Pearson相关系数(Pearson Correlation Coefficient)是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。

• 中文名称 Pearson相关系数
• 外文名称 Pearson CorrelationCoefficient
• 别名 皮尔逊相关系数
• 类型 数学
• 用途 衡量线性相关关系，比如国民收入和居民储蓄存款、身高和体重等

相关系数简介

　　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

　　pearson相关系数衡量的是线性相关关系。若r=0，只能说x与y之间无线性相关关系，不能说无相关关系。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

　　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

　　当r=1时表示x和y完全正相关，r=-1表示x和y完全负相关

　　当r=0时表示x和y不相关