如何由相关系数的数值大小做出相应评价
\u6d4b\u91cf\u7cfb\u7edf-\u6700\u65b0\u62a5\u4ef7\uff0c\u6b22\u8fce\u6765\u7535\u54a8\u8be2 Pearson相关系数用来衡量两个数据集合是否在一条线上面，它用来衡量定距变量间的线性关系。如衡量国民收入和居民储蓄存款、身高和体重、高中成绩和高考成绩等变量间的线性相关关系。相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：
相关系数
0.8-1.0
极强相关
0.6-0.8
强相关
0.4-0.6
中等程度相关
0.2-0.4
弱相关
0.0-0.2
极弱相关或无相关
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