干货相关系数取值及意义是什么？

相关系数大小的意义

问题一：相关系数的取值范围及意义 相关系数取值范围如下：

干货相关系数取值及意义是什么？

1、符号：如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。通俗点说，正相关就是变量会与参照数同方向变动，负相关就是变量与参照数反向变动；

2、取值为0，这是极端，表示不相关；

3、取值为1，表示完全正相关，而且呈同向变动的幅度是一样的；

4、如果为-1，表示完全负相关，以同样的幅度反向变动；

5、取值范围：[-1，1].

问题二：相关系数在多少范围内是相关性很强的 相关系数的强弱仅仅看系数的大小是不够的。一般来说，取后，0-0.09为没有相关性，0.3-弱，0.1-0.3为弱相关，0.3-0.5为中等相关，0.5-1.0为强相关。但是，往往你还需要做显著性异检验，即t-test，来检验两组数据是否显著相关，这在SPSS里面会自动为你计算的。

样本书越是大，需要达到显著性相关的相关系数就会越小。所以这关系到你的样本大小，如果你的样本很大，比如说超过300，往往分析出来的相关系数比较低，比如0.2，因为你样本量的增大造成了异的增大，但显著性检验却认为这是极其显著的相关。

一般来说，我们判断强弱主要看显著性，而非相关系数本身。但你在撰写论文时需要同时报告这两个统计数据。

问题三：相关系数取值及意义是什么 相关系数取值范围如下：

1、符号：如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。通俗点说，正相关就是变量会与参照数同方向变动，负相关就是变量与参照数反向变动；

2、取值为0，这是极端，表示不相关；

3、取值为1，表示完全正相关，而且呈同向变动的幅度是一样的；

4、如果为-1，表示完全负相关，以同样的幅度反向变动；

5、取值范围：[-1，1].

问题四：相关系数和协方所表示的意义有什么区别 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，分为简单相关系数，复相关系数，典型相关系数。

协方用于在概率论和统计学中衡量两个变量的 总体误。

问题五：相关系数越大，说明两个变量之间的关系就越强吗 相关性的强度确实是用相关系数的大小来衡量的，但相关大小的评价要以相关系数显著性的评价为前提，我们首先应该检验相关系数的显著性，如果显著，证明相关系数有统计学意义，下一步再来看相关系数大小，如果相关系数没有统计学意义，那意味着你研究求得的相关系数也许是抽样误或者测量误造成的，再进行一次研究结果可能就大不一样，此时讨论相关性强弱的意义就大大减弱了。

在满足相关系数显著的条件下，相关系数越大，相关性就越强，这没错

问题六：相关系数的含义 相关系数有如下几种：

1、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。

2、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。

3、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。 偏相关系数的假设检验等同于偏回归系数的t检验。 复相关系数的假设检验等同于回归方程的方分析。

4、典型相关系数：是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性无关的综合指标，再用两组之间的综合指标的直线相关系敷来研究原两组变量间相关关系。

5、可决系数是相关系数的平方。意义：可决系数越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。

问题七：相关系数和协方所表示的意义有什么区别 二者表示变量间的共变程度，协方是变量x的离均乘以y的离均再求平均得到的统计量，虽然它可以表示x和y的共变程度，但x和y的单位可能不同，这样直接将二者的离均相乘得到的结果可能偏很大，因此有必要统一单位，即消去x和y的单位，做法就是给协方再分别处以x、y各自的标准，这样得到的统计量就是相关系数

由于相关系数是协方除以两变量标准得到的，因此相关系数是一个标准化的变量，而协方是未标准化变量。

pearson相关系数的数值为多少证明有相关性？标准是什么？谢谢！！

相关系数是早由统计学家卡尔·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r的一般在0.8以上，认为A和B有强的相关性。0.3到0.8之间，可以认为有弱的相关性。0.3以下，认为没有相关性。

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易接近于1；当n较大时，相关系数的容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的总为1。因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。

以上内容参考：

1为正相关 -1为负相关 0为不相关。因此越接近1越相关。如果用来排序的话，具体数值就无所谓了，只要看哪个大哪个就更相关。

相关系数多少算具有相关性

相关系数的强弱仅仅看系数的大小是不够的。一般来说，取后，0-0.09为没有相关性，0.3-弱，0.1-0.3为弱相关，0.3-0.5为中等相关，0.5-1.0为强相关。但是，往往你还需要做显著性异检验，即t-test，来检验两组数据是否显著相关，这在spss里面会自动为你计算的。

样本书越是大，需要达到显著性相关的相关系数就会越小。所以这关系到你的样本大小，如果你的样本很大，比如说超过300，往往分析出来的相关系数比较低，比如0.2，因为你样本量的增大造成了异的增大，但显著性检验却认为这是极其显著的相关。

一般来说，我们判断强弱主要看显著性，而非相关系数本身。但你在撰写论文时需要同时报告这两个统计数据。

相关系数0.44说明什么

相关系数为0.992 说明看、两者关系密切 正相关

不能近似为1 因为如果是1的话 意义就大不一样的了

相关系数为1 表示两者是因果关系了。1

相关系数为0.992 说明看、两者关系密切 正相关

不能近似为1 因为如果是1的话 意义就大不一样的了

相关系数为1 表示两者是因果关系了。.................

