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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
若相关系数等于0，则说明变量之间不存在线性相关关系 某两个变量之间的相关系数是2，说明二者之间有极强的相关关系 若相关系数等于-1，则说明变量之间不存在线性相关关系 若相关系数等于-1，则说明变量之间不相关 若相关系数等于-1，则变量之间存在函数关系
检验两总体相关系数是否相等 推断两变量间是否存在直线相关关系 检验相关系数r是否等于0 推断两变量间相关方向 推断两变量间密切程度
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
具有明显因果关系的两变量不一定是相关关系 相关关系的符号可说明两变量相互关系的方向 样本相关系数和总体相关系数之间存在着抽样误差 具有因果关系的变量一定不存在相关关系 相关系数越大，则回归系数也越大
H0: 两变量之间不存在显著相关关系 H1: 两变量之间存在显著相关关系 H0: 两变量之间不存在显著相关关系 H1: 两变量之间存在正的显著相关关系 H0: 两变量之间不存在显著相关关系 H1: 两变量之间存在负的显著相关关系 H0: 两变量之间不存在显著的线性相关关系 H1: 两变量之间存在显著的线性相关关系
如果求出的相关系数R是负值，则可能是负相关 如果求出的相关系数R≤0.49，则因变量与自变量之间无相关关系 分析两种现象之间因果关系称为回归分析 相关分析属于定性分析预测
高度相关关系 完全正相关关系 完全负相关关系 正相关关系 不相关关系
微弱相关关系 显著相关关系 完全相关关系 没有相关关系
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
微弱相关关系 显著相关关系 完全相关关系 没有相关关系
无相关关系 低度相关关系 高度相关关系 完全相关关系
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 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
微弱相关关系 显著相关关系 完全相关关系 没有关系
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