相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。小编教你怎么算相关系数，演示如下：工具/原料more相关系数公式方法/步骤1/3分步阅读

简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数，一般用字母r 表示，用来度量两个变量间的线性关系。

定义式 如图所示

其中，Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var为X的方差，Var为Y的方差。

分别带入公式即可求解相关关系数。

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相关系数性质1

若X和Y不相关，|pxy=0|，通常认为X和Y之间不存在线性关系，但并不能排除X和Y之间可能存在其他关系；若|pxy=0|，则X和Y不相关。

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相关系数性质2

若X和Y独立，则必有|pxy=0| ，因而X和Y不相关；若X和Y不相关，则仅仅是不存在线性关系，可能存在其他关系，如x^2+y^2=1 ，X和Y不独立。

注意事项

不相关”是一个比“独立”要弱的概念