我想知道相關性是什麼意思呢相關性原則是什麼意思呢?

2021-03-04 06:39:55 字數 5115 閱讀 9568

1樓:雲南萬通汽車學校

相關性是指對兩個或多個具備相關性的變數元素,從而衡量兩個變數因素的相關密切程度。相關性的元素之間需要存在一定的聯絡或者概率才可以進行相關性分析。相關性不等於因果性,也不是簡單的個性化,相關性所涵蓋的範圍和領域幾乎覆蓋了我們所見到的方方面面,相關性在不同的學科裡面的定義也有很大的差異。

2樓:saber控

企業提供的會計資訊應當與財務會計報告使用者的經濟決策相關,也有助於財務報告使用者對企業過去、現值或未來的情況做出評價或**。

相關性原則是什麼意思呢?

3樓:十

相關性原則(relevance)是財務會計的基本原則之一,是指會計資訊要同資訊使用者的經濟決策相關聯,即人們可以利用會計資訊做出有關的經濟決策。

相關性原則:是環境影響評價中應遵循的原則之一,環境影響評價遵循的原則:目的性原則、整體性原則、相關性原則、主導性原則、等衡性原則、動態性原則、隨機性原則、社會經濟性原則、公眾參與原則、整體性原則、目的性原則、層次性原則、主導性原則、動態性原則、參與性原則

一般認為,一項資訊是否具有相關性,要取決於其**價值、反饋價值與及時性。如果一項資訊能幫助使用者**未來事項的結果,則此項資訊具有**價值,使用者可根據**的可能結果,作出最佳選擇。由於資訊的**價值具有改變決策的能力,因而是相關性的重要組成因素。

如果一項資訊能使其使用者證實或更正過去的**的實際結果反饋給決策者,通過與預期結果進行比較可以過去的預期是否有誤,從而避免將業作同樣的決策時再犯錯誤。可見,資訊的反饋價值有助於未來決策,因而也是相關性的重要組成因素。給使用者。

任何資訊要想影響決策,就必須在決策之前提供。雖然及時提供的資訊不一定具有相關性,但資訊若不能及時提供供必定會失去效用。

又稱有用性原則。是指會計資訊應當符合國家巨集觀經濟管理的要求,滿足有關各方面了解企業財務狀況和經營成果的需要,滿足企業加強內部管理的需要。提供的會計資訊應當與會計資訊使用者的需要相關,應有助於會計資訊使用者進行決策,即應當是有用的,應按有關資訊使用者的要求提供會計資訊,在相關規定的範圍內,會計資訊使用者需要什麼資訊就要提供什麼資訊。

相關性原則是什麼意思?

4樓:匿名使用者

相關性原則(relevance)是財務會計的基本原則之一,是指會計資訊要同資訊使用者的經濟決策相關聯,即人們可以利用會計資訊做出有關的經濟決策。

相關性原則:是環境影響評價中應遵循的原則之一,環境影響評價遵循的原則:目的性原則、整體性原則、相關性原則、主導性原則、等衡性原則、動態性原則、隨機性原則、社會經濟性原則、公眾參與原則、整體性原則、目的性原則、層次性原則、主導性原則、動態性原則、參與性原則

5樓:高頓網校景老師

同學你好,很高興為您解答!

相關性原則是指企業提供的會計資訊應當與財務會計報告使用者的經濟決策需要相關,有助於財務會計報告使用者對企業過去、現在或者未來的情況作出評價或者**。

希望高頓網校的回答能幫助您解決問題,更多財會問題歡迎提交給高頓企業知道。

高頓祝您生活愉快!

相關性原則的含義是什麼呢?

6樓:天行健管理諮詢

相關性原則(relevance)是財務會計的基本原則之一,是環境影響評價中應遵循的原則之一,它指會計資訊要同資訊使用者的經濟決策相關聯,即人們可以利用會計資訊做出有關的經濟決策。

【相關性原則的產生】

一般認為,一項資訊是否具有相關性,要取決於其**價值、反饋價值與及時性。如果一項資訊能幫助使用者**未來事項的結果,則此項資訊具有**價值,使用者可根據**的可能結果,作出最佳選擇。由於資訊的**價值具有改變決策的能力,因而是相關性的重要組成因素。

如果一項資訊能使其使用者證實或更正過去的**的實際結果反饋給決策者,通過與預期結果進行比較可以過去的預期是否有誤,從而避免將業作同樣的決策時再犯錯誤。可見,資訊的反饋價值有助於未來決策,因而也是相關性的重要組成因素。給使用者。

任何資訊要想影響決策,就必須在決策之前提供。雖然及時提供的資訊不一定具有相關性,但資訊若不能及時提供供必定會失去效用。

又稱有用性原則。是指會計資訊應當符合國家巨集觀經濟管理的要求,滿足有關各方面了解企業財務狀況和經營成果的需要,滿足企業加強內部管理的需要。提供的會計資訊應當與會計資訊使用者的需要相關,應有助於會計資訊使用者進行決策,即應當是有用的,應按有關資訊使用者的要求提供會計資訊,在相關規定的範圍內,會計資訊使用者需要什麼資訊就要提供什麼資訊。

7樓:高頓財經教育

相關性原則(relevance)是財務會計的基本原則之一,是指會計資訊要同資訊使用者的經濟決策相關聯,即人們可以利用會計資訊做出有關的經濟決策。

8樓:黃柏青靚影

相關性原則是財務會計的基本原則之一,是指會計資訊要同資訊使用者的經濟決策相關聯,即人們可以利用會計資訊做出有關的經濟決策。如果會計資訊通過幫助使用者評估過去、現在或將來的事件,或者通過確正或糾使用者過去的評價,而影響到使用者的決策,資訊就具有相關性。在美國等一些西方國家,相關性被視為會計資訊的一項重要的質量特徵。

