首先,线性相关系数说明两个随机变量的线性相关关系,公式为:R=Cov(X,Y)/Sqrt(VAR(X) * VAR(Y))。如果用Y=k1X+C进行最小二乘法回归,k1的公式为:k1=Cov(X,Y)/VAR(X)。如果用X=k2Y+C,则k2公式为:k2=Cov(Y,X)/VAR(Y)。因为Cov(X,Y)=Cov(Y,X),所以k1和k2的乘积等于相关系数的平方。如果相关系数不等于1.0,那么用两个回归方程反算浓度的结果就不相等。不知道我的解释清楚了没有。另外,无论你用那种回归方程,甚至用到6次多项式回归方程,它们的相关系数都是同一个值。