皮尔逊相关系数（皮尔逊相关系数怎么看是线性还是非线性）

皮尔森相关系数的意思?

皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）也称皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) ，是一种线性相关系数。皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。

皮尔森相关系数是最常见的相关性计算。 皮尔森相关百度百科解释：皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）也称皮尔森积差相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) ，是一种线性相关系数。

皮尔逊相关系数是一种度量两个变量间相关程度的方法。它是一个介于 1 和 -1 之间的值，其中，1 表示变量完全正相关， 0 表示无关，-1 表示完全负相关。

皮尔森相关系数也称皮尔森积矩相关系数是一种线性相关系数，是最常用的一种相关系数。记为r用来反映两个变量X和Y的线性相关程度，r值介于-1到1之间，绝对值越大表明相关性越强。

pearson相关通常是用来计算等距及等比数据或者说连续数据之间的相关的，这类数据的取值不限于整数，如前后两次考试成绩的相关就适合用pearson相关。

pearson相关系数和spearman相关系数的区别

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。spearman相关系数是衡量两个变量的依赖性的非参数指标。

2、两者区别在于：spearman相关只能计算等级数据，但pearson相关却既可以用来算等级相关，也可以算连续数据的相关，只不过一般默认用pearson相关计算连续数据的相关。

3、连续数据，正态分布，线性关系，用pearson相关系数是最恰当，当然用spearman相关系数也可以，效率没有pearson相关系数高。上述任一条件不满足，就用spearman相关系数，不能用pearson相关系数。

皮尔逊系数

皮尔逊系数，又叫皮尔逊相关系数，是衡量两个变量之间线性关系强度的一种方法。

小于0.05为显著。皮尔逊系数又称皮尔逊积矩相关系数，是用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。

皮尔逊相关系数的变化范围为-1到1。 系数的值为1意味着X和Y可以很好的由直线方程来描述，所有的数据点都很好的落在一条直线上，且Y随着X的增加而增加。

皮尔逊相关系数变化从-1到 +1，当r＞0表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；r＜0表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。

皮尔逊(Pearson)相关系数

1、两者区别在于：spearman相关只能计算等级数据，但pearson相关却既可以用来算等级相关，也可以算连续数据的相关，只不过一般默认用pearson相关计算连续数据的相关。

2、因为相关系数本来就是一个标准化的统计量，我们知道表示两变量的共变程度可以用协方差，即x和y的离均差的乘积和，而相关系数就是将协方差除以x和y各自的标准差，这就是一个标准化的过程。即相关系数就是标准化了的协方差。

3、我们对交互作用（ in tem ctio n ）的概念并不陌生。

4、负值表示两变量负相关，即一个随另一个的增大而减小，变化趋势相反。

5、简单相关系数又称皮尔逊相关系数，它描述了两个定距变量间联系的紧密程度。

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