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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
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
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
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
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
相关系数为 -1 时投资组合能够抵消全部风险 相关系数在 0～+1 之间变动时，则相关程度越低分散风险的程度越大 相关系数在 0～-1 之间变动时，则相关程度越低分散风险的程度越小 相关系数为 0 时，不能分散任何风险
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
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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