为哈勃常数。这就是著名的哈勃定律。

哈勃定律揭示宇宙是在不断膨胀的。这种膨胀是一种全空间的均匀膨胀。因此，在任何一点的观测者都会看到完全一样的膨胀，从任何一个星系来看，一切星系都以它为中心向四面散开，越远的星系间彼此散开的速度越大。

jsoi@vip.sina.com

哈勃 (Hubble) 做实验时，他最初是研究各星系间的距离和它们的红移。根据这些数据，他能够测量各星系的速度并发现了距离和速度间的线性关系，即哈勃定律。哈勃定律由以下方程式表示：

v = Hd

v 是星系的后退速度，H 是哈勃常数，d 是到星系的距离。当 d 增大时，v 也增大。