5 相关系数

协方差cov与相关系数公式协方差（covariance）和相关系数（correlation coefficient）是统计中常用于描述两个随机变量之间关系的概念。

协方差度量了两个变量的变动趋势是否一致，而相关系数则更进一步地衡量了两个变量的线性相关程度。

1.协方差:协方差是用来衡量两个随机变量的变动程度是否相似。

假设有两个随机变量X和Y，其协方差定义为：cov(X,Y) = E[(X - E[X])(Y - E[Y])]，其中E[]表示期望值。

协方差的正负号表示了X和Y之间的线性关系的方向，具体解释如下：-当协方差为正时，表示X和Y的变动趋势是一致的，即X增加时Y也增加，或者X减少时Y也减少。

-当协方差为负时，表示X和Y的变动趋势是相反的，即X增加时Y减少，或者X减少时Y增加。

-当协方差接近于0时，表示X和Y之间没有线性关系，即X和Y之间的变动趋势是独立的。

2.相关系数:相关系数是衡量两个随机变量之间线性关系强弱的度量。

相关系数的取值范围是[-1,1]，其定义为：ρ(X,Y) = cov(X,Y) / (σ(X)σ(Y))，其中σ(表示标准差。

相关系数衡量了两个变量之间的线性关系程度，具体解释如下：-当相关系数接近于1时，表示X和Y之间存在强正向线性关系，即X增加时Y也增加，或者X减少时Y也减少。

-当相关系数接近于-1时，表示X和Y之间存在强负向线性关系，即X增加时Y减少，或者X减少时Y增加。

-当相关系数接近于0时，表示X和Y之间没有线性关系，即X和Y 之间的变动趋势是独立的。

相关系数的计算可以通过协方差和标准差来获得。

相关系数是对协方差进行标准化的产物，因此可以消除量纲对结果的影响。

3.协方差和相关系数的关系:相关系数是协方差的一种标准化形式，通过除以两个变量的标准差来消除量纲。

相关系数一定在[-1,1]的范围内取值，而协方差的范围很大，因此相关系数更容易从其值直观地判断两个变量之间的关系。

协方差和相关系数之间的关系可以使用下面的公式表示：ρ(X,Y) = cov(X,Y) / (σ(X)σ(Y)) = cov(X,Y) /(sqrt(var(X))sqrt(var(Y)))，其中var(表示方差。

皮尔逊相关系数 (r) * 用于测量连续变量之间的线性关系 * 取值范围：-1 到 1 * 1：完全正相关 * 0：无相关性 * -1：完全负相关
斯皮尔曼等级相关系数(ρ) * 用于测量序数变量之间的单调关系 * 取值范围：-1 到1 * 1：完全正相关 * 0：无相关性 * -1：完全负相关
肯德尔等级相关系数(τ) * 另一种用于测量序数变量之间单调关系的非参数相关系数 * 取值范围：-1 到 1 * 1：完全正相关 * 0：无相关性 * -1：完全负相关
点双串列相关系数 (rpb) * 用于测量非连续变量之间的相关性 * 取值范围：-1 到 1 * 1：完全正相关 * 0：无相关性 * -1：完全负相关
卡方相关系数(χ²) * 用于测量分类变量之间的关联程度 * 取值范围：0 到∞ * 0：
无关联性* ∞：完全关联
多重相关系数 (R) * 用于测量一个因变量与多个自变量之间的相关性 * 取值范围：0 到 1 * 1：完全相关
偏相关系数 (rxy.z) * 用于测量两个变量之间的相关性，同时控制其他变量的影响 * 取值范围：-1 到 1
半偏相关系数 (rxy(z)) * 用于测量两个变量之间的相关性，但仅将一个变量的部分方差控制在另一个变量中
其他相关系数：
•菲距离相关系数 (dcorr)：用于测量两个变量之间的非线性关系
•互信息系数 (I)：用于测量两个变量之间的信息共享或依赖程度
•杰卡德相似性系数 (J)：用于测量两个集合之间的相似性
•汉明距离系数 (H)：用于测量两个二进制值之间的不相等性
•欧几里得距离系数 (d)：用于测量两个点之间的距离。

