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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
秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度 秩相关系数和坎德尔系数能够通过各变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布
说明两变量相互关系的密切程度 相关的显著性即相关的密切程度√ 介于-1～1之间 先求相关系数，作相关分析，再求回归方程 表示相关性仅计算r值是不够的
说明两变量相互关系的密切程度 相关的显著性即相关的密切程度 介于-1～1之间 先求相关系数，作相关分析，再求回归方程 表示相关性仅计算r值是不够的
r越大，两变量的线性相关性越强 R2越大，两变量的线性相关性越强 r的取值范围为（﹣∞，+∞） R2的取值范围为[0，+∞）
几乎没有什么相关性 近乎完全负相关 近乎完全正相关 可以直接用一个变量代替另一个
秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度 秩相关系数和坎德尔系数能够通过多个变量的边缘分布刻画出多个变量的联合分布
说明两变量相互关系的密切程度 相关的显著性即相关的密切程度 介于-1～1之间 先求相关系数，作相关分析，再求回归方程 表示相关性仅计算r值是不够的
坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够通过各变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布 秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度
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
两变量之间有高度相关性 r 来自高度相关的总体 对应的总体相关系数大于0 对应的总体相关系数小于0 两变量之间有正相关性关系
r来自高度相关的总体 r来自总体相关系数为大于0的总体 两变量之间有高度相关性 r来自总体相关系数不为0的总体 以上都不一定对
秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间的相关程度 秩相关系数和坎德尔系数能够通过各变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布
相关的显著性即相关的密切程度 介于-1~1之间 说明两变量相互关系的密切程度 先求相关系数，作相关分析，再求回归方程 表示相关性仅计算r值是不够的
秩相关系数采用两个变量的秩而不是变量本身来计量相关性 坎德尔系数通过两个变量之间变化的一致性反映两个变量之间的相关性 秩相关系数和坎德尔系数能够刻画两个变量之间韵相关程度 秩相关系数和坎德尔系数能够通过各变量的边缘分布刻画出两个变量的联合分布
永远是正的 用自变量来解释波动 数值从负的无穷到正的无穷 两个变量之间的相对关系的衡量
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