相关性强弱判断,相关系数的相关性强弱区分

相关性强弱判断,相关系数的相关性强弱区分

˙﹏˙ 相关系数的绝对值代表相关系数的强弱。当相关系数的绝对值在0-0.2之间时，表示极弱相关；当在0.2-0.4之间时，表示弱相关；当在0.4-0.4之间时，表示弱相关。 当在0.6之间时，表示相关性较强；在0.6-0.8之间时，可以根据以下分布粗略判断相关性的强度：0.8-1.0，极强相关，0.6-0.8，强相关，0.4-0.6，中度相关，0.2-0.4弱相关，0.0-0.2非常弱弱相关或无相关那么，我们如何计算皮尔逊相关值呢？

╯＾╰ 3.如果协方差小于0，则X和Y负相关。 注意：协方差值的大小不能用来衡量相关性的强弱。 例如，X=母体相关系数的绝对值越大，相关性越强。相关系数越接近1或-1，相关性越强。相关系数越接近0，相关性越弱。 相关系数：0.8-1.0极强相关0.6-0.8强相关0.4-0.6中相关0.2-0.4弱相关

这也是判断行业内品种强弱的逻辑之一。比如PTA与沥青与原油相关性较强，其次是塑料、PP与甲醇，弱势是PVC和天然橡胶。那么如果原油价格出现较大波动或者大趋势时，行业内的结构性机制。一般来说，如果相关系数较大大于0.75，则可以认为两个变量高度相关；如果相关系数在0.4~0.75之间，则可以认为两个变量中度相关。 ;如果相关系数小于0.4，则可以考虑这两个变量

相关性的强度也可以通过散点图来判断。 散点图用于显示两个变量之间的关系，其中每个点代表一个数据点。 如果散点图呈现明显的线性趋势，则可以认为两个变量之间存在相关系数。统计中，r=(Σ_(i=1)^n(x_i-y)(y_i-x)^2)/(√(y_i-y_i))=(x_0)^2)_i^( Σ_(i=1)^nx_iy_i-nxy√((Σ_(i=1)^nx_i^2-nx^2)(Σ_(i

相关系数的优点是可以通过数字来衡量变量之间的关系，并且是无方向性的。1代表正相关，1代表负相关。可以衡量变量之间关系的强弱。越接近0，相关性越弱。 缺点是无法研究配对数据的差异。例如，使用两种诊断方法对待诊断患者进行诊断，通过研究确定两种诊断方法是否存在差异。