线性回归系数r是通过计算数据的协方差以及各个变量的标准差来求得的。具体步骤如下：
1. 计算每个变量的平均值：找到每个变量的平均值。
2. 计算协方差：计算每个变量之间的协方差。对于变量x和y，协方差可以通过以下公式计算：
cov(x, y) = Σ((x_i - mean(x)) * (y_i - mean(y))) / (n-1)，其中x_i和y_i分别是x和y的第i个观测值，mean(x)和mean(y)是x和y的平均值，n是样本数量。
3. 计算每个变量的标准差：计算每个变量的标准差。标准差是协方差的开方。
4. 计算线性回归系数r：将协方差除以各个变量的标准差的乘积，即可得到线性回归系数r。
r = cov(x, y) / (std(x) * std(y))
线性回归系数r的值介于-1和1之间。如果r为正值，则表示x和y正相关；如果r为负值，则表示x和y负相关；如果r接近于0，则表示x和y之间没有线性关系。
线性回归系数r可以通过计算相关系数得到。相关系数是用来衡量两个变量之间线性关系强弱的统计量，取值范围为-1到1之间。
计算相关系数需要以下步骤：
1. 计算两个变量的协方差，记为cov(X,Y)。
2. 计算两个变量的标准差，记为std(X)和std(Y)。
3. 相关系数r等于协方差cov(X,Y)除以两个变量的标准差的乘积std(X) * std(Y)。
公式为：r = cov(X,Y) / (std(X) * std(Y))
其中，cov(X,Y)代表变量X和变量Y的协方差，std(X)和std(Y)分别代表变量X和变量Y的标准差。
线性回归系数r的取值范围为-1到1，其中，r=1表示两个变量呈完全正相关，r=-1表示两个变量呈完全负相关，r=0表示两个变量之间没有线性关系。
