1、相关系数介于区间[-1，1]。

2、当相关系数为-1，表示完全负相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度容完全相反。

(资料图片仅供参考)

3、当相关系数为+1时，表示完全正相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。

4、当相关系数为0时，表示不相关。

5、r值的绝对值介于0～1之间。

6、通常来说，r越接近1，表示x与y两个量之间的相关程度就越强，反之，r越接近于0，x与y两个量之间的相关程度就越弱。

7、扩展资料：相关关系：当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化。

8、变量间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系。

9、⑴完全相关：两个变量之间的关系，一个变量的数量变化由另一个变量的数量变化所惟一确定，即函数关系。

10、⑵不完全相关：两个变量之间的关系介于不相关和完全相关之间。

11、⑶不相关：如果两个变量彼此的数量变化互相独立，没有关系。

12、参考资料来源：百度百科-相关关系相关系数r的计算公式是：r值的绝对值介于0～1之间。

13、通常来说，r越接近1，表示x与y两个量之间的相关程度就越强，反之，r越接近于0，x与y两个量之间的相关程度就越弱，一般认为：扩展资料：需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，但是最常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。

14、依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。

15、如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。

16、相关系数r的计算公式如图：其中Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差。

17、扩展资料：相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。

18、因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1。

19、当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。

20、特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。

21、因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。

22、参考资料来源：百度百科-相关系数。

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