相关系数函数（相关系数和协方差所表示的意义有什么区别）

1. 相关系数的大小和相关度
2. 相关系数和协方差所表示的意义有什么区别
3. 1相关系数怎么计算

相关系数的大小和相关度

相关系数的强弱仅仅看系数的大小是不够的。一般来说，取绝对值后，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差异检验，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差异的增大，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。

相关系数是衡量观测数据之间相关程度的一个指标，一般情况下，相关系数越大表明相关程度就越高。但是，相关系数只有相对意义，没有绝对意义。也就是说，0.99不代表相关程度一定就高，0.44也不代表相关程度一定就低，这与样本空间的大小有关。实际工作中，只要相关关系显著，不必刻意追求高的相关系数。

不同样本空间大小有一个临界相关系数值，若统计值高于它，就代表相关关系显著，否则为不显著。若有30组数据，临界相关系数为0.361，0.44的相关系数代表相关关系显著；若只有3组数据，临界相关系数为0.997，0.99的相关系数仍代表相关关系不显著。因此，统计相关系数必须与临界相关系数对比之后才有意义。

许多人在做相关分析时，得到了0.9的相关系数，就得出相关关系很好的结论，实在是太离谱了，因为0.9很可能代表相关关系极不显著，^_^

若在论文中标注相关系数的数值时，必须同时标注临界相关系数的数值才有意义，很多人对此并不了解，以为有一个较高的数值即可，其实是误解了相关系数的真正含义。

相关系数和协方差所表示的意义有什么区别

相关系数是用来衡量两个变量的相关程度，比如，随着x的变大，y也随之变大，并且接近某种函数关系，说明相关性好 而协方差是衡量两个变量之间的总体误差的 协方差在描述X和Y在同一物理量纲之下有一定的作用，但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。

1相关系数怎么计算

相关系数介于区间[-1，1]内。当相关系数为-1，表示完全负相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相反。

当相关系数为+1时，表示完全正相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。当相关系数为0时，表示不相关。

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