在数据分析的世界里，理解变量之间的关系至关重要🔍。皮尔逊相关系数就是一种常用的工具，用来衡量两个连续变量之间的线性关系。🚀
首先，我们需要收集两组数据，比如学生的考试成绩和他们的学习时间📚📝。然后，通过以下公式来计算皮尔逊相关系数：
r = Σ[(x - x̄)(y - ȳ)] / √[Σ(x - x̄)² Σ(y - ȳ)²]
其中，x 和 y 分别代表两个变量的数据点，x̄ 和 ȳ 分别是它们的平均值。这条公式的核心在于计算每个数据点与平均值的偏差乘积之和，再除以这两个偏差平方和的平方根。📐
通过这个系数，我们可以判断变量间的相关性，正值表示正相关，负值表示负相关，而接近于零则意味着几乎没有线性关系。🌈
掌握皮尔逊相关系数的计算方法，可以帮助我们更好地分析数据背后的规律，为决策提供有力支持。💡
数据分析 皮尔逊相关系数 统计学基础