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相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向 相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标 相关系数是以两变量与各自平均值的离差为基础 相关表和相关图可确切地表明两个变量之间相关的程度
方差衡量的是变量的观测值如何围绕其平均值分布 协方差用于表示两个变量之间的相互作用 相关系数可以用来度量两个变量之间的相关程度 相关系数等于0，说明两个证券之间没有相关性 协方差越大，两个证券之间的相关性越大
pearson相关系数只适用线性相关关系 pearson相关系数的取值范围在0和1之间 Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度 当Pearson相关系数r＝0时，说明两个变量之间没有任何关系 当pearson相关系数r＝0时，表明两变量之间不存在线性相关关系
若相关系数等于0，则说明变量之间不存在线性相关关系 某两个变量之间的相关系数是2，说明二者之间有极强的相关关系 若相关系数等于-1，则说明变量之间不存在线性相关关系 若相关系数等于-1，则说明变量之间不相关 若相关系数等于-1，则变量之间存在函数关系
因果关系 正相关关系 线性相关关系 非线性相关关系
相关系数是度量两个变量之间线性关系强度的统计量 相关系数是—个随机变量 相关系数的绝对值不会大干 1 相关系数不会取负值
方差衡量的是变量的观测值如何围绕其平均值分布 协方差用于表示两个变量之间的相互作用 相关系数可以用来度量两个变量之间的相关程序 相关系数等于0，说明两个证券之间没有相关性 协方差越大，两个证券之间的相关性越大
简单相关系数 偏相关系数 等级相关系数 复相关系数
相关系数具有对称性 相关系数数值大小与变量的原点和尺度有关 相关系数可以描述非线性关系 相关系数意味着两个变量之间有因果关系
pearson相关系数只适用线性相关关系 pearson相关系数的取值范围在0和1之间 Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度 当Pearson相关系数r=0时，说明两个变量之间没有任何关系 当pearson相关系数r=0时，表明两变量之间不存在线性相关关系
相关是指两列变量之间的相互关系 相关系数的取值范围为：-1≤r＜1 两个变量相关表明其间存在因果关系 相关有正相关、负相关和零相关之分
Pearson相关系数只适用于线性相关关系 Pearson相关系数的取值范围在0和1之间 Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度 当Pearson相关系数r=0时，说明两个变量之间没有任何关系 当Pearson相关系数r=0时，表明两变量之间不存在线性相关关系
总体相关系数ρ=1 总体相关系数ρ＝0 X与Y间相关密切 总体相关系数ρ≠0 总体相关系数ρ>0
若相关系数ρij=1，则表示ri和rj完全正相关 若相关系数ρij=-1，则表示ri和rj完全负相关 如果两个变量间安全独立，无任何关系，即零相关，则它们之间的相关系数ρij=0 相关系数｜ρij｜≤2
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