大家好,小豆豆来为大家解答以上的问题。pearson相关系数是r值吗，pearson相关系数这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧！

1、皮尔逊相关系数变化从-1到 +1，当r＞0表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；r＜0表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。

2、r 的绝对值越大，则两变量相关性越强。

3、若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但可能存在其他方式的相关（比如曲线方式）。

4、扩展资料：（1）一般认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间高度相关；0.5≤|r|<0.8，可认为两变量中度相关；0.3≤|r|<0.5，可认为两变量低度相关；|r|<0.3，可认为两变量基本不相关。

5、（2）也有认为：|r|≥0.8时，可认为两变量间极高度相关；0.6≤|r|<0.8，可认为两变量高度相关；0.4≤|r|<0.6，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量低度相关；|r|<0.2，可认为两变量基本不相关。

6、（3）还有认为：|r|≥0.7时，可认为两变量间强相关；0.4≤|r|<0.7，可认为两变量中度相关；0.2≤|r|<0.4，可认为两变量弱相关；|r|<0.2，可认为两变量极弱相关或不相关。

7、参考资料来源：百度百科-皮尔逊相关系数相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。

8、由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。

9、相关系数r的绝对值一般在0.8以上，认为A和B有强的相关性。

10、0.3到0.8之间，可以认为有弱的相关性。

11、0.3以下，认为没有相关性。

12、需要指出的是相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。

13、因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1；当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。

14、特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。

15、因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。

16、以上内容参考：百度百科-相关系数1为正相关 -1为负相关 0为不相关。

17、因此越接近1越相关。

18、如果用来排序的话，具体数值就无所谓了，只要看哪个大哪个就更相关。

19、Pearson相关系数用来衡量两个数据集合是否在一条线上面，它用来衡量定距变量间的线性关系。

20、如衡量国民收入和居民储蓄存款、身高和体重、高中成绩和高考成绩等变量间的线性相关关系。

21、　　 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。

22、 　　 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。

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