※ 引述《ZIDENS (問這麼多幹麻)》之銘言：
: ※ 引述《Pash97143 (我想當楠木燈小姐的狗)》之銘言：
: : 我覺得現在話題跑篇的好奇怪
: : 罰球好的跟三分好的一定有正相關沒錯
: : 但一開始我記是在討論為啥台籃罰不進球
: : 為啥後來開始討論3分球了 我罰球都罰不進了 跟我討論3分球幹嘛
: 三分不進是因為罰球不準
: 所以要練罰球
: 星撫:為什麼不練三分
: 就說了三分準罰球就會準
: 星撫:對阿 那為什麼不練三分
: 槓精! 槓精!
: 三分準罰球就會準所以練罰球很難懂嗎
: 我是不是大量舉例了三分準罰球就會準
: 所以要練罰球啊!
: 咦?
: 然後自己說
: 因為會出現罰球好的但三分其實不佳的情形
: 他懂了!
: 但下一句又說 所以會影響到他的三分準=罰球準模型
: 他又不懂了!
: 唉
使用這季目前NBA的資料結果顯示:
Pearson 相關矩陣 (corr)：
FT% 和 3P%：相關係數為 0.1024，這表示 FT% 和 3P% 之間有輕微的正相關，但關聯性較
弱。
FT% 和 2P%：相關係數為 -0.0262，這表示 FT% 和 2P% 之間幾乎沒有線性關係，並且非
常接近零。
3P% 和 2P%：相關係數為 0.0241，這顯示這兩個自變數之間也幾乎沒有線性相關性。
傳統的相關檢定 (pwcorr)：
FT% 和 3P%：相關係數為 0.1133，並且標註有星號（*），表示在 5% 顯著水準下，FT%
和 3P% 之間的相關性是統計上顯著的。儘管相關性較弱，但仍然有一定的統計顯著性。
FT% 和 2P%：相關係數為 -0.0269，這表明這兩者之間沒有顯著的線性關係，且 p 值未
達顯著水準。
3P% 和 2P%：相關係數為 -0.0695，顯示這兩個變數之間的相關性非常微弱，且不顯著。
結論：
FT% 與 3P% 之間有微弱的正相關，並且在統計上是顯著的，意味著兩者之間存在某種關聯
性，雖然這個關聯性不強。
FT% 與 2P% 之間幾乎沒有相關性，且不顯著，這表明 2P% 可能對 FT% 的變動影響較小。
3P% 和 2P% 之間幾乎沒有線性關係，顯示它們之間的相關性微弱，並且不顯著。