如何進行相關性分析?線性相關系數也叫Pearson相關系數， 主要衡量兩個變量線性相關的程度r=cov(X,Y)/(D(X)D(Y))相關系數是用協方差除以兩個随機變量的标準差相關系數的大小在-1和1之間變化再也不會出現因為計量單位變化，而數值暴漲的情況了線性相關系數必須建立在因變量與自變量是線性的關系基礎上，否則線性相關系數是無意義的，我來為大家科普一下關于如何進行相關性分析?下面希望有你要的答案，我們一起來看看吧!
如何進行相關性分析
線性相關系數也叫Pearson相關系數， 主要衡量兩個變量線性相關的程度。r=cov(X,Y)/(D(X)D(Y))相關系數是用協方差除以兩個随機變量的标準差。相關系數的大小在-1和1之間變化。再也不會出現因為計量單位變化，而數值暴漲的情況了。線性相關系數必須建立在因變量與自變量是線性的關系基礎上，否則線性相關系數是無意義的。
連續與離散變量之間的相關性，連續變量離散化将連續變量離散化，然後，使用離散與離散變量相關性分析的方法來分析相關性。使用畫箱形圖的方法，看離散變量取不同值，連續變量的均值與方差及取值分布情況。
相關分析相當于先檢驗一下衆多的自變量和因變量之間是否存在相關性，當然通過相關分析求得相關系數沒有回歸分析的準确。如果相關分析時各自變量跟因變量之間沒有相關性 ，就沒有必要再做回歸分析；如果有一定的相關性了，然後再通過回歸分析進一步驗證他們之間的準确關系。同時 相關分析還有一個目的，可以查看一下 自變量之間的共線性程度如何，如果自變量間的相關性非常大，可能表示存在共線性。
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