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说明两变量相互关系的密切程度 相关的显著性即相关的密切程度√ 介于-1～1之间 先求相关系数，作相关分析，再求回归方程 表示相关性仅计算r值是不够的
说明两变量相互关系的密切程度 相关的显著性即相关的密切程度 介于-1～1之间 先求相关系数，作相关分析，再求回归方程 表示相关性仅计算r值是不够的
相关系数大于1 相关系数大于0 相关系数等于1 相关系数等于-1
计算相关系数 预测未来值 计算记录个数 计算几何平均数
市场组合的相关系数为 0 市场组合的相关系数为 1 市场组合的相关系数以及β 值均为 0 市场组合的相关系数以及β 值均为 1 市场组合的β 值为 1
说明两变量相互关系的密切程度 相关的显著性即相关的密切程度 介于-1～1之间 先求相关系数，作相关分析，再求回归方程 表示相关性仅计算r值是不够的
多重可决系数R2值很低，回归系数的t检验在统计上显著 多重可决系数R2值很高，回归系数的t检验在统计上显著 解释变量间的零阶相关系数较低 多重可决系数较高，而偏相关系数较低
相关系数大于1 相关系数大于0 相关系数等于1 相关系数等于-1
相关系数大于1 相关系数大于0 相关系数等于1 相关系数等于-1
数据精度 数据组的个数 回归直线在多大程度上可信 自由度
若相关系数r的绝对值接近于0，则x与y的关系不密切。 若相关系数r的绝对值接近于0，则x与y的关系密切。 若相关系数r的绝对值接近于1，则x与y的关系没有线性关系 若相关系数r的绝对值接近于1，则x与y线性完全相关
是一个反映变量之间相关关系密切程度 r可以大于1 相关系数显著，说明相关程度好 当变量之间关系为线性时，r的绝对值为1
多重可决系数R2值很低，回归系数的t检验在统计上显著 多重可决系数R2值很高，回归系数的t检验在统计上显著 解释变量间的零阶相关系数较低 多重可决系数较高，而偏相关系数较低
相关的显著性即相关的密切程度 介于-1~1之间 说明两变量相互关系的密切程度 先求相关系数，作相关分析，再求回归方程 表示相关性仅计算r值是不够的
X对Y的相关系数等于Y对X的相关系数 相关系数的值大于-1，而小于1 相关系数越大表明X与Y的相关程度越高 相关系数r=0等价于回归系数B=0
H0：相关系数显著，H1：相关系数不显著 H0：相关系数=1，H1：相关系数≠1 H0：相关系数=0，H1：相关系数≠0 H0：相关系数≠0，H1：相关系数=0
Pearson和spearman相关系数可以度量变量间线性相关的程度 使用Pearson相关系数时对变量的分布没有假定 Spearman相关系数绝对值越接近于1，相关程度越高 使用Spearman相关系数时假定变量分布遵循正态分布
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