回归分析相关系数问题及解决方法
在一元线性回归分析中，相关系数的含义是什么？
在一元线性回归分析中，相关系数的含义是什么？
书上的公式是这样子，r代表相关系数。分子r-0好理解，检验统计量是0，跟t检验的公式分母一样。有人说分母表示相关系数的标准差，不是特别理解，也不知道是怎么推导的。n-2为自由度好理解，1-r平方是什么意思就不知道了，求大神解答。
用SPSS软件进行相关性分析时，得出的相关系数为负值。进行逐步回归分析时，得出的系数确为正值。为什么？
这种情况是可以出现的。
在相关性分析时，你看到的是两个变量之间的关系，其他变量的影响是不被考虑的；但是，进行逐步回归分析时，如果入选的变量不止一个，那么入选变量之间可以产生影响，这种影响甚至可以改变一些原来不算强的相关性的方向。
这表明你的数据存在偏相关、部分相关或伪相关等情况。
回归分析中相关指数和相关系数有什么联系与区别？有R^2r^2吗？
在线性回归有，有上述关系。
即：R^2r^2 在其实回归模型中不一定适用。R^2表达的是解释变量对总偏差平方和的贡献度，强调的是“几个模型”之间的拟合度的好与坏。r表示解释变量与预报变量之间线性相关性的强弱程度，用来判断是否具有线性相关性。（以上属个人总结，没有细致研究过较深的统计学，如有不对之处，望统计学知识准确的朋友告知，一知半解的免了……）
请问:相关系数与回归系数二者有什么联系，谢谢您的帮助？
相关系数与回归系数二者的联系有：
1、如果回归系数大于零则相关系数大于零 ；而回归系数小于零则相关系数小于零。
2、回归系数：由回归方程求导数得到，所以，回归系数gt0，回归方程曲线单调递增；回归系数lt0，回归方程曲线单调递j减；回归系数0，回归方程求最值（最大值、最小值）。 以及事实上相关系数和回归系数之间没有明确的大小变化关系，这个结论不是绝对的，可能是某组数据的偶然性而体现的。
不能单独考虑某一个变量的回归系数的大小，要结合整个回归方程及拟合优度来分析模型。
在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，通过散点图可观察出所有数据点都分布在一条直线附近，这样的直线可以画出许多条，相关系数只能反映线性相关程度，不能确定因果关系，不能说明相关关系具体接近哪条直线。