📊 什么是Pearson相关系数？
Pearson相关系数是一种衡量两个变量之间线性关系强度和方向的统计指标，通常用字母“r”表示。它的取值范围从-1到1，其中：
- 🟩 接近1 表示正相关，即一个变量增加时另一个也倾向于增加；
- ⚫ 接近0 表示没有明显的线性关系；
- 🔴 接近-1 表示负相关，即一个变量增加时另一个倾向于减少。
🎯 应用场景
Pearson相关系数广泛应用于金融分析、医学研究及社会科学中。例如，在股票市场中，它可以用来评估两只股票价格走势的相关性；在医学领域，可用于分析药物剂量与患者反应之间的关系。
📈 计算公式
虽然计算过程涉及均值和标准差，但现代工具（如Excel或Python）已经大大简化了这一过程。简单来说，它通过比较两个变量的协方差与其标准差乘积来得出结果。
💡 注意事项
尽管Pearson相关系数强大，但它仅适用于线性关系且要求数据呈正态分布。如果变量间存在非线性关系，则需使用其他方法，比如Spearman秩相关系数。因此，选择合适的统计工具至关重要！
总之，掌握Pearson相关系数能帮助我们更好地理解数据背后的规律，为决策提供科学依据。💪
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