相关系数是度量两个变量之间联系紧密程度的指标之一，关于相关系数的计算公式我们有必要去了解一下。
从计算相关系数的公式看，相关系数是标准差的一种计算方法。
相关系数分为两种情况：正相关和负相关。当两者变动方向相同时，即上升或下降，称为正相关；反之，两者变动方向相反时，称为负相关。
在统计学中，常见的相关系数的计算方法有：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数、点二列积相关系数等等，这里我们以皮尔逊相关系数为例来介绍一下相关系数的计算方法。
皮尔逊相关系数的计算方法为：
其中
相关系数公式详解
相关系数是一种用于度量两个随机变量变化趋势的关系的统计量。在数学和统计学中，它表示变量之间的紧密程度。相关系数的值介于-1和1之间。如果相关系数为1，则两个变量之间存在正相关关系。如果相关系数为-1，则两个变量之间存在负相关关系。如果相关系数为0，则两个变量之间不存在线性关系。
相关系数（r）可以用以下公式计算：
其中，x和y分别表示两个变数的值，x̄和ұ分别为两个变数的平均值，sx和sy分别表示两个变数的标准偏差。相关系数等于协方差除以两个变数的标准偏差的乘积。
相关系数公式十分重要，它可以用于研究变量之间的线性关系。科学家和经济学家在其研究中经常使用相关系数来分析变量之间的关系。此外，相关系数还被用于建立线性回归模型和在数据挖掘中的特征选择。
相关系数公式及应用
相关系数是一种衡量各变量之间相关程度的数值，常用于统计学和金融学等领域。 Pearson's 相关系数是其中最常用的一种相关系数公式。
Pearson's 相关系数公式为：