相关系数计算公式
一、概念
相关系数（correlation coefficient），又称作相关系数，是衡量
两个变量之间相互关系紧密程度的一种统计量，其取值范围位于-1与1
之间。

它是由两个变量的协方差（covariance）除以它们各自的标准差（standard deviation）得到的。

二、定义
相关系数（correlation coefficient）的定义为：
设X和Y是有关联的两个随机变量，其均值分别为μX和μY，标准
差分别为σX和σY，协方差为rXY，其相关系数定义为：
rXY=r(X,Y)=frac{r_{XY}}{sigma_X sigma_Y}=frac{E[left(X-mu_X ight)(Y-mu_Y)]}{sigma_X sigma_Y}
三、性质
1.当相关系数rXY取值为1时，说明X、Y呈完全正相关，此时，当
X增大时，Y也增大；
2.当相关系数rXY取值为0时，说明X、Y之间没有显著的相关关系；
3.当相关系数rXY取值为-1时，说明X、Y呈完全负相关，此时，当
X增大时，Y减小；
4.相关系数rXY取值越大，表明X、Y之间相关关系越紧密；
5.相关系数rXY有有效范围，即[-1，1]；
6.相关系数rXY是一致的，不受X、Y变量变化的时间顺序而改变；
7.相关系数rXY取值只反映X、Y变量的线性关系，而对于非线性关系，其取值不符合实际情况；
8.相关系数rXY只衡量两变量之间的线性相关性，但不能揭示它们之间的因果关系。

四、公式
相关系数rXY的计算公式是：。

相关系数和回归系数经济学的发展历程中出现了许多概念和理论，其中最重要的两个概念之一就是相关系数和回归系数。

相关系数主要用来描述两个变量之间的线性关系，而回归系数则可以用来描述两个变量之间的非线性关系。

这两个概念极大地推进了经济分析的发展，并在经济学中得到广泛的应用。

相关系数是一个度量两个变量线性关系的量度。

通常，在进行经济分析时，我们会研究不同变量之间的关系，因此相关系数就变得非常重要。

相关系数可以客观地反映出变量之间的线性关系，而相关系数的值可以从-1到1之间变化，值越大，变量之间的线性关系就越强。

通常情况下，如果相关系数的值大于0.7，则可以说变量之间存在显著正相关；如果相关系数的值等于0，则可以说变量之间不存在显著相关；如果相关系数的值小于0.3，则可以说变量之间存在显著负相关。

回归系数是一个度量两个变量之间非线性关系的量度。

在经济分析中，回归系数可以客观地反映出变量之间的非线性关系，一般来说，当变量之间的非线性关系越强，回归系数值就越大。

回归系数值一般取值范围是-1到1之间的实数，正值表示变量之间存在正相关，负值则表示变量之间存在负相关。

回归系数的值越大，则说明两个变量之间的非线性关系越强，值越小，则说明变量之间的关系越弱。

相关系数和回归系数对于经济分析有重要的作用，它们可以帮助我们客观地反映出变量之间的关系，从而帮助我们更好地了解经济中的现象。

它们常常被用于预测未来的经济趋势，也经常被用来检验经济理论的正确性。

相关系数和回归系数的计算也很容易，有许多计算工具可供使用，因此，对于经济学家来说，它们也是必备的分析工具。

总之，相关系数和回归系数是经济学中重要的概念，它们不仅可以帮助我们客观地反映出变量之间的关系，而且还可以用来预测未来的经济趋势，因此，它们非常有价值，经济学家们应该加以重视。

相关系数
1．相关系数
【知识点的知识】
1、概念：
相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度．于是，著名统计学家卡尔•皮尔逊设计了统计指标﹣﹣相关系数．相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标．相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数．
2、相关系数用r 表示，计算公式为
其中：当r＞0 时，表明两个变量正相关；当r＜0 时，表明两个变量负相关；|r|≤1，且|r|越接近于 1，相关程度越大；|r|越接近于 0，相关程度越小．
3、残差：
相关指数R2 用来刻画回归的效果，其计算公式是
在含有一个解释变量的线性模型中，R2 恰好等于相关系数r 的平方．显然，R2 取值越大，意味着残差平方和越小，也就是模型的拟合效果越好．
【解题方法点拨】
建立回归模型的基本步骤：
（1）确定研究对象，明确哪个变量是解释变量，哪个是预报变量；
（2）画出解释变量和预报变量的散点图，观察它们之间的关系；
^（3）由经验确定回归方程的类型（如观察到数据呈线性关系，则选用线性回归方程：푦=^
푏x +
^
푎）；
（4）按一定规则估计回归方程中的参数（如最小二乘法）；
1/ 2
（5）得出结果分析残差图是否有异常，若存在异常，则检查数据是否有误，或模型是否适当．当回归方程不是形
^如：푦=^
푏x +
^
푎时，我们称之为非线性回归方程．
2/ 2。

