通常指皮尔逊积矩相关系数，一个统计参数，用于研究变量之间的相关性，通常描述变量之间的线性相关性。其范围在-1到1之间，其绝对值越接近1，变量之间的相关性越大。当
通常指皮尔逊积矩相关系数，一个统计参数，用于研究变量之间的相关性，通常描述变量之间的线性相关性。其范围在-1到1之间，其绝对值越接近1，变量之间的相关性越大。
当r>0的时候，我们认为两个变量之间是正相关的；当r<0时，两个变量之间是负相关的。当r=0时，两个变量之间是线性无关的。当r=-1和1时，两个变量之间的相关性可以用一次函数（直线的形式）来描述。
相关系数r的范围相关系数r的范围
皮尔逊相关系数计算如下:
Pearson相关系数计算公式皮尔逊相关系数计算公式
在这个公式中，变量x和y的协方差与变量x和y的方差乘积的根值之比作为一个新的参数来度量变量x和y之间的相关性，皮尔逊相关系数的优点是归一化了系数的取值范围，不考虑量纲值对参数估值的影响，但它有一定的局限性，不能完全描述所有变量的相关性。此外，还有描述变量相关性的Spearman相关系数(Spearman correlation coefficient)和Kendall相关系数(Kendall correlation coefficient)。Spearman系数用于描述具有顺序属性的变量序列，而Kendall序列用于描述具有类别属性的变量。
如何计算Pearson等相关系数呢？
定义了这些系数之后，重点是如何计算。这些系数可以用一些统计分析软件计算出来，比如Origin，Spss。此外，利用Python和Matlab的库函数可以很容易地得到这些变量之间的相关系数。以Origin为例:
首先我们可以把要分析的变量值导入到一个工作簿中，然后进入原点统计菜单，再点击相关系数，进入相关系数页面。
在相关系数页面，我们可以选择要选择的变量范围，指定需要计算哪些相关系数，并将变量绘制成散点图，以便可视化分析。
通过计算可以发现，变量A和变量B之间有很高的相关性，其相关系数值高达0.99。
Origin计算相关系数原点计算相关系数
利用Python计算相关系数利用Python的熊猫库，我们可以很容易地计算出对应变量的相关系数。通过计算，变量1和变量2的相关系数为0.99461，与Origin计算的结果一致。另外，可以在corr函数中设置相关系数的计算类别，进一步计算Spearman系数和Kendall系数。使用Python的好处是进行批量相关系数计算方便快捷。
使用python计算相关系数用python计算相关系数
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