Python数据分析学习笔记：计算相关系数

Python数据分析学习笔记：计算相关系数

1、相关系数概念

相关系数，或称线性相关系数、皮氏积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient, PPCC)等，是衡量两个随机变量之间线性相关程度的指标。它由卡尔·皮尔森(Karl Pearson)在1880年代提出，现已广泛地应用于科学的各个领域。
 

2、相关系数(r)公式

如下图所示，取值范围为[-1,1]，r>0表示正相关，r<0表示负相关，|r|表示了变量之间相关程度的高低。特殊地，r=1称为完全正相关，r=-1称为完全负相关，r=0称为不相关。通常|r|大于0.8时，认为两个变量有很强的线性相关性。

3、案例演示——计算年广告费投入与月销售额的相关系数

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