一、关于统计学与数据分析中的决定系数（RSQ）概述
决定系数，常称为RSQ，是Pearson相关系数（r）的平方（即r²）。它在衡量两组数据间的线性关系强度方面扮演着重要角色。我们来深入理解一下它的几个核心要点：
1. 数值范围与意义：RSQ的值介于0和1之间。越接近1，说明自变量对因变量的解释能力越强，也就是说，两组数据间的线性关系越显著。
2. 回归分析的显著性检验：RSQ表示总变异中能被回归模型解释的比例，因此在回归分析中，我们常常利用RSQ来评估模型的拟合优度。
3. 计算公式：RSQ的计算公式简单明了，即RSQ = (Pearson相关系数)²。
在Excel中，我们可以方便地通过RSQ函数来计算决定系数。函数形式为`RSQ(known_y's, known_x's)`，其中known_y's和known_x's分别代表因变量和自变量的数据组。例如，`RSQ(B2:B7, A2:A7)`即可计算B列与A列数据的决定系数。
二、其他领域中RSQ可能代表的含义
除了上述在统计学中的常见用法外，RSQ在某些特定语境下可能有其他含义。例如，在无线电通信或紧急代码中，RSQ可能代表“营救”（rescue）。但这种情况较为罕见，需要具体语境来判断其含义。
补充说明：与CORREL函数的区别
在Excel中，CORREL函数用于计算Pearson相关系数r，而RSQ函数则返回r的平方值。使用RSQ函数时，需要注意数据的要求，即两组数据需包含相同数量的数值，且应忽略空白单元格和文本。这样，我们才能准确地通过RSQ来评估数据的线性关系强度。
