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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
X和Y相关系数等于0.95，说明YX互为因果 随着X的增加或减少，Y增加或减少 皮尔森相关系数等于0说明没有相关关系 散点图不能表示相关关系
相关系数与协方差成正比关系 相关系数能反映证券之间的关联程度 相关系数为正，说明证券之间的走势相同 相关系数为1，说明证券之间是完全正相关关系 相关系数为0，说明证券之间不相关
当两种证券间的相关系数等于1时，这两种证券收益率的变动方向是一致的，但变动程度不同 当两种证券间的相关系数等于1时，这两种证券收益率的变动方向是不一致的，但变动程度相同 当两种证券间的相关系数等于1时，这两种证券收益率的变动方向是一致的，并且变动程度也是相同的 当两种证券间的相关系数等于1时，这两种证券收益率之间没有什么关系
相关系数具有线性不变性 相关系数用来衡量的是线性相关关系 相关系数仅能用来计量线性相关 以上都正确
相关系数具有线性不变性 相关性是描述两个联合事件之间的相互关系 相关系数仅能用来计量线性相关 对于线性相关，可以通过秩相关系数和坎德尔系数进行计量
协方差与相关系数无关 不相关和协方差为零是等价的 协方差是相关系数的标准化 协方差与相关系数的符号总是一正一负
Pearson相关系数的取值范围在+1和-1之间 Pearson系数大于0小于等于1说明变量之间存在正线性相关关系 Pearson系数为0的时候变量之间没有任何关系 Pearson系数等于-1说明变量之间为完全负相关关系
协方差与相关系数的符号总是一正一负 协方差是相关系数的标准化 协方差与相关系数的符号相同 协方差与相关系数无关
相关系数具有线性不变性 相关系数用来衡量的是线性相关关系 相关系数仅能用来计量线性相关 以上都正确
市场组合的相关系数为 -1 市场组合的相关系数为 0 市场组合的相关系数为 0.5 市场组合的相关系数为 1
等级相关系数反映的是两变量间的密切程度和方向 等级相关系数小于相关系数 等级相关系数大于相关系数 校正的等级相关系数大于未校正的等级相关系数 以上都不对
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
当相关系数为1时，投资两项资产不能抵消任何投资风险 当相关系数为-1时，投资两项资产的风险可以充分抵消 当相关系数为0时，投资两项资产的组合可以降低风险 两项资产之间的相关系数越大，其投资组合可分散的投资风险的效果越大 两项资产之间的相关系数越小，其投资组合可分散的投资风险的效果越大
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
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
用来计算相关系数 是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型 只涉及一个自变量 使用最小二乘法确定一元线性回归方程的系数 用来验证相关系数
当相关系数等于1时，表示完全正相关 当相关系数等于-1时，表示完全负相关 当相关系数大于0时，表示正相关 当相关系数小于0时，表示负相关
协方差与相关系数的符号总是一正一负 协方差是相关系数的标准化 协方差与相关系数的符号相同 协方差与相关系数无关
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