相关系数与决定系数的关系，它们的意义分别是什么

决定系数是相关系数的平方。 相关系数是用来描述两个变量之间的线性关系的，但决定系数的适用范围更广，可以用于描述非线性或者有两个及两个以上自变量的相关关系。
决定系数的意义是变量A可以解释变量B方差的多少。
因此，相关系数的意义(为正的情况）就是变量A可以解释变量B标准差的多少。
更直接的解释是，由于变量A的变动，变量B增加了C，而这C中有r的比例是因为变量A的变动造成的。
举例：
比如模型中责任心对工作绩效一般有10%的预测力，也就是说决定系数是0.1。因此，推论到上述直接的解释上，也就意味着某人工作绩效量增加了C，这C中有大约32%是因为某人责任心的增加而增加的。

决定系数是相关系数的平方。

相关系数(R)表示两个变量的相关性，取值范围为[-1,1]。-1代表完全负相关，1代表完全正相关，0代表两个变量不相关。

决定系数(R^2)表示函数的拟合优度，取值范围为[0,1]。越接近1表明函数的拟合效果越好。