相关系数相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。

于是，著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。

相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。

相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。

依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。

如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。

资料个人收集整理，勿做商业用途1、定义相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。

由于研究对象的不同，相关系数有如下几种定义方式。

资料个人收集整理，勿做商业用途相关系数公式简单相关系数：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。

复相关系数：又叫多重相关系数。

复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。

例如，某种商品的季节性需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。

资料个人收集整理，勿做商业用途典型相关系数：是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性关系的综合指标，再通过综合指标之间的线性相关系数来研究原各组变量间相关关系。

资料个人收集整理，勿做商业用途2、性质(1)定理：| ρXY | = 1的充要条件是，存在常数a，b，使得P{Y=a+bX}=1；相关系数ρXY取值在-1到1之间，ρXY = 0时，称X,Y不相关；| ρXY | = 1时，称X,Y完全相关，此时，X,Y之间具有线性函数关系；| ρXY | < 1时，X的变动引起Y的部分变动，ρXY的绝对值越大，X的变动引起Y的变动就越大，| ρXY | > 0.8时称为高度相关，当| ρXY | < 0.3时称为低度相关，其它时候为中度相关。

相关系数相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。

于是，著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。

相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。

相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。

依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。

如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。

1、定义相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。

由于研究对象的不同，相关系数有如下几种定义方式。

相关系数公式简单相关系数：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。

复相关系数：又叫多重相关系数。

复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。

例如，某种商品的季节性需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。

典型相关系数：是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性关系的综合指标，再通过综合指标之间的线性相关系数来研究原各组变量间相关关系。

2、性质(1)定理：| ρXY | = 1的充要条件是，存在常数a，b，使得P{Y=a+bX}=1；相关系数ρXY取值在-1到1之间，ρXY = 0时，称X,Y不相关；| ρXY | = 1时，称X,Y完全相关，此时，X,Y之间具有线性函数关系；| ρXY | < 1时，X的变动引起Y的部分变动，ρXY的绝对值越大，X的变动引起Y的变动就越大，| ρXY | > 0.8时称为高度相关，当| ρXY | < 0.3时称为低度相关，其它时候为中度相关。

相关系数强弱划分相关系数，也称作协方差系数，是衡量两个变量之间相关程度的量度指标。

它是一种相关分析方法，可以表现出不同变量之间的关系，它可以量化两个变量之间的正相关和负相关，进而确定这两个变量之间的某种程度的依赖关系。

相关系数有许多种，其中，最常用的是皮尔逊相关系数，也就是常说的简单线性相关。

它用来衡量两个变量之间线性相关程度的大小，它的取值范围从-1到1。

它的值越接近1，表明两变量之间关系越紧密，越接近-1，表明它们之间关系最大限度的反相关；而当它等于0时，表明两变量之间没有任何关系。

通常，我们在判断两变量之间的关系时，会根据相关系数的取值来做出判断。

据此，相关系数可根据它的取值划分为三类：第一类，相关系数的取值在于0和0.3之间，可判断两变量之间为弱相关，实际上，这种关系几乎可以忽略不计。

第二类，相关系数的取值在于0.3-0.7之间，可判断两变量之间为中等相关，它们之间有一定程度的依赖关系，但影响不明显。

第三类，相关系数的取值在于0.7-1之间，可判断两变量之间为强相关，它们之间有明显的依赖关系，变化明显。

说明不同类别间的相关系数，可以帮助我们解释不同变量之间的关系，使我们可以把握两个变量的变化关系，这对研究人员或是管理者来说，是一个重要的参考。

但是，相关系数只是一种表达相关程度的方法，它不能代表关系的形成或者是原因，而只能提供数据的判断依据，因此，我们在研究和判断过程中，还需要其他的变量和实验方法来弥补不足。

