使用Excel和Python计算两组数据的相关性和R2

import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
from sklearn.metrics import r2_score

# 示例数据
data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
data2 = np.array([2, 4, 5, 4, 7])

# 计算相关性
correlation, _ = pearsonr(data1, data2)

# 计算R^2
r_squared = r2_score(data1, data2)

# 打印结果
print("相关性：", correlation)
print("R^2：", r_squared)

在Excel中，你可以使用内置的函数来计算两组数据的相关性和R^2（决定系数）。以下是如何在Excel中执行这些计算的步骤：

计算相关性（Pearson相关系数）：

1. 打开Excel，并将第一组数据放入一个列（例如，列A）。

2. 将第二组数据放入另一列（例如，列B）。

3. 在要显示相关性的单元格中，输入以下函数：

   lessCopy code

   =CORREL(A1:A5, B1:B5)

   这里假设你有5个数据点。请根据你的实际数据点数量调整范围。

4. 按下Enter键，Excel将计算并显示两组数据的Pearson相关系数（相关性值）。

计算R^2（决定系数）：

在Excel中，R^2通常不是一个直接可用的函数，但你可以使用相关性值来计算R^2。R^2等于相关性值的平方。

1. 首先，按照上述步骤计算两组数据的相关性。

2. 在另一个单元格中，输入以下函数来计算R^2：

   lessCopy code

   =CORREL(A1:A5, B1:B5)^2

   这里假设你的相关性值在之前的计算中位于一个单元格中。

3. 按下Enter键，Excel将计算并显示R^2值。

这样，你就可以在Excel中计算两组数据的相关性和R^2。请确保适当地调整范围和数据点的数量以匹配你的实际数据。