今天来聊聊关于相关系数r的计算公式，pearson相关系数计算公式的文章，现在就为大家来简单介绍下相关系数r的计算公式，pearson相关系数计算公式，希望对各位小伙伴们有所帮助。

1、Pearson相关系数是用来衡量两个数据集合是否在一条线上面，用来衡量定距变量间的线性关系。

2、spearman相关系数是衡量两个变量的依赖性的非参数指标。

3、2、计算公式Pearson相关系数：spearman相关系数：3、特点：Pearson相关系数：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。

4、spearman相关系数：斯皮尔曼相关系数表明X(独立变量)和Y(依赖变量)的相关方向。

5、如果当X增加时，Y趋向于增加，斯皮尔曼相关系数则为正。

6、如果当X增加时，Y趋向于减少，斯皮尔曼相关系数则为负。

7、斯皮尔曼相关系数为零表明当X增加时Y没有任何趋向性。

8、当X和Y越来越接近完全的单调相关时，斯皮尔曼相关系数会在绝对值上增加。

9、当X和Y完全单调相关时，斯皮尔曼相关系数的绝对值为1。

10、参考资料来源：参考资料来源：。

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