相关 (概率论)

相关（Correlation），又称为相关性、关联，在概率论和统计学中，相关显示了两个或几个随机变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中，相关的意义是：用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。在这个广义的定义下，有许多根据数据特点用来衡量数据相关性而定义的系数，称作 相关系数。通常使用相关系数来计量这些随机变量协同变化的程度，当随机变量间呈现同一方向的变化趋势时称为正相关，反之则称为负相关。

历史
英国生物学家和统计学家弗朗西斯·高尔顿首先提出“相关”这一概念，英国数学家卡尔·皮尔逊在此基础上做出了进一步发展。

各種相關係數
对于不同測量尺度的變數，有不同的相關系数可用：
 皮尔逊相关系数（Pearson's r）：衡量兩個等距尺度或等比尺度變數之相關性。是最常見的，也是學習統計學時第一個接觸的相關係數。
 淨相關（）：在模型中有多個自變數（或解釋變數）時，去除掉其他自變數的影響，只衡量特定一個自變數與因變數之間的相關性。自變數和因變數皆為連續變數。
 相關比（）：衡量兩個連續變數之相關性。

 Gamma相關係數：衡量兩個次序尺度變數之相關性。
 斯皮尔曼等级相关系数：衡量兩個次序尺度變數之相關性。
 ：衡量兩個人為次序尺度變數（原始資料為等距尺度）之相關性。
 肯德尔和諧係數：衡量兩個次序尺度變數之相關性。

 Phi相關係數（）：衡量兩個真正名目尺度的二分變數之相關性。
 列聯相關係數（）：衡量兩個真正名目尺度變數之相關性。
 四分相關（）：衡量兩個人為名目尺度（原始資料為等距尺度）的二分變數之相關性。
 Kappa一致性係數（）：衡量兩個名目尺度變數之相關性。

 點二系列相關係數（）：X變數是真正名目尺度二分變數。Y變數是連續變數。
 二系列相關係數（）：X變數是人為名目尺度二分變數。Y變數是連續變數。

皮尔逊积差系数

数学特征
，
其中，E是数学期望，cov表示协方差，和是標準差。

因为，，同样地，对于，可以写成

。

当两个变量的標準差都不为零，相关系数才有定义。从柯西-施瓦茨不等式可知，相关系数的絕對值不超过1。当两个变量的线性关系增强时，相关系数趋于1或-1。当一个变量增加而另一变量也增加时，相关系数大于0。当一个变量的增加而另一变量减少时，相关系数小于0。当两个变量独立时，相关系数为0，但反之并不成立。这是因为相关系数仅仅反映了两个变量之间是否线性相关。比如说，X是区间［－1，1］上的一个均匀分布的随机变量。Y = X2.那么Y是完全由X确定。因此Y和X不独立，但相关系数为0。或者说他们是不相关的。当Y和X服从联合正态分布时，其相互独立和不相关是等价的。

当一个或两个变量带有测量误差时，他们的相关性就受到削弱，这时，“反衰减”性（disattenuation）是一个更准确的系数。

几何特征
对于居中的数据来说（何谓居中？也就是每个数据减去样本均值，居中后它们的平均值就为0），相关系数可以看作是两个随机变量中得到的样本集向量之间夹角的cosine函数。一些实际工作者更喜欢用非居中的相关系数（与皮尔逊系数不相兼容）。看下面的例子中有一个比较。例如，假设五个国家的国民生产总值分别是1、2、3、5、8（单位10亿美元），又假设这五个国家的贫困比例分别是11%、12%、13%、15%、18%。则我们现在有两个有序的包含5个元素的向量x、y：x =（1, 2, 3, 5, 8）、 y =（0.11, 0.12, 0.13, 0.15, 0.18）
使用一般的方法来计算向量间夹角（参考数量积），未居中的相关性系数如下：
。
上面的数据实际上是故意选择了一个完美的线性关系：y = 0.10 + 0.01 x。因此皮尔逊相关系数应该就是1。把数据居中（x中数据减去E (x) = 3.8，y中数据减去E (y) = 0.138）后得到：x =（−2.8, −1.8, −0.8, 1.2, 4.2）、y =（−0.028, −0.018, −0.008, 0.012, 0.042），由此得到了预期结果：
，

统计学上的相关

样本相关系数 

对于样本对，相关系数的计算过程可表示为：将每个变量都通过减去平均值、再除以校正标准差后转化为标准单位，乘积的平均值，再经过即为相关系数。

两个变量的关系可以直观地用散点图表示，当其紧密地群聚于一条直线的周围时，变量间存在强相关。

一个散点图可以用五个统计量来概括：所有值的平均数，所有值的校正标准差（即样本标准差），所有值的平均数，所有值的校正标准差，相关系数。

其中：

那么：

或写成：

,

其中为。

參考文獻

参见 
 相关不蕴涵因果
 相关系数

协方差与相关性
统计学术语