相关系数有多大关系？

相关系数(Correlation coefficient)是统计学家卡尔·皮尔逊(karl pearson)设计的第一个统计指标，是研究变量之间线性相关性的量，一般用字母r表示，由于研究对象的不同，相关系数的定义也有很多种，皮尔逊相关系数是最常用的一种。

相关系数r的绝对值一般在0.8以上，认为A和B有很强的相关性。在0.3和0.8之间，可以认为存在弱相关性。低于0.3，没有相关性。

扩展数据

相关表和相关图可以反映两个变量之间的关系及其相关方向，但不能准确显示两个变量之间的相关程度。相关系数是反映变量之间密切相关性的统计指标。相关系数按照积差法计算，也是基于两个变量与其各自平均值的偏差，通过两个偏差相乘来反映两个变量之间的相关程度；着重研究了线性单相关系数。

需要注意的是，皮尔逊相关系数不是唯一的相关系数，而是最常见的相关系数，下面的解释是针对皮尔逊相关系数的。

根据相关现象的不同特征，其统计指标的名称也不同。例如，反映两个变量线性相关的统计指标称为相关系数(相关系数的平方称为判断系数)；反映两个变量之间曲线相关性的统计指标称为非线性相关系数和非线性判断系数。反映多元线性相关的统计指标称为复相关系数和复判断系数。

参考资料:

百度百科相关系数