📊 相关系数公式 💡
发布时间：2025-04-04 11:34:58来源：
在数据分析和统计学中，相关系数是一个重要的指标，用于衡量两个变量之间的线性关系强度与方向。最常用的皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）公式如下：
r = Σ[(xᵢ - x̄)(yᵢ - ȳ)] / √[Σ(xᵢ - x̄)² × Σ(yᵢ - ȳ)²]
其中，xᵢ 和 yᵢ 分别是两个变量的数据点，而 x̄ 和 ȳ 是它们的平均值。通过这个公式，我们可以计算出一个介于 -1 到 +1 之间的值。当 r 接近 +1 时，表示正相关；接近 -1 时，表示负相关；接近 0 时，则说明没有明显的线性关系。
相关系数广泛应用于金融、医学、心理学等领域，帮助研究人员快速了解变量间的联系。例如，在股票市场中，它能揭示不同资产价格变化的相关性，为投资组合优化提供依据。简单来说，相关系数就像一把钥匙，为我们打开数据背后隐藏的规律之门！ 🔑✨
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