※ 引述《ZIDENS (问这么多干麻)》之铭言：
: ※ 引述《Pash97143 (我想当楠木灯小姐的狗)》之铭言：
: : 我觉得现在话题跑篇的好奇怪
: : 罚球好的跟三分好的一定有正相关没错
: : 但一开始我记是在讨论为啥台篮罚不入球
: : 为啥后来开始讨论3分球了 我罚球都罚不进了 跟我讨论3分球干嘛
: 三分不进是因为罚球不准
: 所以要练罚球
: 星抚:为什么不练三分
: 就说了三分准罚球就会准
: 星抚:对阿 那为什么不练三分
: 杠精! 杠精!
: 三分准罚球就会准所以练罚球很难懂吗
: 我是不是大量举例了三分准罚球就会准
: 所以要练罚球啊!
: 咦?
: 然后自己说
: 因为会出现罚球好的但三分其实不佳的情形
: 他懂了!
: 但下一句又说 所以会影响到他的三分准=罚球准模型
: 他又不懂了!
: 唉
使用这季目前NBA的资料结果显示:
Pearson 相关矩阵 (corr)：
FT% 和 3P%：相关系数为 0.1024，这表示 FT% 和 3P% 之间有轻微的正相关，但关联性较
弱。
FT% 和 2P%：相关系数为 -0.0262，这表示 FT% 和 2P% 之间几乎没有线性关系，并且非
常接近零。
3P% 和 2P%：相关系数为 0.0241，这显示这两个自变量之间也几乎没有线性相关性。
传统的相关检定 (pwcorr)：
FT% 和 3P%：相关系数为 0.1133，并且标注有星号（*），表示在 5% 显著水准下，FT%
和 3P% 之间的相关性是统计上显著的。尽管相关性较弱，但仍然有一定的统计显著性。
FT% 和 2P%：相关系数为 -0.0269，这表明这两者之间没有显著的线性关系，且 p 值未
达显著水准。
3P% 和 2P%：相关系数为 -0.0695，显示这两个变量之间的相关性非常微弱，且不显著。
结论：
FT% 与 3P% 之间有微弱的正相关，并且在统计上是显著的，意味着两者之间存在某种关联
性，虽然这个关联性不强。
FT% 与 2P% 之间几乎没有相关性，且不显著，这表明 2P% 可能对 FT% 的变动影响较小。
3P% 和 2P% 之间几乎没有线性关系，显示它们之间的相关性微弱，并且不显著。