正相关与负相关
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。
皮尔逊相关系数或皮尔逊积矩相关系数，或简单的相关系数由以下公式得出。
对于一个群体：
对于样品：
下面的表达式与上面的表达式等价。
and are standard scores of X and Y respectively. is the mean and sX and sY are the standard deviati*** of X and Y.
皮尔逊相关系数（或仅相关系数）是最常用的相关系数，仅适用于变量之间的线性关系。r是介于-1和1之间的值（-1≤r≤+1）。如果r=0，则不存在关系；如果r≥0，则关系成正比，且一个变量的值与另一个变量的值增加。如果r≤0，一个变量随着另一个变量的增加而减少，反之亦然。
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。
正相关和负相关有什么区别？
•当两个随机变量之间存在正相关（r>0）时，一个变量与另一个变量成比例移动。如果一个变量增加，另一个变量增加。如果一个变量减少，另一个变量也会减少。
•当两个随机变量之间存在负相关（r<0）时，变量会相对移动。如果一个变量增加，另一个变量减少，反之亦然。