总之，不同变量之间的关系判断，需要通过相关系数来做出判断，它可以根据相关系数的取值将它们划分为三类，以此来反映实际的情况，帮助研究者更好的解释数据的变化。

但是，单纯的相关系数无法完全代表两变量之间的关系，它只是一个参考，还需要其他的实验方法和变量来弥补不足。

相关系数是变量之间相关程度的指标。

样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值一般介于—1~1之间.相关系数不是等距度量值,而只是一个顺序数据。

计算相关系数一般需大样本。

相关系数又称皮（尔生）氏积矩相关系数，说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。

相关系数用希腊字母γ表示，γ值的范围在—1和+1之间。

γ＞0为正相关，γ＜0为负相关.γ＝0表示不相关；γ的绝对值越大,相关程度越高.两个现象之间的相关程度，一般划分为四级：如两者呈正相关，r呈正值，r=1时为完全正相关;如两者呈负相关则r呈负值,而r=—1时为完全负相关.完全正相关或负相关时，所有图点都在直线回归线上；点子的分布在直线回归线上下越离散,r的绝对值越小。

当例数相等时，相关系数的绝对值越接近1，相关越密切;越接近于0，相关越不密切。

当r=0时，说明X和Y两个变量之间无直线关系。

相关系数的计算公式为〈见参考资料>.其中xi为自变量的标志值；i＝1,2，…n；■为自变量的平均值，为因变量数列的标志值;■为因变量数列的平均值.为自变量数列的项数。

对于单变量分组表的资料，相关系数的计算公式〈见参考资料〉.其中fi为权数，即自变量每组的次数.在使用具有统计功能的电子计算机时，可以用一种简捷的方法计算相关系数，其公式〈见参考资料>。

使用这种计算方法时，当计算机在输入x、y数据之后,可以直接得出n、■、∑xi、∑yi、∑■、∑xiy1、γ等数值，不必再列计算表.简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数。

它一般用字母r 表示。

它是用来度量定量变量间的线性相关关系。

复相关系数：又叫多重相关系数复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。

例如，某种商品的需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系.偏相关系数：又叫部分相关系数：部分相关系数反映校正其它变量后某一变量与另一变量的相关关系，校正的意思可以理解为假定其它变量都取值为均数。

相关系数大小代表风险等级
提问：
相关系数大小代表风险等级
解答：
相关系数是反映两项资产收益率的相关程度的指标，不是衡量风险的指标相关系数介于区间[-1,1]。

相关系数大小可以表示风险的分散程度。

当相关系数为1时，两项资产的收益率完全正相关，即两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同，此时两项资产的风险完全不能相互抵消。

当相关系数为-1时，表明两项资产的收益率具有完全负相关的关系，即它们的收益率的变化方向和变化幅度完全相反，此时两项资产之间的风险可以充分的相互抵消，甚至完全消除；当相关系数在从1到-1递减变化时，分散风险的效果是越来越强的贝塔系数衡量系统风险。

标准曲线的相关系数相关系数是用来衡量两个变量之间关系强度的统计指标，常用于描述变量之间的线性关系程度。

在实际数据分析中，相关系数的计算和解释对于理解变量之间的关系至关重要。

本文将重点介绍标准曲线的相关系数，以及相关系数的计算方法和解释。

首先，我们来了解一下相关系数的概念。

相关系数是一个介于-1和1之间的数值，它反映了两个变量之间的线性关系程度。

当相关系数为1时，表示两个变量之间存在完全的正相关关系；当相关系数为-1时，表示两个变量之间存在完全的负相关关系；当相关系数为0时，表示两个变量之间不存在线性关系。

