一、相关程度的划分：

• 按变量的多少划分：单相关，复相关；            ** 一般只讨论一对一；
• 按表现形态划分：直线相关，曲线相关；         ** 默认只讨论直线相关；
• 从变动的方向划分：正相关，负相关；           
• 按相关的程度不同分：完全相关（1），统计相关，完全无关（0）；   ** 只讨论统计相关；

二、协方差

自己与自己的协方差即为方差。

1、公式：

2、判断方向：

3、相关系数

值在[-1,1]之间，大小表示Y与X之间线性相关的强弱，正负表示方向；

3.1、皮尔逊相关系数：

 皮尔逊相关系数特点：

• 俩个连续性变量；
• 只能度量线性相关；
• 易受离群值的影响；

通过画散点图过滤掉皮尔逊相关系数的缺点

3.2、各相关系数：

• 皮尔逊相关系数：两个连续型变量的相关系数；
• 肯德尔相关系数：一个连续一个分类（最好是定序变量）；
• 斯皮尔曼相关系数：都可以，但会损失信息，尽量不用；

3.3、相关程度：

必须建立在相关系数通过显著性检验的基础之上。

• |r|>0.8：高度相关；
• 0.5<|r|<0.8：中度相关；
• 0.3<|r|<5：低度相关；
• |r|<0.3时：不相关；