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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
负相关关系 正相关关系 不相关 完全相关关系 不完全相关关系
几乎没有什么相关性 近乎完全负相关 近乎完全正相关 可以直接用一个变量代替另一个
当相关系数为0时，两种证券的收益率不相关 相关系数的绝对值可能大于1 当相关系数为-1时，该投资组合能最大限度地降低风险 当相关系数为0.5时，该投资组合不能分散风险
大于等于零且小于1 大于－1且小于0 等于－1 等于1
相关系数的取值为正表明两种证券的收益有同向变动倾向 相关系数的取值总是介于－1和1之间 相关系数的值为负表明两种证券的收益有反向变动的倾向 相关系数的值为零表明两种证券之间没有联动倾向 相关系数取值为1表明两种证券间存在完全的同向的联动关系
两个变量之间没有任何关系 两个变量完全正相关 两个变量完全负相关 两个变量之间不存在线性相关关系
等于-1 大于等于零且小于1 大于-1且小于0 等于1
n个点基本在一条直线附近，但又不完全在一条直线上，则可用一个统计量来表示它们的线性关系的密切程度，这就是相关系数 可以根据r的绝对值的大小去判断两个变量问线性相关的程度， r 愈大，线性相关就愈强 线性相关系数r=0时的两个变量一定相互独立 如果两个变量不相关，则求出的相关系数r一定为零 线性相关性我们用r来表示，r是理论推导出来的
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
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