是一個用來衡量兩個變數之間「線性關係」強度與方向的指標，數值介於 -1 到 +1 之間

Pearson相關係數幫助我們了解兩個變數之間的線性關係。

+1代表完全正相關，-1代表完全負相關，0代表沒有線性關係。

這個指標通常用來分析變數之間的相互關係，比如在金融、市場研究、科學研究等領域。

Pearson相關係數（r）用來衡量兩個變數之間的線性關係強度和方向。其值介於-1和+1之間，+1表示完全正相關，-1表示完全負相關，0則表示沒有線性關聯。r越接近+1或-1，表示關聯越強；越接近0，則關聯越弱。常用來分析數據間的相關性，比如身高與體重的關係。

Pearson 相關係數是用來判斷兩個變數是否一起變動的指標，數值介於 −1 到 +1 之間，正值表示同方向變動，負值表示反方向變動，數值越接近 ±1 代表關係越強，接近 0 則表示關係不明顯。

Pearson 相關係數：

看方向：正數代表「一起變大」，負數代表「你大我小」，0 代表「沒關係」。

看強度：數字越接近 1 或 -1，代表兩者的關係越像一條「直線」，預測就越準。

限直線：它只能抓出「直線」關係，如果是曲線（如 U 形）它就測不出來。

+1.0：完美的向上斜線

0.0：像噴砂一樣亂跳，沒規律

-1.0：完美的向下斜線

Pearson 相關係數用來衡量兩個變數的關聯程度。它的值範圍是從 -1 到 1
數值越接近 1 或 -1，相關性越強。

皮爾森相關係數，簡稱 (r)，是統計學中用來衡量兩個變數之間線性關係的強度和方向的指標，其值介於 -1 到 +1 之間，1 表示完全正相關（同向變化），-1 表示完全負相關（反向變化），0 表示無線性相關；值越大（絕對值越大），相關性越強，常在社會科學與行為科學中用於等距或比率尺度資料。

Pearson 的相關係數（Pearson correlation coefficient）用來衡量兩個連續變數之間「線性關係」的強弱與方向。

重點說明（簡易版）

符號： 通常記為 r

範圍：

−
1
≤

當我們談到Pearson的相關係數（Pearson Correlation Coefficient），其實就是一個用來衡量兩個變數之間關聯程度的數字。簡單來說，它告訴我們「這兩個東西是如何一起變化的」。

它的數值範圍從 -1 到 1，這裡是一些常見的解釋：

1 表示完全正相關，意思是當一個變數增加時，另一個變數也會完全隨之增加，像是兩個完全同步的東西。
例如：你花的時間越多，越能學好數學。時間和數學成績之間可能是正相關。
-1 表示完全負相關，意思是當一個變數增加時，另一個變數會完全減少，像是兩個相反方向的東西。
例如：你花的時間越多看電視，學校成績可能會越低。這樣就可能是負相關。
0 表示無關聯，這代表這兩個變數的變化之間沒有明顯的關係，增加一個變數並不會影響另一個變數。
例如：某個人身高和他喜歡的音樂類型之間可能沒有任何關聯。
更具體的解釋：
如果Pearson的相關係數是 0.8，這表示兩個變數之間有很強的正相關，即它們大多是一起增加或減少的。
如果是 -0.5，表示有中等的負相關，即一個變數增加時，另一個大部分時間會減少。

小總結：
Pearson的相關係數幫助我們了解兩個變數之間的關聯強度和方向，數字越接近1或-1，表示相關性越強；接近0則表示相關性越弱。

Pearson 相關係數是一個介於 -1 到 +1 的數值，用來量化兩個變數間「線性關係」的強度與方向，絕對值越接近 1 代表彼此連動性越高

Pearson 相關係數用來衡量兩個變數之間是否有關聯，以及關聯的方向與強度。它的數值介於 -1 到 1 之間，數值為正代表正相關，為負代表負相關，接近 0 則表示兩個變數之間幾乎沒有關係。相關係數的絕對值越大，代表兩個變數之間的關聯性越強，常被用於資料分析與研究中來判斷變數之間的關係。

皮爾森相關係數的變化範圍為-1到1。 係數的值為1意味著X和Y可以很好的由直線方程式來描述，所有的數據點都很好的落在一條直線上，且Y 隨著X 的增加而增加。 係數的值為−1意味著所有的數據點都落在直線上，且Y 隨著X 的增加而減少

Pearson 相關係數就是用一個 -1 到 1 的數字，告訴你兩個變數「是不是一起線性變動、變動方向有沒有一致」

Pearson 相關係數是用來衡量兩個變數之間線性相關程度與方向的指標，數值介於 −1 到 1。

earson 相關係數就是用一個 -1 到 1 的數字，告訴你兩個變數「是不是一起線性變動、變動方向有沒有一致」

Pearson 相關係數用來衡量兩個變數的關聯程度。它的值範圍是從 -1 到 1 數值越接近 1 或 -1，相關性越強。

Pearson 的相關係數是用來衡量兩個連續變數之間線性關係強弱與方向的統計指標，數值介於 −1 到 1。

Pearson 相關係數用來衡量兩個變數的關聯程度。它的值範圍是從 -1 到 1 數值越接近 1 或 -1，相關性越強。

Pearson 相關係數用來衡量兩個變數的關聯程度。它的值範圍是從 -1 到 1 數值越接近 1 或 -1，相關性越強。