相关性与协方差
相关和协方差是理论统计学中密切相关的概念。它们在确定两个随机变量之间的关系时很重要。
什么是相关性？
相关性是两个变量之间关系强度的度量。相关系数根据另一个变量的变化来量化一个变量的变化程度。在统计学中，相关性与相关性的概念有关，即两个变量之间的统计关系
皮尔逊相关系数或仅相关系数r是-1和1之间的值（-1≤r≤+1）。它是最常用的相关系数，仅对变量之间的线性关系有效。如果r=0不存在关系，如果r≥0，则关系成正比；一个变量的值随另一个变量的增加而增加。如果r≤0，则关系成反比；一个变量随着另一个变量的增加而减少。
由于线性条件，相关系数r也可用于建立变量之间的线性关系。
什么是协方差？
在统计理论中，协方差是两个随机变量一起变化的量度。换句话说，协方差是两个随机变量之间相关性强度的度量。
从另一个角度来看，相关性只是协方差的标准化版本，其中协方差除以两个随机变量的标准差的乘积。协方差的范围可能很大，因此不容易比较。通过将协方差值调整到一个可以进行比较的范围（类似于z-score所做的），可以克服这个困难。虽然协方差和方差是以上述方式相互联系的，但它们的概率分布不是以简单的方式相互联系的，必须分开处理。
相关性和协方差有什么区别？
•相关性和协方差都是两个随机变量之间关系的度量。相关性是两个变量的线性强度的度量，协方差是相关性强度的度量。
