Pearson相关系数

Pearson相关系数

衡量定距变量间的线性关系
Pearson相关系数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。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。[1]
    中文名:Pearson相关系数 外文名:Pearson CorrelationCoefficient 适用领域: 所属学科: 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 别名:皮尔逊相关系数

相关系数简介

Pearson相关系数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。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:

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

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