cramer法则是充要吗，不充要，它是一种线性代数方法，用于求解给定系统中的未知系数。

Cramer法则是用来解多项式方程组的简便方法。

它不充要，但是可以用作一种可行的方法来求解多项式方程组。

其主要的思想是将原有的方程组转换成一组不同的代数式，然后根据Cramer法则，用各个方程涉及的未知数的代数表达式相除，得到化简后各个未知数值的表达式，最后再根据未知数计算即可求得解。

通过Cramer法则，可以避免反复的迭代和繁琐的加减运算，而能快速有效解决多项式方程组。

cramerv系数

Cramerv系数是一个度量模型在回归分析中反映模型的拟合度的量化方法，其数值范围为-1到1之间，用自变量和因变量之间的相关系数来估算，大于0.7到1之间为拟合计划良好， 0.3到0.7之间为一般， 0到0.3之间为拟合不佳，小于0为正相关，意味着模型拟合不佳。

Cramerv系数的优点是可以检验回归模型的拟合质量。

缺点在于不够敏感，对于一些很少数的异常值无法剔除可能会对Cramerv系数具有影响。

cohen系数

Cohen系数是用于衡量两个变量之间的线性相关性的一种统计工具。

它的数值范围在-1到+1之间，当两个变量之间有很强的正相关关系时，cohen系数可以增加到接近+1的值，而当它们之间存在很强的负相关关系时，cohen系数可以降低到接近-1的值。

此外，当两个变量之间没有任何相关关系时，它的值将为0. 另外，当系数＞0.3时，就应认为两个变量之间有了相关性。

而当系数小于0.3时，则表明两个变量之间基本上没有相关性。