一般認為,一項資訊是否具有相關性,要取決於其**價值、反饋價值與及時性。如果一項資訊能幫助使用者**未來事項的結果,則此項資訊具有**價值,使用者可根據**的可能結果,作出最佳選擇。由於資訊的**價值具有改變決策的能力,因而是相關性的重要組成因素。

如果一項資訊能使其使用者證實或更正過去的**的實際結果反饋給決策者,通過與預期結果進行比較可以過去的預期是否有誤,從而避免將業作同樣的決策時再犯錯誤。可見,資訊的反饋價值有助於未來決策,因而也是相關性的重要組成因素。給使用者。

任何資訊要想影響決策,就必須在決策之前提供。雖然及時提供的資訊不一定具有相關性,但資訊若不能及時提供供必定會失去效用。

我看不懂相關性分析,請問這是什麼意思?

9樓:朝清哥

a和b的相關性係數為0.153

對應的顯著性為0.314

我想知道相關性是什麼意思呢?

10樓:cfa去哪學

企業提供的會計資訊應當與財務會計報告使用者的經濟決策相關,也有助於財務報告使用者對企業過去、現值或未來的情況做出評價或**。

我想用檢驗兩組資料的相關性,應該怎麼做?相關與「顯著性差異」的關係?p怎麼求?

11樓:寧子蕁

顯著性0.229,高於0.05,所以這樣分析相關性不成立,而且樣本量太低了,最少30個樣本。

根據表現形式,可分為:模擬資料,由連續函式組成,是指在一定間隔內連續變化的物理量,也可分為圖形資料(如點、線、面)、符號資料、文字資料、影象資料等,如聲音大小和溫度變化等。

12樓:匿名使用者

首先你要明確你要判斷兩組資料相關還是相等, 相等的話檢驗均值看是否顯著性差異.如果要判斷相關的話,可以求相關係數.你已經求出來了是0.

4左右,一般來說,0.4的相關係數說明兩個量是適度的線性相關.

你應該先從相關專業的知識或經驗來判斷樣品中cu和zn含量是否相關,相關的話是什麼相關關係,比如線性,二次還是指數.有了這個理論模型後,再來做回歸分析.

我給你算了下,兩者直接還是比較好的線性相關的,大概是zn=0.54*cu+117.13

p值表示的是在接受/拒絕假設的臨界點上的置信水平.

13樓:

你發的資料我用spss簡單分析了一下,顯著性0.229,高於0.05,所以這樣分析相關性不成立,而且樣本量太低了,最少30個樣本

spss中相關性分析的原理是什麼?

14樓:匿名使用者

說判定有些嚴格,其實就是觀察一下各個指標的相關程度。一般來說相關性越是高,做主成分分析就越是成功。主成分分析是通過降低空間維度來體現所有變數的特徵使得樣本點分散程度極大,說得直觀一點就是尋找多個變數的乙個加權平均來反映所有變數的乙個整體性特徵。

評價相關性的方法就是相關係數,由於是多變數的判定,則引出相關係數矩陣。

評價主成分分析的關鍵不在於相關係數的情況,而在於貢獻率,也就是根據主成分分析的原理,計算相關係數矩陣的特徵值和特徵向量。

相關係數越是高,計算出來的特徵值差距就越大,貢獻率等於前n個大的特徵值除以全部特徵值之和,貢獻率越是大說明主成分分析的效果越好。反之,變數之間相關性越差。

舉個例子來說,在二維平面內,我們的目的就是把它對映(加權)到一條直線上並使得他們分散的最開(方差最大)達到降低維度的目的,如果所有樣本點都在一條直線上(也就是相關係數等於1或者-1),這樣的效果是最好的。再假設樣本點呈現兩條垂直的形狀(相關係數等於零),你要找到一條直線來做對映就很難了。

一般來說前三個主成分的貢獻率在90%以上,第乙個主成分的貢獻率在70%效果就已經很好了。

15樓:匿名使用者

你直接看書吧 那原理我要寫一天 才能發給你。。。

spss中相關性分析的原理是什麼

16樓:偷

_問題描述:在spss中做主成成分分析的時候有一步是指標之間的相關性判定,我想知道具體是怎麼進行判定的,他的演算法、原理是什麼?答案1::

說判定有些嚴格,其實就是觀察一下各個指標的相關程度。一般來說相關性越是高,做主成分分析就越是成功。主成分分析是通過降低空間維度來體現所有變數的特徵使得樣本點分散程度極大,說得直觀一點就是尋找多個變數的乙個加權平均來反映所有變數的乙個整體性特徵。

評價相關性的方法就是相關係數,由於是多變數的判定,則引出相關係數矩陣。評價主成分分析的關鍵不在於相關係數的情況,而在於貢獻率,也就是根據主成分分析的原理,計算相關係數矩陣的特徵值和特徵向量。相關係數越是高,計算出來的特徵值差距就越大,貢獻率等於前n個大的特徵值除以全部特徵值之和,貢獻率越是大說明主成分分析的效果越好。

反之,變數之間相關性越差。舉個例子來說,在二維平面內,我們的目的就是把它對映(加權)到一條直線上並使得他們分散的最開(方差最大)達到降低維度的目的,如果所有樣本點都在一條直線上(也就是相關係數等於1或者- 1),這樣的效果是最好的。再假設樣本點呈現兩條垂直的形狀(相關係數等於零),你要找到一條直線來做對映就很難了。

一般來說前三個主成分的貢獻率在90%以上,第乙個主成分的貢獻率在 70%效果就已經很好了。答案2:: 你直接看書吧 那原理我要寫一天 才能發給你。。。

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