Pearson相关系数（Pearson Correlation Coefficient）品德与社会教学反思
Pearson’s r，称为⽪尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），⽤来反映两个随机变量之间的线性相关程度。 要理解⽪尔逊相关系数，⾸先要理解协⽅差(Covariance)。协⽅差可以反映两个随机变量之间的关系，如果⼀个变量跟随着另⼀个变量⼀起变⼤或者变⼩，那么这两个变量的协⽅差就是正值，就表⽰这两个变量之间呈正相关关系，反之相反。
如果协⽅差的值是个很⼤的正数，我们可以得到两个可能的结论：中国主权信用评级
（1） 两个变量之间呈很强的正相关性奥迪a86.0
细叶楠（2） 两个变量之间并没有很强的正相关性，协⽅差的值很⼤是因为X或Y的标准差很⼤
那么到底哪个结论正确呢？只要把X和Y变量的标准差，从协⽅差中剔除不就知道了吗？协⽅差能告诉我们两个随机变量之间的关系，但是却没法衡量变量之间相关性的强弱。因此，为了更好地度量两个随机变量之间的相关程度，引⼊了⽪尔逊相关系数。可以看到，⽪尔逊相关系数就是⽤协⽅差除以两个变量的标准差得到的。 代码如下：
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