相关系数：考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。
EXCEL 公式： PEARSON(array1,array2)
Array1 自变量集合。
Array2 因变量集合。
说明
参数可以是数字，或是包含数字的名称、数组常量或引用。
若数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。
若 array1 和 array2 为空或其数据点个数不同，则 PEARSON 返回错误值 #N/A。
Pearson（皮尔生）乘积矩相关系数 r 的公式为：
如果有两个变量：X、Y，最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解：
(1)、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。
(2)、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。
(3)、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。
相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。
通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：
相关系数 0.8-1.0 极强相关
0.6-0.8 强相关
0.4-0.6 中等程度相关
0.2-0.4 弱相关
0.0-0.2 极弱相关或无相关
Pearson（皮尔逊）相关系数
1、简介
皮尔逊相关也称为积差相关（或积矩相关）是英国统计学家皮尔逊于20世纪提出的一种计算直线相关的方法。
假设有两个变量X、Y，那么两变量间的皮尔逊相关系数可通过以下公式计算：
公式一：
皮尔逊相关系数计算公式
公式二：
皮尔逊相关系数计算公式
公式三：
皮尔逊相关系数计算公式
公式四：
皮尔逊相关系数计算公式
以上列出的四个公式等价，其中E是数学期望，cov表示协方差，N表示变量取值的个数。
2、适用范围
当两个变量的标准差都不为零时，相关系数才有定义，皮尔逊相关系数适用于：
(1)、两个变量之间是线性关系，都是连续数据。
(2)、两个变量的总体是正态分布，或接近正态的单峰分布。
(3)、两个变量的观测值是成对的，每对观测值之间相互独立。
