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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
两个变量间不存在线性相关关系 两个变量间没有任何相关关系 两个变量间存在中度相关关系 两个变量间存在非线性相关关系
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
两个变量间不存在线性相关关系 两个变量间没有任何相关关系 两个变量间存在中度相关关系 两个变量间不存在非线性相关关系
低度线性相关 无线性相关关系 高度线性相关 中度线性相关
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
由于样本相关系数小于0.8，所以二者不相关 由于样本相关系数大于0.6，所以二者相关 由于检验两个变量间是否有相关关系的样本相关系数的临界值与样本量大小有关，所以要查样本相关系数表才能决定 由于相关系数并不能完全代表两个变量间是否有相关关系，本例信息量不够，不可能得出判定结果
两个变量间不存在线性相关关系 两个变量间没有任何相关关系 两个变量存在中度相关关系 两个变量间存在非线性相关关系
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 Pe盯son相关系数可以测度回归模型对样本数据的拟合程度 当Pearson相关系数r=O时，说明两个变址之间没有任何关系 当Pearson相关系数r=O时，表明两个变乱之间不存在线性相关关系
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
两个变量间不存在线性相关关系 两个变量间没有任何相关关系 两个变量间存在中度相关关系 两个变量间存在非线性相关关系
两个变量间不存在线性相关关系 两个变量间没有任何相关关系 两个变量间存在中度相关关系 两个变量间存在非线性相关关系
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
两个变量间不存在线性相关关系 两个变量间没有任何相关关系 两个变量间存在中度相关关系 两个变量间存在非线性相关关系
如果ρ=0，则称X和Y不相关 相关系数的大小受观测值大小的影响 是对两个变量间线性关系的强弱和方向的度量 如果ρ＞1，则X和Y有完全的正线性相关关系 是更广泛使用的度量两个变量之间的相关性程度的指标
两个变量间不存在线性相关关系 两个变量间没有任何相关关系 两个变量间存在中度相关关系 两个变量间存在非线性相关关系
低度线性相关 无线性相关关系 高度线性相关 中度线性相关
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
因果关系 正相关关系 线性相关关系 非线性相关关系
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