微波信号源统计之-相关性（Correlation）分析 相关分析（correlationanalysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关⽅向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的⼀种统计⽅法。相关关系是⼀种⾮确定性的关系，例如，以X和Y分别记⼀个⼈的⾝⾼和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷⼩麦产量，则X与Y显然有关系，⽽⼜没有确切到可由其中的⼀个去精确地决定另⼀个的程度，这就是相关关系。 相关分析与回归分析在实际应⽤中有密切关系。然⽽在回归分析中，所关⼼的是⼀个随机变量Y对另⼀个（或⼀组）随机变量X的依赖关系的函数形式。⽽在相关分析中，所讨论的变量的地位⼀样，分析侧重于随机变量之间的种种相关特征。例如，以X、Y分别记⼩学⽣的数学与语⽂成绩，感兴趣的是⼆者的关系如何，⽽不在于由X去预测Y。
相关分析的分类
1. 线性相关分析
研究两个变量间线性关系的程度。⽤相关系数r来描述。
1. 正相关：如果x,y变化的⽅向⼀致，如⾝⾼与体重的关系，r>0；⼀般地
2. ·|r|>0.95 存在显著性相关；
3. ·|r|≥0.8 ⾼度相关；
4. ·0.5≤|r|<0.8 中度相关；
5. ·0.3≤|r|<0.5 低度相关；
6. ·|r|<0.3 关系极弱，认为不相关
洞察号登陆火星>一般等价物7. 负相关：如果x,y变化的⽅向相反，如吸烟与肺功能的关系，r<0
8. ⽆线性相关：r=0
如果变量Y与X间是函数关系，则r=1或r=-1；如果变量Y与X间是统计关系，则-1<r<1。
1. r的计算有三种：
①Pearson相关系数：对定距连续变量的数据进⾏计算。
②Spearman和Kendall相关系数：对分类变量的数据或变量值的分布明显⾮正态或分布不明时，计算时先对离散数据进⾏排序或对定距变量值排（求）秩。
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2. 偏相关分析
研究两个变量之间的线性相关关系时，控制可能对其产⽣影响的变量。如控制年龄和⼯作经验的影响，估计⼯资收⼊与受教育⽔平之间的相关关系。
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3. 距离分析
是对观测量之间或变量之间相似或不相似程度的⼀种测度，是⼀种⼴义的距离。分为观测量之间距离分析和变量之间距离分析。
1. 不相似性测度：
对等间隔(定距)数据的不相似性（距离）测度可以使⽤的统计量有Euclid欧⽒距离、欧⽒距离平⽅等。
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对⼆值（只有两种取值）数据，使⽤欧⽒距离、欧⽒距离平⽅、尺⼨差异、模式差异、⽅差等。
2. 相似性测度：
等间隔数据使⽤统计量Pearson相关或余弦。
测度⼆元数据的相似性使⽤的统计量有20余种。
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