正负相关

　　正相关(Positive correlation)，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。即其数据曲线的切线斜率始终大于零。如身高与体重，身高越长，体重就越重。也就是说，在正相关的情况下，一个变量随着另一个变量的变化而发生相同方向的变化(两个变量同时变大或变小)。其中，引起变化的量叫做自变量(即自己发生变化的量)，另一个变量叫做因变量(即跟着自变量变化的量)。

　　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。

　　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。

　　negative correlation相关程度用相关系数r表示，-1≤r<1，r的绝对值越大，表示变量之间的相关程度越高，r为负数时，表示一个变量的增加可能引起另一个变量的减少，此时，叫做负相关。

　　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。