相关系数的绝对值越接近1，说明两个变量之间的线性关系越强。

接下来，我们将介绍标准曲线的相关系数的计算方法。

标准曲线是指经过标准化处理后的曲线，其均值为0，标准差为1。

计算标准曲线的相关系数可以采用皮尔逊相关系数的计算公式，即。

r = Σ((X X̄)(Y Ȳ)) / √(Σ(X X̄)²Σ(Y Ȳ)²)。

其中，r表示相关系数，X和Y分别表示两个变量的取值，X̄和Ȳ分别表示两个变量的均值。

通过这个公式，我们可以计算出标准曲线的相关系数，从而了解标准曲线之间的线性关系程度。

在解释标准曲线的相关系数时，我们需要注意一些细节。

首先，相关系数的取值范围在-1到1之间，可以通过相关系数的大小来判断两个变量之间的线性关系程度。

其次，相关系数只能反映两个变量之间的线性关系，对于非线性关系无法进行准确描述。

此外，相关系数的正负号表示了两个变量之间的正相关或负相关关系，但并不代表因果关系。

因此，在解释相关系数时，需要谨慎对待，避免错误的推断和解释。

总之，标准曲线的相关系数是衡量两个变量之间线性关系程度的重要统计指标。

通过计算和解释相关系数，我们可以更好地理解变量之间的关系，为实际数据分析提供有力的支持。

希望本文能够帮助读者更好地理解相关系数的概念和应用，提高数据分析的准确性和可靠性。

第5讲相关分析与相关系数相关分析，也被称为相关性分析，是统计学中一种用于评估两个或多个变量之间关系的方法。

通过相关分析，我们可以了解两个变量之间是否存在其中一种关联，以及关联的强度和方向。

相关系数是用来度量两个变量之间相关性的指标。

常用的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和刻度相关系数。

皮尔逊相关系数是衡量两个连续变量之间线性关系强度和方向的常用指标。

它的取值范围介于-1和1之间，其中-1表示完全的负相关，0表示无相关，1表示完全的正相关。

计算皮尔逊相关系数的方法是通过两个变量的协方差除以它们的标准差的乘积。

斯皮尔曼相关系数是用于衡量两个有序变量之间相关性的指标。

它不要求变量之间服从线性关系，而是通过对两个变量的排序来计算相关系数。

斯皮尔曼相关系数的取值范围也是-1到1之间，其中-1表示完全的负相关，0表示无相关，1表示完全的正相关。

刻度相关系数（Kendall's tau）是衡量两个有序变量之间相关性的非参数指标，适用于样本量较小或变量不满足正态分布的情况。

刻度相关系数的取值范围也是-1到1之间，其中-1表示完全的负相关，0表示无相关，1表示完全的正相关。

在进行相关分析时，首先要对变量之间的关系进行可视化。

常用的方法是绘制散点图来展示变量之间的关系。

如果散点图呈现一种线性的趋势，即随着一个变量的增加，另一个变量也随之增加（或减少），那么这两个变量之间很可能存在线性相关。

如果散点图呈现一种曲线的趋势，那么这两个变量之间可能存在非线性相关。

如果散点图呈现一种随机分布的形式，那么这两个变量之间可能没有相关性。

然后使用相关系数来度量变量之间的相关性。

通过计算相关系数的值，我们可以判断变量之间的相关性强弱及方向。

但是需要注意的是，相关系数只能反映变量之间的线性关系，对于非线性关系可能无法准确度量。

相关分析在实际应用中有着广泛的应用。

例如，在市场调研中，我们可以通过相关分析来评估两个市场指标之间的关系，以及它们对销售量的影响。

相关系数怎么算
相关系数r的计算公式是ρXY=Cov(X,Y)/√[D(X)]√[D(Y)]。

公式描述：公式中Cov(X，Y)为X，Y的协方差，D(X)、D(Y)分别为X、Y的方差。

若Y=a+bX，则有：
令E(X) =μ，D(X) =σ。

则E(Y) = bμ＋a，D(Y) = bσ。

E(XY) = E(aX + bX) = aμ＋b(σ＋μ）。

Cov(X，Y) = E(XY)E(X)E(Y) = bσ。

缺点
需要指出的是，相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n 相关，这容易给人一种假象。

因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有
些样本相关系数的绝对值易接近于1。

三个相关性系数（pearson, spearman, kendall）反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1，0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。

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。

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
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
对于x,y之间的相关系数r ：
当r大于0小于1时表示x和y正相关关系当r大于-1小于0时表示x和y负相关关系。