在数据分析和统计学中，我们经常遇到各种各样的系数，它们帮助我们理解数据之间的关系。首先，让我们来了解一下相关系数（Coefficient of Correlation）🔍。它用来衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。通常用字母r表示，其值范围从-1到+1。当r接近+1时，表明存在强烈的正相关；而接近-1，则表示强烈的负相关；接近0则意味着没有明显的线性关系。
接下来是相关指数（Coefficient of Determination）✨。这个概念实际上就是相关系数的平方（r²），它告诉我们一个变量可以由另一个变量解释的变异比例。例如，如果r²为0.8，则表示一个变量能解释另一变量80%的变异情况。
最后是回归系数（Regression Coefficient）📊。在回归分析中，回归系数表示自变量每增加一个单位，因变量平均变化多少。在简单的线性回归模型中，这个系数决定了直线的斜率，反映了变量间的关系强度和方向。
掌握这些基本概念，可以帮助我们在面对复杂的数据集时，更好地进行分析和预测。🚀
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