可决系数是在拟合回归方程后进一步评价它的解释作用，而回归分析有其具体目的和假定前提。相关系数直接用于相关分析，它只描述变量间协变关系的密切程度，而不问哪个是自变量，哪个是因变量。
(1) X和Y均为随机变量。
(2) X和Y均服从正态分布，两者不必相互独立。
(3) 对于X所有取值，Y值的标准差都相等；对于Y所有取值，X值的标准差也都相等。
这样看来，可决系数和相关系数所描述的问题性质不尽相同。
扩展资料：
可决系数取已解释变差对总变差的比率形式，在运算上有直接的解释意义。相关系数是沿交叉乘积和——协方差——相关系数的思想开发出来的，其最终公式形式不好作直接的解释。尽管如此，在许多应用中，如果两者都可以出现，我们还是更多地注意到r值
在求得可决系数的基础上计算相关系数，方法是将可决系数开平方，至于平方根的符号，则取与回归方程斜率b相同的符号。正是因为存在这样的关系，我们用r2作为可决系数的符号，而没有另用别的字母。
1、可决系数是非负的统计量。可决系数是相关系数的二次幂。因此，也可以在求得可决系数的基础上计算相关系数，方法是将可决系数开平方，至于平方根的符号，则取与回归方程斜率b相同的符号。
2、可决系数的取值范围：0<=R^2<=1
3、可决系数是样本观测值的函数，可决系数R^2是随机抽样而变动的随机变量。为此，对可决系数的统计可靠性也应进行检验。
扩展资料：
可决系数的作用：
可决系数是对模型拟合优度的综合度量。可决系数越大，说明在Y的总变差中由模型做出了解释的部分占的比重越大，模型的拟合优度越高。可决系数越小，说明在Y的总变差仲，有模型解释了的部分占的比重越小，而未被模型做出的解释部分越大，则模型对样本的拟合程度越差。
参考资料来源：百度百科—可决系数
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2.可决系数的取值范围：0<=R^2<=1
3.可决系数是样本观测值的函数，可决系数R^2是随机抽样而变动的随机变量。为此，对可决系数的统计可靠性也应进行检验。
