Pearson相关系数

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Pearson相关系数（Pearson CorrelationCoefficient）是用来衡量两个数据集合是否在一条线上面，它用来衡量定距变量间的线性关系。
中文名 Pearson相关系数 外文名 Pearson CorrelationCoefficient 类    型 数学 用    途 衡量国民收入和居民储蓄存款 概    念 衡量两个数据集合是否在一条线
目录
1 相关系数简介
2 值域等级解释
相关系数简介编辑
如衡量国民收入和居民储蓄存款、身高和体重、高中成绩和高考成绩等变量间的线性相关关系。当两个变量都是正态连续变量，而且两者之间呈线性关系时，表现这两个变量之间相关程度用积差相关系数，主要有Pearson简单相关系数。
其计算公式为：
计算公式
计算公式
值域等级解释
相关系数的绝对值越大，相关性越强：相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。
通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：
相关系数 0.8-1.0 极强相关
0.6-0.8 强相关
0.4-0.6 中等程度相关
0.2-0.4 弱相关
0.0-0.2 极弱相关或无相关
词条标签：
科学 ， 学科

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关键词：pearson 相关系数 ARS ear RSO