说明看、两者关系密切 正相关

不能近似为1 因为如果是1的话 意义就大不一样的了

相关系数为1 表示两者是因果关系了。

如何通过相关系数判断变量之间关系的强弱？

首先看显著性值，也就是sig值或称p值。

它是判断r值，也即相关系数有没有统计学意义的。

判定标准一般为0.05。

由表可知，两变量之间的相关性系数r=-0.035，

其p值为0.709>0.05,所以相关性系数没有统计学意义。

无论r值大小，都表明两者之间没有相关性。

如果p值<0.05，那么就表明两者之间有相关性。

然后再看r值，|r|值越大，相关性越好，正数指正相关，负数指负相关。

一般认为：

|r|大于等于0.8时为两变量间高度相关；

|r|大于等于0.5小于0.8时认为两变量中度相关；

|r|大于等于0.3小于0.5时认为两变量低度相关或弱相关，

|r|小于0.3说明相关程度为极弱相关或无相关。

所以判断相关性，先看p值，看有没有相关性。

再看r值，看相关性是强还是弱。

相关性分析

在我们进行数据处理时，相关性分析是我们常使用的分析方法之一。相关性，即衡量二个特征或者两个变量之间的关联程度。两个变量的相关关系意味着二者之间存在着某种数学关系。我们并不知道两个变量之间是否存在着 实际关系 通常我们计算的是两个特征的数组之间的相关系数。我们常用的相关性计算方法有哪些呢？

Pearson correlation coefficient:用于检测两个变量是否线性相关，要求数据需来自于正态分布的总。相关系数在[-1,1]之间

cov(X,Y)协方 （δXδY） 二者标准的乘积。

常规相关等级如下：

r = 0 二者完全不相关

0<|r|<=0.3 弱相关

0.3<|r|<=0.5 中等相关

0.5<|r|<=0.8 显著相关

0.8<|r|<=1 强相关

皮尔森相关系数适用范围：

适用于服从正态分布的两连续型变量，可绘制散点图，发现有线性趋势之后，进而计算Pearson相关系数，以此描述两变量的线性相关性。

Spearman 相关评估两个连续或顺序变量之间的单调关系。在单调关系中，变量倾向于同时变化，但不一定以恒定的速率变化。Spearman 相关系数基于每个变量的秩值（而非原始数据）。Spearman 相关通常用于评估与顺序变量相关的关系。

优势：

Kendall's tau-b（肯德尔）等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在[-1,1]之间，此检验适合于正方形表格。

kendall tau coefficent defined:

from MBA智库-Kendall等级相关系数

使用试剂：肯德尔等级相关系数是用以反应两组变量之间关系密切程度的统计指标。

（用的较少，后续再补充）

一般的都可以使用pearson和Spearman相关系数解决。

进行机器学习特征筛选时，经常使用到的方法就有互信息系数。

信息系数（MIC）于 2011 年提出，它是用于检测变量之间非线性相关性的方法。用于进行 MIC 计算的算法将信息论和概率的概念应用于连续型数据。

MIC 能够表示各种线性和非线性的关系，并已得到广泛应用。它的值域在 0 和 1 之间，值越高表示相关性越强。

见参考资料《信息系数》

更多的需要学习(任重而道远啊，。。。。。）

三大相关系数

斯皮尔曼相关系数

线性系数，斯皮尔曼相关性系数计算及详解

肯德尔等级相关系数

信息系数

相关系数刚好是0.5是显著性吗为什么

相关数值越接近一或负一时,表示两者的关系越明显,或正相关或负相关.

相关系数的强弱仅仅看系数的大小是不够的.

一般来说,取后,0-0.09为没有相关性,0.3-弱,0.1-0.3为弱相关,0.3-0.5为中等相关,0.5-1.0为强相关.但是,往往还需要做显著性异检验,即t-test,来检验两组数据是否显著相关,这在SPSS里面会自动为你计算的.

样本书越是大,需要达到显著性相关的相关系数就会越小.所以这关系到样本大小,如果样本很大,比如说超过300,往往分析出来的相关系数比较低,比如0.2,因为样本量的增大造成了异的增大,但显著性检验却认为这是极其显著的相关.

相关系数多少说明相关程度强?

相关系数是早由统计学家卡尔·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r的一般在0.8以上，认为A和B有强的相关性。0.3到0.8之间，可以认为有弱的相关性。0.3以下，认为没有相关性。

相关系数是早由统计学家卡尔·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。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。

相关系数是按积方法计算，同样以两变量与各自平均值的离为基础，通过两个离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。