用表达式表示变量之间的关系 变量之间的关系

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相关系数越大，说明两个变量之间的关系就越强。

样本的简单相关系数一般用r表示，计算公式为：

r的取值在-1与+1之间，若r>0，表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；若r<0，表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。

r 的绝对值越大表明相关性越强，要注意的是这里并不存在因果关系。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但有可能是其他方式的相关（比如曲线方式）。

利用样本相关系数推断总体中两个变量是否相关，可以用t 统计量对总体相关系数为0的原假设进行检验。若t 检验显著，则拒绝原假设，即两个变量是线性相关的；若t 检验不显著，则不能拒绝原假设，即两个变量不是线性相关。

扩展资料

一些实际工作者用非居中的相关系数（与Pearson系数不相兼容）。

例如：

假设五个国家的国民生产总值分别是1、2、3、5、8（单位10亿美元），又假设这五个国家的贫困比例分别是11%、12%、13%、15%、18%。

则有两个有序的包含5个元素的向量x、y：x = (1, 2, 3, 5, 8) 、 y = (0.11, 0.12, 0.13, 0.15, 0.18) 使用一般的方法来计算向量间夹角（参考数量积）。

上面的数据实际上是选择了一个完美的线性关系：y

= 0.10 + 0.01 x。因此皮尔逊相关系数应该就是1。

把数据居中（x中数据减去 E(x) = 3.8 ，y中数据减去E(y) =

0.138）后得到：x = (−2.8, −1.8, −0.8, 1.2, 4.2)、 y = (−0.028, −0.018, −0.008,

0.012, 0.042)。

参考资料来源：百度百科-相关系数

本文到此讲解完毕了，希望对大家有帮助。

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