样本决定系数和样本相关系数的关系和区别？

样本决定系数（R^2）和样本相关系数（r）是统计分析中常用的两个指标。
  
它们都用于度量变量之间的相关性，但在计算和解释上有一些区别。
  
样本决定系数是用来衡量回归模型的拟合程度。
  
它的取值范围在0到1之间，接近1表示模型拟合得很好，而接近0表示模型拟合得较差。
  
样本决定系数的计算需要知道实际观测值和模型预测值的平方差之和，然后将其除以实际观测值的方差。
  
它的解释性较强，可以告诉我们模型解释了观测值的多少百分比。
  
样本相关系数是用来衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。
  
它的取值范围在-1到1之间，接近1表示强正相关，接近-1表示强负相关，而接近0则表示无相关性。
  
样本相关系数的计算需要知道变量间的协方差和各自的标准差。
  
它不仅可以告诉我们相关性的程度，还可以告诉我们相关性的方向。
  
总结起来，样本决定系数主要用于评估回归模型的拟合程度，而样本相关系数主要用于度量变量之间的线性相关性。
  
两者在计算方式和解释性上有所不同，但都对数据的关联性提供了重要的信息。