关于怎样理解正相关和负相关这个问题本文和大家谈谈，希望对各位有所帮助
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。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。那么怎样理解正相关和负相关？
1、正相关是指两个变量变动方向相同，一个变量由大到小或由小到大变化时，另一个变量亦由大到小或由小到大变化。
2、负相关在回归与相关分析中，因变量值随自变量值的增大（减小）而减小（增大）的现象。在这种情况下，表示相关程度的相关系数为负值。
3、统计学中常用相关系数r来表示两变量之间的相关关系。r的值介于-1与1之间，r为正时是正相关，反映当x增加(减少)时，y随之相应增加(减少)；呈正相关的两个变量之间的相关系数一定为正值，这个正值越大说明正相关的程度越高。当这个正值为1时就是完全正相关的情形，如点子排为一条直线，为完全正相关。正相关虽然意思明确，其实是个模糊的概念，不可以量化，只是定性说法。如果有明确的关系，例如y=2x，这叫y与x成正比，如果只是大体上，x、y的变化方向一样，例如x上升，y也上升或者x下降，y也下降，那么，这叫正相关。反之，x上升，y却下降，或者x下降，y却上升，就叫负相关了。
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