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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
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
校验系数1.0-1.05，相关系数R>0.9999 校验系数0.95-1.05，相关系数R>0.9998 校验系数0.95-1.0，相关系数R>0.9999 校验系数0.95-1.0，相关系数R>0.9998
回归系数b大，则相关系数r一定也大 回归系数b与相关系数r的正负符号相同 
相关系数r与回归系数b无任何联系
对于相关系数r来说，|r|≤1，|r|越接近0，相关程度越大；|r|越接近1，相关程度越小 对于相关系数r来说，|r|≥1，|r|越接近1，相关程度越大；|r|越大，相关程度越小 对于相关系数r来说，|r|≤1，|r|越接近1，相关程度越大；|r|越接近0，相关程度越小 对于相关系数r来说，|r|≥1，|r|越接近1，相关程度越小；|r|越大，相关程度越大
若线性回归相关系数r＝1，则两个变量线性无关 若线性回归相关系数r>0，当x增加时，y值增加 当相关系数r＝1时，所有的实验点都落在回归线上 当相关系数r＝0时，可能两个变量间有某种曲线的趋势
相关系数r= 9.0 相关系数r= 9.0 或 r=9.0 相关系数r= 9.0 无法计算相关系数
相关系数R越大，变量间的线性关系越弱 相关系数R越小，变量间的线性关系越弱 相关系数R越远离0，变量间的线性关系越强 相关系数R越接近0，变量间的线性关系越强
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
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
取值范围在-l和+1之间 r=+1表示变量之间存在完全正相关 相对系数f具有对称性 r的数值大小与x和y原点及尺度有关
取值范围在-1和+1之间 r=+1表示变量之间存在完全正相关 相对系数r具有对称性 r的数值大小与x和y原点及尺度有关
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
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
相关系数是用来说明两变量间相关关系的密切程度和方向的统计指标 相关系数没有单位 相关系数的绝对值一定是小于等于1的 在r有统计学意义的前提下，其数值越接近1，表示变量间的相关程度越密切 相关系数与回归系数的符号相同，且呈正比关系
相关系数R越小，变量间的线性关系越弱 相关系数R越远离0，变量间的线性关系越强 相关系数R越大，变量间的线性关系越弱 相关系数R越接近0，变量间的线性关系越强
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
相关系数为0时，不能分散任何风险 相关系数在0～1之间时，相关系数越低风险分散效果越小 相关系数在-1～0之间时，相关系数越高风险分散效果越大 相关系数为-1时，可以最大程度的分散风险
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
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